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罗伊斯顿可持续旅游小镇规划大纲
2021 年 – 准备中 4.2 可持续出行城镇纲要包括一项新的工作流，以收集有关当前交通方式分配的数据，并进行一些公众参与，以找出在罗伊斯顿步行、骑自行车和使用公共交通的障碍。STT 项目还需要建立一个监测计划，以确定是否正在实现目标，以及可持续交通方式的交通方式分配是否正在增加。 4.3 纲要是制定方案的第一阶段，这些方案对于罗伊斯顿的交通方式转向更可持续的交通方式是必需的。该计划的下一阶段将是完善本纲要中的方案清单并制定新的方案（特别是行为改变措施），以便制定实施计划，这将通过当地参与来实现。 4.4 方案摘要表如下图 2 所示。
核物理AI/ML核物理AI/ML
[1] G. Gavalian等。“使用人工智能在CLAS12检测器中使用粒子轨迹识别。”Arxiv预印型ARXIV：2008.12860（2020）。[2] G. Gavalian。“用于CLAS12的漂移室中轨道重建的自动编码器。”ARXIV预印型ARXIV：2009.05144（2020）。[3] L.-G。 Gagnon，LHC的轨道重建机器学习，2022 Jinst 17 C02026 - AI4EIC研讨会[4] EXA.TRKX：Exascale的HEP跟踪。DOE Comphep项目，https://exatrkx.github.io/ [5] A. Akram和X. Ju。“在Panda实验中使用稻草管跟踪器（STT）中使用几何深度学习的跟踪重建”。arxiv：2208.12178（2022）[6] D. Rohr“在爱丽丝的在线和离线重建的概述，用于LHC运行3.”arxiv：2009.07515（2020）https://arxiv.org/abs/2009.07515
多通道链路 16 终端 - AFCEA 国际
虽然当今战场的动能武器射程、速度和杀伤力都有了显著改善，但交战能力的提高远远超过了敌我识别能力的提高。这种竞争态势导致态势感知 (SA) 和理解的扩展进展缓慢，反映了卡尔·菲利普·戈特弗里德·冯·克劳塞维茨描述的“战争迷雾”概念所带来的长期挑战。由于动能武器效果增强（交战距离更长而非更短），战场有效面积缩小，为单个平台配备多种通信路径源以获得提高杀伤力和生存能力所必需的态势感知变得越来越重要。然而，即使有了军队现代化的努力，预算现实和正在进行的行动的紧迫性也更加强调对现有平台的增强。因此，许多现有的空中、地面和海上平台都在寻求改进通信，以实现 Link 16（战术数据链的主要视距波形）提供的所需 SA，但必须对现有系统进行内部交易，特别是在尺寸、重量、功率和成本 (SWaP-C) 方面。“网络化”联合部队的需求只会使这一需求更加迫切，但这并没有消除平台上已有的传统通信路径的需求。小型战术终端 (STT) KOR-24A 由 ViaSat 和 Harris 开发，是一种双通道无线电，旨在满足具有 SWaP-C 限制但需要同时访问 Link 16 和宽带波形或传统通信路径（包括甚高频和超高频 (VHF/UHF)）的用户的需求。借助 STT，现在可以使用来自地面网络的战术信息并将该信息传递到 Link 16，反之亦然，从而在空军和地面部队之间创建无缝的 SA 和通用作战图 (COP)。它还为配备传统 VHF/UHF 无线电的 SWaP 受限平台提供了升级到 Link 16 的途径（同时保持其传统功能），而无需影响平台 SWaP。
![arXiv:2202.05081v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 21 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4406a04b19d009ebe3fbabbe68f4565aebc6f943.webp)
arXiv:2202.05081v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 21 日
语境性是量子力学 (QM) 的一个重要的非经典属性，自 20 世纪 60 年代以来就一直在研究 [1, 2]，而该领域的最新进展与量子信息处理有关。研究这一问题的一个工具是稳定器形式主义 [3]，特别是稳定器状态表表示 (SSTR) [4]，它捕捉了量子理论中稳定器子理论的语境行为。它被广泛用于量子误差校正，也是研究量子优势特性的起点。一个典型的问题是，需要在稳定器量子理论中添加什么才能实现量子优势。然而，SSTR 不是本体论模型，而是稳定器子理论中量子态的表示，在内存和计算复杂度上是二次的。一个有趣的问题是，是否可以找到一个计算效率高的本体论模型，更具体地说是一个结果确定性模型。然后可将其用于研究量子优势与本体模型相比而非与稳定器 QM 相比的属性。目前已知的结果确定性模型要么是非语境化的，要么是指数级复杂度。也许最著名的是 2007 年 Spekkens 的玩具理论 (STT) [5]，该理论将量子位建模为存在于四种离散本体状态之一中，同时将 Y 的预测测量结果与 X 和 Z 的测量结果联系起来。尽管 STT 是非语境化的，但它仍然可以重现许多量子现象。这成为 8 状态（立方体）模型 [6, 7] 的垫脚石，其中为每个量子位引入了一个额外的自由度，“将 Y 与 X 和 Z 分离”。另一个扩展是量子模拟逻辑 (QSL) [8, 9]，见下文。 2019 年，Lillystone 和 Emerson [10] 提出了稳定子理论的上下文 ψ 认知模型，该模型具有结果确定性，但记忆复杂度呈指数增长，这是因为为每个 Pauli 算子分配了一个明确的相位值。还提出了另一种模型，该模型在记忆中是二次的，但该模型不再具有结果确定性。在本文中，我们借鉴了这些先前的努力，以实现我们的目标：
通过语音帮助增强情报和行业的自动化机器学习5.0
增强智能将人类和人造代理人汇集在一起，以创建一个社会技术系统，以便它们通过学习和优化直觉接口（例如对话，启用语音的接口）来共同发展和优化决策。但是，关于语音助手的现有研究工作依赖于知识管理和仿真方法，而不是数据驱动的算法。此外，在现实生活中的实际应用和评估稀缺，范围有限。在本文中，我们建议将语音援助技术与自动化机器学习（AUTOML）集成，以便在行业5.0的背景下实现增强情报范式。以这种方式，用户能够通过语音到文本（STT）和文本对语音（TTS）技术与助手进行交互，因此，通过语音自动创建的机器学习（ML）管道来通过语音自动创建的管道，以便在执行任务的同时获得立即的见解。在实际制造环境中评估了所提出的方法。我们遵循一种结构化的评估方法，并分析了结果，这证明了我们提出的方法的有效性。
国家威胁研讨会：来自德国和英国的观点
STT定义了“国家威胁”一词，是指外国政府和战争降临的代理人精心策划的敌对行为，但其特征是对人，资产和服务的威胁，信息获取，对民主的干预以及塑造国际环境的努力。2最近，许多民主国家重新评估了他们检测，理解和应对迅速发展的国家威胁的能力。德国的脆弱性与许多欧洲国家所面临的脆弱性相似，包括对中国的经济依赖，以及与俄罗斯影响力，网络攻击和虚假信息运动有关的风险。4然而，德国面临的挑战因其经济实力，地缘政治意义，分散的治理结构以及历史上与俄罗斯和中国的关系而加大。由于这些原因，先前的Rusi研究已确定德国处于俄罗斯和中国干预和影响活动的“前线”。5因此，可以从德国经验中学到的教训与欧洲和英国的政客，政策制定者和情报机构以及执法机构有关。
引用: 张 HC、马 XY、蒋 CP、尹 JL、吕 S、鲁 SY、商 XT、曼 BW、张 C、李 DD、李 SH、陈 WJ、刘 HX、王 GF、曹 KH、ZH
磁性随机存取存储器 (MRAM) 作为一种新兴的非挥发性存储器，具有读写速度快、耐久性高、存储时间长、功耗低等特点，几年前就引起了台积电、三星、格罗方德等大型半导体代工厂的极大兴趣 [1−5]。一方面，MRAM 的高性能特性使其成为 28nm CMOS 技术节点以下嵌入式闪存 (e-flash) 的重要替代解决方案，而 e-flash 存在严重的经济障碍，阻碍了其进一步微缩 [6]。另一方面，MRAM 的目标是成为静态随机存取存储器 (SRAM) 等工作存储器的替代品，以解决先进 CMOS 节点中可能出现的严重漏电问题 [7,8]。然而，由于速度限制和耐久性问题，很难取代L1或L2缓存SRAM，尤其是对于两端自旋转移矩（STT）MRAM [ 9 − 11 ] 。因此，需要进一步探索下一代MRAM器件。
引用: 张 HC、马 XY、蒋 CP、尹 JL、吕 S、鲁 SY、商 XT、曼 BW、张 C、李 DD、李 SH、陈 WJ、刘 HX、王 GF、曹 KH、ZH
磁性随机存取存储器 (MRAM) 作为一种新兴的非挥发性存储器，具有读写速度快、耐久性高、存储时间长、功耗低等特点，几年前就引起了台积电、三星、格罗方德等大型半导体代工厂的极大兴趣 [1−5]。一方面，MRAM 的高性能特性使其成为 28nm CMOS 技术节点以下嵌入式闪存 (e-flash) 的重要替代解决方案，而 e-flash 存在严重的经济障碍，阻碍了其进一步微缩 [6]。另一方面，MRAM 的目标是成为静态随机存取存储器 (SRAM) 等工作存储器的替代品，以解决先进 CMOS 节点中可能出现的严重漏电问题 [7,8]。然而，由于速度限制和耐久性问题，很难取代L1或L2缓存SRAM，尤其是对于两端自旋转移矩（STT）MRAM [ 9 − 11 ] 。因此，需要进一步探索下一代MRAM器件。
利用 CRAM 实现真正的内存计算
传统计算平台并未针对高效的数据传输进行优化，这使得在数据量呈指数增长的情况下进行大规模数据分析变得复杂。技术扩展不平衡进一步加剧了这种情况，因为数据通信而不是计算成为了关键的瓶颈 [5]。在这种情况下，硬件的专业化无济于事，除非以数据为中心。将计算能力紧密集成到内存中，即内存处理 (PIM)，尤其有前景，因为数据传输的开销在大规模情况下变得令人望而却步。PIM 拥有丰富的设计空间，涵盖成熟的处理器和驻留在内存中的协处理器 [6]。然而，在 3D 堆叠出现之前，最先进的逻辑和内存技术的不兼容性阻碍了实用的原型设计。尽管如此，3D 堆叠只能实现近内存处理，NMP [1]、[2]、[8]。主要的挑战仍然是在不违反阵列规律的情况下融合计算和内存。新兴的自旋电子技术在逻辑和存储器的紧密集成方面表现出非凡的多功能性。本次演讲介绍了一种高密度、可重构的自旋电子存储器计算基板——计算 RAM (CRAM) [10]。其基本思想是在不破坏阵列规律性的情况下，为基于磁隧道结 (MTJ) 的存储器单元 [7]、[12] 添加计算能力。因此，每个存储器单元都可以作为输入或输出参与门级计算。计算不会造成中断，即，作为门输入的存储器单元不会丢失其存储的值。这一思想同样适用于基于自旋力矩转移 (STT) 和自旋轨道力矩 (SOT) 的技术。CRAM 可以实现不同类型的基本布尔门以形成功能完整的集合，因此对计算类型没有根本限制。如果使用 SOT (STT) 实现，CRAM 阵列中的每一列（行）一次只能有一个活动门，但是，所有列（行）中的计算可以并行进行。CRAM 通过重新配置内存阵列中的单元来实现逻辑功能，从而提供真正的内存计算。由于阵列中的所有单元都是相同的，因此逻辑门的输入和输出不需要限制在阵列中的特定物理位置。换句话说，CRAM 可以根据需要在内存阵列中的任何位置启动计算。
基于人工智能的语音助手
数字装置提供了使用辅助技术工具简化日常生活的新机会。Amazon Alexa、Apple Siri、Microsoft Cortana 都是语音助手的例子。语音助手是一种利用人工智能以语音形式输入然后执行相应任务的软件。我们使用各种方法将语音转换为文本 (STT)，然后在处理文本后将其转换为语音 (TTS)。然而，智能个人助理的研究非常广泛。它分为不同的分支，例如与计算机相关的环境、与计算机的个人交互以及信息系统。这个项目使用了各种 python 包。在本文中，我们试图提出一个描述性和详细的评论，为未来的研究提供强有力的支持。我们使用 nlp 而不是模式识别策略来识别基于上下文的文本。它可以在线和离线工作。语音助手使用 Python 编程语言。数据存储在应用程序本身中，它降低了时间和空间的复杂性。