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通过解决联合问题实现超越
国防领域的加速创新正在“侵蚀美国的军事优势”。1俄罗斯和中国正在迅速逼近美国的军事优势。美国国防部 2020 年向国会提交的一份报告描述了中国“到 2049 年底成为‘世界一流’军队”的目标，并概述了中国人民解放军为实现该目标所采取的步骤，包括对新兴人工智能和云计算技术的投资。2对新兴技术的投资可能会带来不对称优势——仅凭数据处理速度就能在某一领域取得优势。《国家国防战略》（NDS）和《国家军事战略》（NMS）都提到了 GPC 的复苏。NDS 指出，中国将进行“军事现代化”，而俄罗斯将“利用新兴技术”实现各自的地区目标。3《国家军事战略》的摘要指出，“与中国和俄罗斯之间大国竞争的复苏是联合部队面临的最艰巨的挑战。” 4 国防战略和国家军事战略承认并回应了政策专家们的言论：美国与近邻国家之间的军事差距正在缩小。结果就是，美国面临着复杂而动态的环境。
用量子退火器求解SAT（和MaxSat）
量子退火器（QAS）是专门的量子计算机，可以通过物理利用量子效应来最大程度地限制离散变量的目标函数。当前的QA平台允许优化二进制变量（Qubits）定义的二次目标，也称为ISING问题。在过去的十年中，D-Wave实施的质量检查系统随着摩尔般的增长而扩展。当前的体系结构提供2048个稀疏连接的量子位，并预计持续的指数增长以及连通性的提高。我们探讨了解决SAT和MaxSAT问题等体系结构等QA Systems量表等架构的可行性。我们开发了有效地编码SAT的技术，并具有一定局限性的Maxsat-将与稀疏QA体系结构兼容的问题。我们为此映射提供了理论基础，并提供了编码技术，这些技术结合了o ne ine ne ane fimita和optimization modulo理论与在空中的位置和路由相结合。对当前一代2048 Qubit D-Wave系统的初步经验测试支持该方法对于某些SAT和MAXSAT问题的可行性。
一种求解电磁问题的新型无网格方法...
讲师：Meisong Tong 级别：中级 时间：2025 年 2 月 9 日下午 4:00 至下午 6:00 太平洋时间（美国和加拿大） 摘要 体积积分方程 (VIE) 对于通过积分方程方法解决非均匀或各向异性电磁 (EM) 问题是必不可少的。VIE 的解决在很大程度上依赖于体积积分域的适当离散化，对于任意形状的几何形状，通常首选四面体离散化。与离散表面域不同，体积域的离散化在实践中可能非常困难，即使对于简单而规则的几何形状，通常也需要特殊的商业软件。为了降低离散体积域的成本，特别是消除传统矩量法 (MoM) 要求的网格一致性约束，我们最近提出了一种新的无网格方法来解决 VIE。该方法基于通过格林高斯定理将体积积分转换为边界或表面积分，此时通过排除包围观测节点的小圆柱体或立方体来正则化积分核。对象所表示的原始积分域也被扩展为围绕对象的圆柱体或立方体域，以方便计算边界积分。小圆柱体或立方体上的奇异积分采用奇异减法技术进行特殊处理。为了说明该方法，给出了几个解决典型电磁问题的数值示例，并可以观察到良好的结果。简历 童梅松分别在中国武汉华中科技大学获得学士和硕士学位，在美国亚利桑那州坦佩亚利桑那州立大学获得博士学位，专业均为电气工程。他目前是德国慕尼黑工业大学高频工程系洪堡教授，同时也是上海同济大学电子科学与技术系主任、特聘教授和微电子学院副院长。他还曾担任美国伊利诺伊大学香槟分校客座教授和香港大学名誉教授。他在同行评审的期刊和会议论文集上发表了 700 多篇论文，并合作撰写了 8 本书或书籍章节。他的研究兴趣包括电磁场理论、天线理论与技术、射频/微波电路和器件的建模与仿真、互连和封装分析、用于成像的逆电磁散射以及计算电磁学。童教授是电磁学会院士、日本学术振兴会 (JSPS) 院士和 USNC/URSI 成员（B 委员会）。他自 2014 年起担任上海分会主席，并于 2018 年担任 SIGHT 委员会主席。他是IEEE天线与传播学会的博士后研究员，曾担任IEEE天线与传播杂志、IEEE天线与传播学报、IEEE组件、封装与制造技术学报、International Journal of Numerical Modeling: Electronic Networks, Devices and Fields、Progress in Electromagnetics Research、Journal of Electromagnetic Waves and Applications等数本国际著名期刊的副主编或客座编辑，并多次担任一些著名国际会议的分会组织者/主席、技术委员会委员/主席、大会主席等职务。2012年获日本京都大学客座教授称号，2013年获香港大学客座教授称号。他指导并指导了国内外多所著名学术期刊的编辑工作。
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只是一个表面级别的理解，而是一个详尽的上下文分析，例如时间序列财务记录或多维客户数据表。尽管在某些情况下，SLM的专业性质可能是有利的，但它也带来了限制，因为它们有限的理解和上下文意识可能会导致输出对复杂决策过程缺乏必要的相关性。需要进行持续的模型调整以及优化特定任务的SLM所需的专业知识，这一挑战更加复杂，这有助于在企业内大规模实施AI的操作复杂性和资源需求。
解决站内问题的人工智能技术...
铁路是欧洲最重要、客流量最大的交通方式之一，用于运输货物或乘客。无论是从二氧化碳排放、能源消耗、空间利用还是噪音水平来看，铁路运输都是最具可持续性的 [Givoni et al., 2009]。然而，铁路上客流量和货物运输量的增加导致网络拥堵 [Bryan et al., 2007]。火车站可能是连接列车路径的最关键点，站台和轨道可视为稀缺资源，许多列车需要按照给定的时间表停靠。如果处理不当，就会出现延误累积的具体风险，这可能会导致成本损失和乘客不便。提高运力的唯一快速且经济可行的方法就是提高日常运营效率，以便能够控制大量运行的列车，而无需对新的实物资产进行大量公共投资。
用Minitab解决供应链问题
解决方案：Minitab的预测分析允许供应链经理分析历史数据和模式，从而准确预测需求波动。这种洞察力有助于主动库存管理，确保最佳库存水平并减轻供求需求的失衡。
共同解决塑料挑战 - Neste
化学品和聚合物行业处于独特的地位。它可以通过展示可能性来引领所需的变革。该行业目前拥有可以加速创新和开发新的绿色商业模式的解决方案和技术。通过立即采取行动，该行业可以：● 抓住巨大的商机，开发未来每个人都需要的塑料。● 将原材料和原料的供应从化石来源转移，化石来源正在减少，并且可能会随着时间的推移而受到限制。● 在整个产品生命周期和整个价值链中提高原材料的可追溯性——有助于加强可持续性主张并领先于未来法规的出台。● 减少塑料的碳足迹及其对整体气候的影响。
用于解决 MAXCUT 的随机神经形态电路
摘要 — 寻找图的最大割点 (MAXCUT) 是一个经典的优化问题，它推动了并行算法的开发。虽然 MAXCUT 的近似算法提供了有吸引力的理论保证并展示了令人信服的经验性能，但这种近似方法可能会将主要的计算成本转移到随机采样操作上。神经形态计算利用神经系统的组织原理来启发新的并行计算架构，提供了一种可能的解决方案。自然大脑的一个普遍特征是随机性：生物神经网络的各个元素都具有内在的随机性，这是实现其独特计算能力的资源。通过设计利用与自然大脑类似的随机性的电路和算法，我们假设微电子设备中的内在随机性可以转化为神经形态架构的宝贵组成部分，从而实现更高效的计算。在这里，我们展示了神经形态电路，它将一组随机设备的随机行为转化为有用的相关性，从而为 MAXCUT 提供随机解决方案。我们表明，与软件求解器相比，这些电路的性能更佳，并认为这种神经形态硬件实现提供了扩展优势的途径。这项工作展示了将神经形态原理与内在随机性相结合作为新计算架构的计算资源的实用性。
