One Giant Leap Australia 是澳大利亚领先的 STEM 和 STEAM 贡献者,为学生提供丰富、富有创意且先进的课程,帮助他们探索、发展和发现对科学的好奇心和热情。我们代表澳大利亚航天局 (ASA) 与日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 合作,为学生提供 Kibo 机器人编程挑战赛和亚洲零重力挑战赛等体验。我们业务和教育理念的核心原则是,每个学生都应该拥有令人惊叹的独特体验,以帮助他们充分发挥潜力,我们在多年的服务中一直提供鼓舞人心的课程。
人类认知神经科学中的一个有前途的想法是,默认模式网络(DMN)负责协调网络的募集和调度,以计算和解决特定任务的认知问题。这是通过证据表明DMN区域的物理和功能距离的支持,最大程度地删除了与感知和作用直接相关的环境驱动的神经活动的感觉运动区域,这将使DMN可以从层次的顶部策划复杂的认知。但是,发现大脑动力学的功能层次结构需要找到测量大脑区域之间相互作用的最佳方法。与以前的方法相比,使用例如转移熵测量信息的层次流动,我们在这里使用了受热力学启发的,基于深度学习的时间进化网络(TENET)框架来评估事件流动中的不对称性,“箭头”,人类脑信号。这提供了量化层次结构的另一种方法,因为时间的箭头测量了导致基础层次结构平衡的信息流的方向性。反过来,时间的箭头是衡量不可逆性的量度,因此在脑动力学中无序。当应用于接近一千名参与者的大规模人类连接项目(HCP)神经成像数据时,宗旨框架表明,DMN在策划层次结构的层次水平,即在静止状态和执行七个不同的认知任务时会改变的层次级别,即不可逆性的水平。此外,与神经精神疾病相比,对静息状态层次结构的这种量化在健康状态有显着差异。总体而言,目前的基于热力学的机器学习框架为在复杂环境中策划认知与大脑之间的相互作用的大脑动力学基本宗旨提供了重要的新见解。
神经形态计算领域就是按照这种思路创建的,主要采用原则 1 来展示令人印象深刻的性能 [2]。该计划的一个目标是表明,采用这三者的结合可以使这项工作取得长足进步,并有助于从根本上降低当今人工智能硬件的制造和运营成本。人工智能工作负载提供了一个引人注目的焦点,因为它们对上述原则具有耐受性,并且对提高性能有强烈的商业需求。如果成功,通过该计划实现的收益最终将足以推动商业应用,并且这些技术随后将在从通信系统到天气预报等多个领域得到应用,每个领域都严重依赖于先进的信息处理。
自然资源和生物多样性的保护是有机生产的主要原则。例如,散布在经过认证的有机操作中的本地植被为有益的生物(例如授粉媒介)提供食物,覆盖和走廊,减慢水以进行侵蚀和地下水补给,并过滤污染。使用吸引或引入有益昆虫的实践,为鸟类和哺乳动物提供栖息地,并提供增加土壤生物多样性的条件,从而为有机生产系统提供重要的生态服务。实施此类生产实施的经认证有机操作的优势包括:1)减少对外部生育投入的依赖; 2)降低害虫管理成本; 3)更可靠的清水来源; 4)更好的授粉。
重点是脱碳,乘用车是主要罪犯。运输部门占全球二氧化碳排放量的C20%,其中C75%归因于道路(见上文)。每年出售80-90亿辆汽车,全球发行量为15亿美元,降低乘用车排放量对于减少运输的环境影响至关重要。在这种情况下,电气化是未来运输主题的中心宗旨。但是,乘用车运输的脱碳不仅与尾管排放有关;我们认为,还需要采用一种整体方法,该方法包括电池电动汽车的发电源(左路)(或在燃油电动汽车,FCEVS的情况下)以及用于制造这些车辆(Overleaf右路)的材料的碳足迹。
具有复杂的问题,原因和效果 - 无法线性确定,从而使不合适的方法预先定义进度指标和更改途径。复杂性要求采用更灵活和适应性的方法,这些方法最近被封装在新兴或适应性慈善事业的列中,其核心宗旨涉及对资助者和受赠方在战略中的权力关系的重新平衡(Kania,Kramer,Kramer和Russell,2014年)。Patrizi&Heid Thompson(2011)暗示了这种重新平衡的外观:“基金会需要在战略制定,谈判和辩论中的核心合作伙伴 - 具有成功实施的经验和知识的合作伙伴,他们可以为成功实施而有效地挑战基础假设”(第56页)。
近年来,APRA 已建立其计划的基础要素,以转变治理、风险文化、薪酬和问责 (GCRA) 实践。一项核心原则是 2021 年发布的审慎标准 CPS 511 薪酬,旨在确保金融机构的薪酬安排能够适当激励个人审慎管理他们负责的风险,并对不良风险结果承担后果。重要的是,这项工作还解决了皇家委员会对银行、养老金和金融服务业不当行为提出的一些相关建议。2021 年,APRA 还开始向选定金融机构的员工开展风险文化调查,以提供有关感知风险行为和风险管理结构有效性的见解。