XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTFC
STFC 未来加速器科学技术发展战略框架
英国在加速器科学研究和开发方面仍占有重要地位，为欧洲散裂中子源、欧洲核子研究中心的 HL-LHC 和美国费米实验室的 PIP-II 等重大国际项目做出了贡献。英国国内和国际的下一代研究基础设施将具有更具挑战性的性能规格，并将继续推动创新。加速器技术的进步有可能对英国经济和更广泛的社会产生影响，包括加速器的医学应用；保持英国在加速器研究和开发方面的能力和能力对英国具有关键的战略意义。我们还认识到，下一代加速器的性能在建造和运营方面必须是可持续的和低碳的。
STFC 战略交付计划 2022-2025
我非常欢迎英国研究与创新战略和政府关键战略文件（如《安全、国防、发展和外交政策综合评估》、创新战略、《升级白皮书》和第一个国家太空战略）带来的机遇。STFC 完全有能力在实施这些战略中发挥重要作用。例如：我们的资助科学计划利用全球主要研究基础设施，几乎完全是国际性的，这使我们处于提供综合评估科学外交要素的关键位置；我们建造和运营的大型国家设施为整个英国研究与创新战略的科学基础和工业提供了具有国际竞争力的多学科能力；我们国家实验室内的专业知识和设施为国家太空战略提供了关键的交付能力；我们在主要研究和创新园区支持的中小企业集群生态系统在创新战略和升级中发挥着关键作用。
AI芯片技术对比报告 - STFC ePubs
人工智能 (AI) 芯片使用半导体来提供强大的处理器，可使需要高计算资源的领域受益，例如气候、能源、健康和安全。“AI 芯片”一词是指最近一代专门设计用于更快地处理人工智能任务的微处理器。AI 芯片是综合硅片，集成了 AI 技术并用于机器学习。(Viswanathan, 2020) 在过去十年中，深度学习技术领域取得了许多进步。自 2013 年以来，已经开发了各种新型 AI 芯片以及基于这些芯片的产品 (Momose, 2020)。中央处理器 (CPU) 等通用芯片也可以用于一些更简单的 AI 任务，但随着 AI 的发展，CPU 变得越来越不实用 (Saif M. Khan, 2020)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。图形处理单元 (GPU) GPU 最初设计用于处理游戏等图形密集型任务。GPU 旨在处理并行性并提供高性能，这是并行性导致深度学习 AI 算法所必需的。GPU 是一种出色的 AI 硬件，在创意制作和 AI 中越来越受欢迎。现场可编程门阵列 (FPGA) FPGA 是可编程阵列，可以根据需求重新编程。FPGA 是具有逻辑门阵列的集成电路硅芯片：该阵列可以在现场编程，即用户可以用新定义的配置覆盖现有配置，并可以创建自己的数字电路。FPGA 因其灵活性而价格昂贵。(Pandit，2019) 专用集成电路 (ASIC) ASIC 芯片专为 AI 应用而设计，并与 AI 算法集成。基于 ASIC 的 AI 芯片有不同类型。本报告介绍了 Graphcore、Cerebras、SambaNova 等 AI 芯片以及 Nvidia、Intel、AMD 的 GPU 以及 Google TPU 的技术比较和编程模型规范。这是一项持续进行的工作，旨在评估尽可能多的 AI 芯片。截至撰写本文时，只有 Cerebras、Graphcore 和 Nvidia GPus 可用。本报告不偏袒任何供应商，且与供应商无关。
ATFCM 操作手册 - 欧洲空中航行安全组织
附件 B：综合机场；13.1 先进网络综合 (ANI) 机场的优势；13.2 A-CDM 的优势；13.3 先进 ATC TWR 机场的优势；13.4 对综合机场网络运营的影响 13.5.1 DPI 消息；13.5.2 DPI 类型；13.5.3 暂停航班；13.5.4 航班列表中的 CDM 状态；13.5.5 ANI 机场的消息摘要；13.5.6 A-CDM 和先进 ATC TWR 机场的消息摘要；13.6 到达计划信息 (API)；13.6.1 API 消息；13.6.2 API 类型；13.6.3 API 消息摘要
Sean Paling STFC Boulby Underground Science设施
Boulby Underground Lab设施2020：> 4000M 3类1K和10K Clean Room Space 100MB Internet AC，空气过滤，5T和10T升降机，LN Generation，Fume Hood＆Fume Hood＆Clean Prep 3000m 3外部Expt。区域。Power＆Internet
高分辨率可部署的立方体原型-STFC Epubs
要发挥许多科学和技术领域的全部潜力（例如地球气候监测和保护，防御和安全以及太阳系探索）需要尽可能多地使用高分辨率的图像，结合高分辨率图像和高恢复率。但是，目前以合理的成本结合了高空间和时间分辨率。的确，只能通过在狮子座（低地球轨道）星座中使用多个卫星同时实现这两个要求，这需要较小的单个卫星才能降低成本。但是，使用小平台（例如立方体，一种微型标准卫星）限制了光孔的大小，从而限制了空间分辨率。例如，由于衍射极限，直径10厘米的望远镜（Cubesat上的典型最大孔径）仅提供来自500 km轨道（500 nm）的500 km轨道的分辨率图像。在立方体上开发大于10 cm的光圈代表了主要的光学机械挑战。
STFC 电池和电化学能源设备全球挑战网络
该项目旨在加强英国和西班牙两个研究小组之间刚刚起步的合作（尤其是 García-Salaberri 博士和 Jervis 博士之间的合作，他们各自都处于独立研究生涯的早期阶段），以期为未来更大规模的 ERC 提案提供概念验证数据。改进电化学设备成像和建模的基础研究对于英国未来的绿色经济至关重要，特别是改进电网规模的存储解决方案，这将使英国广泛可用但间歇性的风力发电得以扩大。伦敦大学学院领先的计算建模和电化学系统成像专业知识相结合，将进一步加深我们对这些设备在微观尺度上的运行的理解，并加速其商业化应用。