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现代计算与历代计算机技术的比较
摘要 — 我们可能想知道计算机技术的发展已经走了多远。这项研究让我们了解了计算机在社会中的特点和功能的演变。计算设备是在 18 世纪和 19 世纪开发的，但 20 世纪 40 年代是电子计算机的时代。在当代社会，计算机在每个家庭中都很明显，它们控制着家用电器、汽车和超级计算机等多个领域，这些领域有助于模拟气候趋势和设计飞机。计算机技术及其发展的历史，包括从 1700 年到 2022 年的功能，对于理解当代技术进步至关重要。在本文中，我们将比较现代和传统计算机，重点关注中央处理单元算术逻辑单元和内存（包括输入和输出）等因素。
标准化之星 - 国防标准化计划
每年，我都很高兴和荣幸能够主持国防标准化成就奖。我们已经这样做了 29 年，我参加了每一次颁奖典礼，在过去的 18 年里主持了颁奖典礼。每年，我都在想，也许水源已经枯竭了。但每年，我都对我们收到的提名数量和成就的质量感到惊讶和鼓舞。我们有少数人屡获殊荣，但大多数情况下，我们认可的是独特的成就和不同的人。标准化奖年复一年地吸引着人们的关注和高质量的提名，这证明了标准化计划的有效性，也证明了参与该计划的个人的聪明才智和辛勤工作。
量子自旋液体 - NSF-PAR
背景：多年前，列夫·朗道 (Lev Landau) 教我们如何通过序参量来思考物质的不同相，该序参量表征了对称性破缺态相对于对称性保持态的关系。但最近人们意识到并非所有物质相都能用这一范式来描述。20 世纪 80 年代分数量子霍尔态的发现令人震惊地证明了这一点。多年来，人们已经阐明，这些状态以及它们的奇异激发（携带电子基本电荷合理分数的准粒子）是基态波函数的拓扑性质的结果，具有一种特殊的远程量子纠缠。人们可能想知道自旋是否也会发生类似的现象。这些“量子自旋液体”是否真的存在于自然界中一直是研究的课题。
云端教学：人工智能在非洲教育领域的前景与挑战
人工智能 (AI) 正在逐步改变多个领域，包括医疗、教育、能源、农业、金融和制造业等。难怪 AI 被视为可持续发展的工具 1 。与其他领域一样，教育——广义上不仅包括正规的学校教育过程，还包括由教育机构、政府间组织、非政府组织 (NGO)、企业、政府机构和类似利益相关者协调的其他形式的教学和学习 (T&L)，例如专门课程——也受益于人工智能。这些技术提供了一种克服传统教学和学习限制的方法，并且必然是一种改善教育机会、质量和整体体验的手段，促进实现可持续发展目标 4。在此背景下，我们提出一个核心问题：人工智能在非洲教育系统中的前景和挑战是什么？
2025 年冬季职业发展
保护儿童免受欺凌 作为教育工作者和父母，我们希望保护儿童免受欺凌造成的伤害、伤害甚至创伤。父母、教育工作者和看护者经常想知道：有没有办法防止儿童被欺凌？是否有可以传授的技能，以便我们照顾的孩子可以学会如何有效地处理欺凌儿童？如果其中一个孩子受到虐待，我们可以说什么和做什么来减轻伤害并培养复原力？在本次演讲中，科琳将回答这些问题，并讨论教育工作者和父母如果希望保护儿童，必须了解的三个关键因素。通过理论、故事和例子，她将讨论教育工作者和父母如何才能最好地让他们的孩子免受欺凌，并在面对欺凌时培养复原力。
y DUUtririuin itiu «*»- - 南普莱恩菲尔德公共图书馆
这两个国家的情况围绕着地理和复杂的政治。学生们在运动会上四处奔跑，混乱不堪，让人怀疑他们中是否有人真正理解“种族灭绝”这个词。但史密斯找到了一种方法，向学生们传达索马里和刚果民主共和国人民所经历的苦难：饥饿。史密斯将饥饿的概念运用到骨头可能代表的象征中；一种普遍性和力量，但如果没有得到适当的滋养，没有食物，骨头就会退化变弱。营养是小孩子学习的第一门学科之一，因此，他们很容易理解如何吃得健康。
Toughbook G2 - 辅助和服务指南
成千上万的组织为在不受欢迎的环境中工作的员工选择松下。我们已经制造了20多年的岩石固体移动计算产品，并且不断向前推动崎and的计算。Toughbook家族的计算机家族拥有低产品领先的行业领先。因此，难怪我们已成为美国政府，执法，公用事业和公共安全机构的运行时间最长的计算机供应商。但是，即使有最艰难的工具，工作生活也可能是不可预测的。通过使用Panasonic Proservices（开发，部署和维持服务）来确保您的工人始终依靠他们的硬书设备，从而支持和增强您的IT和现场工作人员，以加快部署并提高松下技术投资的性能。
连续机器学习：您的AI Edge
引入AI时，业务用户最初认为这是一个“魔术解决方案”，然后当它无法独自完成所有操作时感到失望。现在，组织拥有AI的经验，他们希望人类在循环中进行自动化流程（hitl），以便验证一切正在按预期发生。对于信息捕获和IDP，HITL UIS允许人们验证是否基于AI的文档分类和数据提取的结果准确。但是，管理者知道，每当涉及手动任务时，都会发生错误。尽管具有自学习的属性，但自然要想知道CML的自我修复程度如何，以及如果结果开始偏向，您是否可以在引擎盖下重置模型。如果员工犯了一个错误或两个或三个？