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美国商务部 (DOC)、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 用于快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞争资助通知机会 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求以行业为导向、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
美国商务部 (DOC)、国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞赛资助机会通知 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求行业知情、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
flat10mip：以排放驱动的实验来诊断对正，零和负CO2排放的气候反应，本杰明·桑德森，胜利
图3：试验Flat10MIP中全球平均表面温度（GMST）响应的摘要结果。彩色线表明温度从（a）前工业水平（b，c）T100yR（ESM-FLAT10年度91-110年的平均温度）在每个参与的ESM中的平均温度。阴影区域是指简单的气候模型的概率分布，范围为第10-90个百分位。此分布显示为每种情况的最后一次步骤中的小提琴图，其中阴影显示了完整的结果范围，垂直线表示中间位于中位数的第10-90个百分位数。应用20年的移动平均线240
超导电路实验量子信息教授
舍布鲁克大学 (UdeS) 重视社区内就业的公平、多样性、平等和包容性，并邀请所有符合条件的个人申请，特别是女性、少数族裔、原住民和残疾人，以遵守《魁北克法案》中关于在公共机构平等就业的规定。筛选和评估工具可以根据残疾人提出要求的需求进行调整，并且完全保密。舍布鲁克大学还鼓励所有性取向和性别认同的人申请。加拿大人和永久居民将获得优先考虑。了解有关 UdeS 的公平、多样性和包容性的更多信息。
实验之前斑马鱼的适应
根据欧洲议会的指令（2010/63/eu）和针对科学目的的动物保护理事会的指令，附件III点3.1.a，新动物的引入应成为每个设施必须拥有的健康战略的一部分。在第3.7点，还要求设施必须为动物制定习惯计划。此外，委员会的建议2007年6月18日关于用于实验和其他科学目的的动物的适应和护理指南（2007/526/ec），一般部分，4.4指出，允许动物允许动物从运输压力中恢复到新的环境，并习惯新的环境，并习惯了新的环境和新的丈夫和护理习惯。根据委员会的建议，即使被认为身体健康，也必须进行适应时期。所需的时间量取决于动物所经历的东西。例如，与该国境内短期运输相比，长期的国际运输破坏了动物的昼夜节律，可能需要更长的适应期。
使用CMS实验中的机器学习技术重新权将模拟事件重新释放事件
粒子物理学中的数据分析依赖于粒子碰撞的准确模拟和检测器效应的详细模拟，以从记录的数据中提取物理知识。事件发生器以及基于Geant的模拟模拟，用于生成大量的模拟事件样本，以通过LHC实验进行分析。这些模拟的计算成本很高，其中检测器模拟和重建算法的CPU需求最大。本文介绍了如何使用一组给定模型参数获得的机器学习（ML）技术来重新使用类似的样品，以与来自不同参数或样本的样本中获得的样品。ML重新加权方法避免了需要通过事件权重将相关信息在单个样本中不相关的信息来多次模拟检测器响应。在LHC处的模拟顶级夸克对生产中，提出了用于重新加权的结果，以重新加权以建模变化和高阶计算。这种基于ML的重新加权是CMS实验的未来计算模型的重要组成部分，并将促进高光度LHC处的精确测量。
大小选择巨型Unilamellar囊泡（GUV）通过改良的CDICE方法
生态学从历史上受益于在社区内外生物多样性的统计模式的表征，这种方法称为宏观生态学。在微生物生态学中，宏观生态学方法确定了可以通过有效模型捕获的多样性和丰度的普遍模式。实验同时发挥了至关重要的作用，因为高复制社区时间序列的出现使研究人员能够调查潜在的生态力量。但是，在实验室中进行的实验与自然系统中记录的宏观生态模式之间存在差距，因为我们不知道这些模式是否可以在实验室中概括，以及实验性操纵是否会产生宏观生态影响。这项工作旨在弥合实验生态学和宏观生态学之间的差距。使用高复制时间序列，我们证明了尽管有控制的条件，但在实验室环境中仍存在于自然界中观察到的微生物宏观生产模式，并且可以在随机的逻辑模型（SLM）下统一。我们发现人口操纵（例如迁移）影响观察到的宏观生态模式。通过修改SLM将上述操作与实验细节（例如采样）一起，我们获得与宏观生态结果一致的预测。通过将高复制实验与生态模型相结合，可以将微生物宏观生态学视为一种预测性学科。通过将高复制实验与生态模型相结合，可以将微生物宏观生态学视为一种预测性学科。
人工智能研究中心试点奖项申请目的人工智能研究中心 (CAIR) 正在寻求针对医疗和健康相关问题的创新和转化人工智能解决方案的项目提案。试点项目的目标是让研究人员能够追求新颖和创新的想法，从而提高获得外部资金的可能性。这笔资金还旨在让研究人员进行关键实验、使用核心设施或改进分析，以解决外部资金评审员提出的具体批评。最多将资助两个项目。成功的试点将获得高达 40,000 美元的资金，用于 12 个月的项目期间。完整的申请截止日期为 2024 年 12 月 13 日（见下文）。不允许分项奖励、展期和无成本延期。成功的提案可能包括：
人工智能研究中心试点奖项申请目的人工智能研究中心 (CAIR) 正在寻求针对医疗和健康相关问题的创新和转化人工智能解决方案的项目提案。试点项目的目标是让研究人员能够追求新颖和创新的想法，从而提高获得外部资金的可能性。这笔资金还旨在让研究人员进行关键实验、使用核心设施或改进分析，以解决外部资金评审员提出的具体批评。最多将资助两个项目。成功的试点将获得高达 40,000 美元的资金，用于 12 个月的项目期间。完整的申请截止日期为 2024 年 12 月 13 日（见下文）。不允许分项奖励、展期和无成本延期。成功的提案可能包括：
大数据能减少城市环境污染吗？来自中国数字技术试验区的证据
本文通过分析2011年至2019年中国283个地级市的面板数据，以中国数字技术综合试验区为自然实验，研究了数字经济对城市环境污染的影响。结果表明，数字技术在减少污染物排放和赋能城市环境治理方面具有显著的效果。平行趋势、PSM-DID和安慰剂检验等多种检验方法证明了研究结果的稳健性。我们的分析进一步表明，数字技术在控制老工业区、数字化程度高地区和能源效率低地区的污染方面尤为有效。我们还发现国家数字技术综合试验区可以通过提高公众环保意识和鼓励绿色技术创新来减轻地级市的环境污染。此外，我们的研究表明，数字技术赋能的城市污染控制有助于中国新型城镇化格局的形成。这些发现为推动中国数字经济和实现碳减排目标提供了宝贵的见解。