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AI 领域最大的飞跃 真正的连接……
推出全球最先进的连接平台。借助我们的第三代 Qualcomm® Snapdragon X60 5G 调制解调器-RF 系统，我们正在比以往更多的网络上增强全球 5G，并支持全天电池续航时间。此外，Qualcomm® FastConnect™ 6900 移动连接系统具有突破性的 Wi-Fi 6E，以及领先的蓝牙音频功能。无论您在何处或如何连接，都能体验数千兆位的速度和无与伦比的性能。
下一个飞跃：非洲的深度技术转型
深层技术一直处于创新的最前沿，在各个领域带来了变革性的变化。其在合成生物学，人工智能，量子计算和其他先进技术中的关键作用不仅可以重塑我们的行业，而且还可以重塑社会的结构。加入我们，进行一次有见地的会议，探索深厚技术的广阔世界及其对我们生活的重大影响。了解为什么这些技术对未来至关重要，推动创新，革命行业以及改变我们的生活，工作和互动方式。这次开幕讨论还将深入这些技术提出的固有风险和道德挑战，强调对负责任的创新的需求。发现这些开拓性进步如何为发展和创新提供前所未有的机会。
全球人工智能治理：障碍和前进道路
这些风险超越了国界，再次激发了人们对加强全球人工智能治理的呼吁。全球人工智能治理是指在没有单一主权权威的情况下，协调跨越国界的多元利益，采取合作行动，最大限度地发挥人工智能的效益，降低其风险。2 联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯、英国首相里希·苏纳克和 OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼都主张建立一个新的国际人工智能机构，该机构以现有机构为蓝本，如政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 和国际原子能机构 (IAEA)。对全球人工智能治理的新重视是有希望的，但这种雄心勃勃的治理提案通常与当前的地缘政治和制度现实不一致，引发了人们对其可取性和可行性的质疑。这份政策文件是对日益增长的呼吁建立雄心勃勃的新的国际人工智能机构的回应。3 它描绘了加强全球人工智能治理的地缘政治和制度障碍，并考虑了未来的潜在发展路径
区域气候变化：共识，差异和前进方向
2 Grupo deIngenieríaygestiónAmbiental，Escuela Ambiental，Actultad deIngeniería，de Antioquia大学，梅德林大学，哥伦比亚，3，数学和统计学系3，埃克塞特大学，埃克塞特大学，埃克塞特大学，英国埃克塞特大学，英国，国王4环境地球科学，法国格勒诺布尔大学，法国格勒诺布尔大学，6弗雷德和纳丁·赫尔曼地球科学研究所，耶路撒冷希伯来大学，耶路撒冷，耶路撒冷，以色列，风险与灾难研究所，减少风险与灾难研究所气象学，地球科学部，印度浦那，莱比锡10学院，莱比锡大学，德国莱比锡大学，德国莱比锡，11号，雷丁大学雷丁大学气象学系，英国，
一点一点推动能源转型
DRH 提供的混合数据中心解决方案无缝集成了高性能计算 (HPC) 托管和自适应负载平衡。DRH 的混合数据中心解决方案在设计时充分考虑了环境管理，将设施置于可再生能源附近
五十铃未来卡车运输报告前进之路 2.pdf
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客户杂志前进
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印度电子经济的发展之路
由于采用数字技术、加快城市化进程和收入增加，印度对电子产品的需求正在迅速增长。这为电子产品提供了强劲的国内需求，使印度成为一个有吸引力的制造业目的地。2020 年后的地缘政治局势导致全球供应链发生转变，印度成为电子制造业的首选目的地之一。有几种全球趋势和发展支持印度电子制造业的潜力，例如：全球趋势和情景地缘政治稳定：印度作为制造业中心的推广和吸引外国投资的政策实施促进了这一转变。战略位置：印度的地理位置通过空中和海上连接可以轻松进入亚洲、欧洲和非洲的主要市场，使其成为寻求服务全球市场的制造商的理想之地。有利的商业环境：印度政府已实施举措，以促进该国的营商便利化，包括简化法规、减少官僚主义繁文缛节和吸引外国投资的措施。劳动力成本降低：近年来，其他国家的劳动力成本一直在上涨，导致电子制造业的竞争力下降。相比之下，印度拥有大量技术熟练的劳动力，且成本较低，使其成为制造业的有吸引力的目的地。 强劲的国内需求：技术进步：印度拥有强大的 IT 行业和不断增长的技术熟练劳动力，使其能够充分利用物联网、人工智能和 5G 等新兴技术。这可以促进新电子产品的开发，并进一步巩固印度作为电子制造中心的地位。
展望未来 | 2024 愿景战略
强劲的仿制药行业的重要性怎么强调也不为过，特别是考虑到不断增加的医药预算、人口老龄化以及慢性病管理和长期护理相关成本的上升。经合组织认为，到 2060 年，爱尔兰将面临巨大的医疗支出压力，并建议增加仿制药的使用作为管理医疗支出的策略 8 。根据议会预算办公室 (PBO) 的数据，2023 年初级保健报销服务 (PCRS) 的主要支出领域是药品、药物和器具，这些支出占 PCRS 预算的近一半，与 2015 年相比增长了 43%。2023 年，几乎 80% 的护理计划预算分配都分配给了 PCRS。PBO 表示，导致这些费用（尤其是高科技药物的费用）的因素可以归因于新药价格上涨和患者数量的增加 9 。
基于脑启发前向的图神经网络...
工业中的过程控制（Huang et al., 2023; Liu et al., 2023; Zhang R. et al., 2023）。受益于信号处理和深度学习（DL）的进步，BCI 的一个突出子集是脑电图 (EEG)（Gao and Mao, 2021; Zhao et al., 2022; Li H. et al., 2023）。EEG 技术主要用于识别和分类运动想象 (MI) 信号，这对中风患者等行动障碍者来说是一种重要的辅助手段。EEG 的高精度、实时响应和成本效益使其有别于其他神经成像技术，如脑磁图和功能性磁共振成像（Huang et al., 2021; Mirchi et al., 2022; Tong et al., 2023）。传统的 MI-EEG 分类算法采用空间解码技术，利用从头皮记录的多通道 EEG 数据来识别运动意图 (Xu et al., 2021)。为了对来自多通道 MI-EEG 的信号进行分类，已经提出了各种方法，有效地捕捉它们的时间、频谱和空间特征 (Tang et al., 2019; Wang and Cerf, 2022; Hamada et al., 2023; Li Y. et al., 2023)。鉴于 EEG 信号的节律性和非线性特性，已经提出了几种利用小波调制和模糊熵的特征提取技术。 Grosse（Grosse-Wentrup and Buss，2008）介绍了一种结合公共空间模式 (CSP) 进行空间滤波和降低维数的方法，并辅以滤波器组技术将空间细化信号划分为多个频率子带。同样，Malan 和 Sharma（2022）开发了一个基于双树复小波变换的滤波器组，将 EEG 信号分离为子带。将 EEG 信号分割成这些子带后，通过 CSP 从每个子带得出空间特征，随后采用监督学习框架进行细化。Fei 和 Chu（2022）提出了一种利用相空间和小波变换的多层孪生支持向量机。尽管这些方法具有潜力，但它们忽略了电极之间的拓扑关系，因此需要进一步优化以提高 MI 分类准确性。认识到神经科学对脑网络动力学和神经信号传播机制的日益重视，图卷积网络 (GCN) 已被引入用于解码 EEG 信号（Wang 等人，2021；Du G. 等人，2022；Gao 等人，2022）。然后 Kipf 和 Welling（2016）将图论和深度学习结合起来以捕捉节点之间的关系。巧合的是，Hinton（2022）提出的神经传递领域的一个突破性概念前向-前向 (FF) 机制正在引起人们的关注。该机制提供了一种有效的方法来处理神经网络中的序列数据，而无需存储神经活动或暂停以进行错误传播。我们的研究旨在将 FF 机制与 GCN 相结合，用于基于 EEG 的 BCI，从而在运动意象分类方面取得重大进展。在研究中，我们提出了一种创新的 F-FGCN 框架用于 MI 分类。我们研究的突出贡献如下：