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人工智能：利用人工智能推动多个行业的发展
与能源部国家实验室的合作协议 工业界、学术界和其他实体可以通过签订合作研究协议来获取能源部国家实验室的专业知识和设施。以下机制可满足美国研究界的多样化需求： • 技术商业化协议 (ACT) • 合作研究与开发协议 (CRADA) • 材料转让协议 • 战略伙伴关系项目 (SPP) • 技术支持协议 • 技术许可协议 • 用户协议 在 2018 财年，使用 ACT、CRADA 或 SPP 机制进行高性能计算设计和方法研究的合作伙伴包括 36 个独特的非联邦合作伙伴组织，它们正在制定 40 项有效协议。这些合作伙伴为协议涵盖的这项工作贡献了 520 万美元。此外，另外六个联邦机构与实验室签订了 22 项有效协议，并为这项工作贡献了 4,380 万美元。*
超过100多个联邦遏制甲烷的行动
“自Biden-Harris政府第一天以来，美国一直在国内外的气候行动（无论是在国内外）的速度和规模。从催化清洁的制造繁荣到加强监管保护，我们为解决甲烷等超级污染物的集体努力一直致力于将联邦政府的全部重量重量放在保护我们的家人，社区和企业中，以防造成污染的有害影响。”“感谢Biden-Harris政府的雄心勃勃的甲烷策略，目前在美国各地的工人，农民和企业正在堵塞数千个漏水的井和管道，部署了创新的农业技术，清理废弃的矿山，并为超级污染的工作而产生甲烷监测的卫星，以创造出良好的作业，并创造出良好的作业。在过去的一年中，联邦机构已经执行了一套破纪录的行动，以在我们经济的每个角落进行甲烷排放，从而加快了美国甲烷排放量减少甲烷排放行动计划的进步，并采取了拜登总统大胆的气候行动的战略，以支持良好的工作，清洁空气，清洁空气，以及工业竞争。”
使用多个光学局部合作移动操纵器
摘要 - 机器人互联网（IOR）在挑战性的环境中具有复杂任务的优势，但它却带来了与服务和场景多样性，降低风险和超低延迟要求相关的挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种综合体系结构，可增强IOR的适应性，灵活性，鲁棒性和低潜伏期。这是通过引入网络切片，基于服务的体系结构和数字双（DT）来实现的。我们已经开发了一个开源实验平台，以展示所提出的体系结构的可定制性。在WiFi和蜂窝场景中设置了不同要求的切片，以证明其多功能性。此外，我们为IOR提出了一种DT辅助深度加固学习（DRL）方法，以改善DRL性能并减轻与不良行动相关的风险。DT用于预测物理环境中的奖励和动态状态过渡。更重要的是，我们介绍了一种资源分配方法，该方法结合了数据处理队列抢占和频谱的穿刺。这旨在适应共存的服务，特定增强的移动宽带（EMBB）和爆发的超可靠的低潜伏期通信（URLLC）。实验和数值结果验证了我们提出的方法的有效性，显示了IOR中的可定制性，鲁棒性，延迟和中断概率的提高。
来自49个国家/地区的340多个年轻科学家在...
新加坡：超过340名年轻科学家1将在全球年轻科学家峰会（GYSS）2025年与来自世界各地的科学和技术领域的领先专家互动。峰会吸引了来自49个国家 /地区的参与者，比2024年2增长了40％，标志着过去五年的最高数量，反映了Gyss的全球知名度的提高。2于2025年1月6日至10日在新加坡国立大学（NUS）举行，峰会一直是新加坡的参与者选择率最高，自2024年以来，新加坡的100名参与者占100名，占欧洲的22％，来自欧洲的22％，亚洲的17％。峰会于今天在新加坡国家研究基金会副总理兼董事长Heng Swee Keat先生（NRF）的开幕式上启动。加深对NRF组织的年轻科学家3的参与，Gyss 2025将为年轻科学家提供更多机会展示他们的作品并与已建立的科学家，工程师和技术企业家互动。其中包括18位著名科学家，包括诺贝尔奖获得者，田野奖牌获得者，图灵奖获得者以及其他国际科学奖的获奖者。4峰会的主要亮点之一是小组会议，现在称为炉边聊天。这些会议使年轻的科学家可以在亲密的环境中与顶级思想互动，通常与大约25名参与者互动。今年，首脑会议将举办26次会议，比2024年的20次会议增加，其中包括四个双扬声器炉边聊天。5参与者将有机会与16位年轻科学家演讲者和两个专门的海报会议一起参加年轻科学家的Quickfire宣传会议，共有100个海报，他们可以在其中介绍他们的研究以尊重受尊敬的科学家和研究人员。峰会经验的一部分还包括访问当地大学和研究机构，为参与者提供了对新加坡开发的研究和技术的亲眼目睹。
致命的共同19与RAAS诱导的多个炎症有关
器官损坏包括纵隔淋巴结约瑟夫·瓜尼耶里1,2,3†，迈克尔·托珀3,4†，凯瑟琳·贝格尔，凯瑟琳·贝格尔1,3,5，杰夫·A·霍尔特姆（Jeff A. Kim 6 , Jiwoon Park 6 , Cem Meydan 6 , Jonathan Foox 6 , Christopher Mozsary 6 , Yaron Bram 6 , Stephanie Richard 9 , Nusrat Epsi 9,10 , Brian Agan 9,10 , Josh Chenoweth 10 , Mark Simons 9 , David Tribble 9 , Timothy Burgess 9 , Clifton Dalgard 9 , Mark T. Heise 11 , Nathaniel J. Moorman 11，Victoria K.Baxter 11，Emily A. Madden 11，Sharon A. Taft-Benz 11，Elizabeth J. Anderson 11，Wes A. Sanders 11，Rebekah J. Dickmander 11，Gabrielle A Widjaja 1,2,3,3 1,2,3 , Yentli E. Soto Albrecht 1,2,3 , Arnold Olali 1,2,3 , Joseph M. Dybas 2,3 , Waldemar Priebe 3,12 , Mark R. Emmett 3,13 , Sonja M. Best 3,14 , Maya Kelsey Johnson 3,4 , Nidia S. Trovao 3,15 , Kevin B. Clark 3,16 , Viktoria Zaksiene 3,17,18，Rob Miller 3,19，Peter Grabhamr 3,20，Jonathan C.Schisler 3,21，Pedro M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. Vieira 3,21 3,21，Simon Pollett 3,9,9,9,10，10 Robert E. Schwartz 3,6，Afshin Beheshti 3,25,26 *†，道格拉斯·C·华莱士（Douglas C.2线粒体和表观基因组医学中心3 Covid-19国际研究团队，美国马萨诸塞州梅德福，美国4 Johns Hopkins医学院，巴尔的摩，马里兰州21287，美国。 5生物医学和健康信息学系的生物信息学主任6 Weill Cornell Medicine，NY 10065，美国。2线粒体和表观基因组医学中心3 Covid-19国际研究团队，美国马萨诸塞州梅德福，美国4 Johns Hopkins医学院，巴尔的摩，马里兰州21287，美国。5生物医学和健康信息学系的生物信息学主任6 Weill Cornell Medicine，NY 10065，美国。5生物医学和健康信息学系的生物信息学主任6 Weill Cornell Medicine，NY 10065，美国。7美国纽约州西奈山伊坎医学院，美国纽约，美国10023。8诺丁汉大学，诺丁汉大学，德比，DE22 3DT，英国。9，美国贝塞斯达统一服务大学传染病临床研究计划，美国医学博士20814。10亨利·杰克逊（Henry M. Jackson）晋升基金会军事医学公司，贝塞斯达，马里兰州20817，美国
收缩量子的多个弗里术模拟...
2 q a ij kl =⟨ψ| [ˆ h，ˆσ†iσ†j ˆ σlˆσk] | ψ⟩ + +⟨| | [ˆ h，ˆσ†iσ†j ˆ σlˆσk] | ψ⟩-（23）
可再生电力能力计划在多个尺度上不确定性 *†‡
摘要我们使用一套社会计划模型来制定和比较可再生生成投资的优化模型，这些模型构建了最佳的产能投资，用于水力主导的电力系统，其中影响不确定性会导致能源短缺的风险。模型优化了容量扩展和运营成本（可能是风险调整的），允许对水电，地热，太阳能，风和热植物进行投资，以及用于平滑负载的电池存储。新颖的特征是在两阶段随机编程框架中的不确定季节性水力发电供应和可再生供应中的短期变化的整合。模型应用于新西兰电力系统的数据，并用于估算到2035年到达100％可再生电力系统的成本。我们还探讨了在应用CO 2约束的不同形式时获得的结果，该约束分别限制了不可再生能力，不可再生的生成以及CO 2排放，几乎可以肯定，肯定或在机会约束的环境中，并显示我们的模型如何用于调查拟议的泵送泵送Zealand Island Island Island Island Island Island Island的优点。
使用多个数据流学习无标签的神经解码器
神经解码领域的最新进展加速了脑机接口的发展，旨在帮助用户完成日常任务，如说话、行走和操纵物体。然而，目前训练神经解码器的方法通常需要大量标记数据，而这些数据在现实环境中可能非常耗费精力或无法获得。一种有趣的替代方法是使用自监督模型，在两个数据流之间共享自生成的伪标签；此类模型在未标记的音频和视频数据上表现出色，但它们在神经解码方面的扩展效果仍不清楚。在这里，我们通过利用多个同时记录的数据流（包括神经、运动和生理信号）来学习没有标签的神经解码器。具体来说，我们应用跨模态、自监督深度聚类来解码脑部记录中的动作；这些解码器与监督和单模态、自监督模型进行了比较。我们发现，与单模态自监督模型相比，在训练期间在两个数据流之间共享伪标签可显著提高解码性能，其准确度接近在标记数据上训练的监督解码器的准确度。接下来，我们开发了在三种模态上训练的解码器，其性能与监督模型相当或略有超过，实现了最先进的神经解码准确度。跨模态解码是一种灵活、有前途的方法，可在没有任何标签的情况下在现实世界应用中实现稳健、自适应的神经解码。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用