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World File Search System中新域
IEEE关于电路和系统中新兴和精选主题的日记
对于量子软件，一大堆软件工程是必不可少的，以释放量子计算的全部功能。迄今为止，正在出现量子计算语言，操作系统，编译器和应用程序。量子软件工程需要在不同的抽象水平上进行域知识。特别是将量子算法或应用程序编译为量子处理器上可执行的格式，需要将高级编程语言代码转换为低级量子组装代码，该代码由表示为量子电路的一系列单一操作组成。汇编需要高级，逻辑级别和设计自动化技术的物理水平合成。此外，还必须验证量子算法和电路的设计以确保正确性。正式验证，模拟和仿真至关重要，尤其是因为量子计算机本质上是概率和嘈杂的。集成电路的许多常规电子设计自动化（EDA）技术
中新世气候最佳期间的近图PCO2
摘要要改善人为气候变化的未来预测，对CO 2（P CO 2）的全球温度与大气浓度之间的关系有更好的理解，或者需要气候敏感性。对过去的气候变化发作中的代理数据进行分析对于实现这一目标是必要的，例如某些地质时期，例如中新世气候最佳（MCO），这是一个瞬时的全球变暖时期，全球温度高达〜7°C，高达〜7°C，比今天越来越高，越来越高，越来越多地将其视为对未来的良好的对未来的气候良好的态度。然而，问题仍然是气候模型不能以低于800 ppm pc co 2的速度再现MCO温度，而大多数先前发表的代理记录P CO 2 <450 ppm。在这里，我们使用p CO 2重建的四种当前方法，使用了井的过时的McoLagerStätte沉积物，并使用了井的过时的McoLagerStätte沉积物，并使用了PO CO 2重建的四种方法，将MCO P CO 2重建了MCO P CO 2。这些方法主要基于气孔密度，碳同位素或两者的组合，从而提供独立的结果。总共六次重建大多数记录了〜450 - 550 ppm的P CO 2。尽管略高于先前重建的P CO 2，但仍保留气候模型所需的约800 ppm的差异。我们得出结论，在MCO期间，气候灵敏度升高，表明在相对中度的P CO 2处可能发生高度升高的温度。在气候变化的未来预测中应非常重视气候敏感性，温度升高。
IEEE关于电路和系统中新兴和精选主题的日记
解决这些挑战要求从算法，实施和设计角度进行共同努力。首先，对高效Genai部署的算法优化至关重要。研究人员正在积极探索降低复杂性技术，以简化生成模型，而不会显着损害其性能。尽管最近的算法研究在修剪和量化方面取得了进展，但这种尺寸缩小的Genai模型仍然是资源密集的。因此，迫切需要使用硬件感知的Genai算法，同时保持出色的性能。迫切需要第二次，有效的电路和系统。为Genai的创新硬件和体系结构不断提出，旨在在可扩展性，灵活性和效率之间取得平衡。行业中的公司正在取得长足的进步，但是持续需要Genai的专业Genai加速器和节能计算范式。第三，用于加速电路和系统设计的Genai非常需要和有希望。genai还具有增强电子设计自动化（EDA）工具，模拟电路，优化模拟并加速验证的潜力。但是，在确保可靠性，效率和信任方面仍然存在挑战。
b''IEEE关于电路和系统中新兴和精选主题的日记
为了进行全面的介绍，我们计划征求论文，以介绍与可信赖AI相关的电路，EDA，算法和系统的最新发展。具有广泛的范围，我们优先考虑不同的主题：1。电路。这个特刊对开发安全电路的发展非常感兴趣，以减轻与确保AI的可信度相关的风险。潜在的主题包括AI实现中的硬件漏洞，攻击和防御，以及多态加密和多方计算等主题。2。EDA。 本期特刊期待着专注于安全感知的EDA算法的论文。 也可以通过EDA工具的集成来构建设计流，从而确保AI的可信度。 3。 算法。 在算法级别上，主题包括但不限于鲁棒性，安全性，安全性，公平性，隐私和机器解释性。 此外，强烈鼓励探索AI电路和系统的新漏洞和局限性的算法。 4。 系统。 本期特刊预测论文介绍了可信赖的AI应用程序和/或系统的设计示例。 我们的目标是征求更安全和弹性的隐私解决方案。 更确切地说，以下任何领域或以下区域中的主题：EDA。本期特刊期待着专注于安全感知的EDA算法的论文。也可以通过EDA工具的集成来构建设计流，从而确保AI的可信度。3。算法。在算法级别上，主题包括但不限于鲁棒性，安全性，安全性，公平性，隐私和机器解释性。此外，强烈鼓励探索AI电路和系统的新漏洞和局限性的算法。4。系统。本期特刊预测论文介绍了可信赖的AI应用程序和/或系统的设计示例。我们的目标是征求更安全和弹性的隐私解决方案。更确切地说，以下任何领域或以下区域中的主题：
融合域适应域的视觉和医学视觉问题的语言模型回答
视觉语言模型在一般领域有效，并且在各种多模式应用中显示出强大的性能，例如视觉提问（VQA）（VQA），但可以在更专业的领域（例如Medical）中维持相同水平的有效水平。我们提出了一个医学视觉语言模型，该模型集成了适合医疗领域的大型视觉和语言模型。该模型使用三个独立的生物基础和放射学多模式视觉和文本数据集经历了参数有效训练的三个阶段。所提出的模型在Slake 1.0 Medical VQA（MEDVQA）数据集上实现了最先进的性能，总体效果为87。5％，并在另一个MEDVQA数据集（VQA-RAD）上表现出强烈的表现，总体准确性为73。2％。
细胞和基因疗法领域において...
德勤指的是Deloitte Toustomatsu Limited（“ DTTL”），成员农场及其附属实体（总的来说是“ Deloitte Network”）。 DTTL（或“ Deloitte Global”）和每个成员公司和关联公司都是合法独立和独立的实体，并且不对第三方施加或约束彼此的义务。 DTTL和DTTL成员公司和分支机构仅对自己的行为和不进行责任，对其他公司或分支机构的行动和遗漏彼此不承担任何责任。 DTTL不为客户提供服务。有关更多信息，请访问www.deloitte.com/jp/about。 Deloitte Asia Pacific Limited是DTTL的成员公司，是保证有限责任公司。 Members of Deloitte Asia Pacific Limited and their affiliates are legally independent and separate organizations, serving more than 100 cities in Asia Pacific, including Auckland, Bangkok, Beijing, Bengaluru, Hanoi, Hong Kong, Jakarta, Kuala Lumpur, Manila, Melbourne, Munbai, New Delhi, Osaka, Seoul, Shanghai, Singapore, Sydney,台北和东京。
“协作数据共享与人工智能推动互联产业发展”
②日本的情况................................................................................................................................................ 9
国家重点领域国际合作联盟（UAAT）计划提案方式与项目
提案程序 1. UAAT 12 所会员院校现时各担任一学科之召集人。 2. 各学科召集机构向所有 UAAT 机构发出机会公告。 3. 各学科将有独立之提案征集，但总体方法类似。 4. 台大发出单一综合计划征集（新台币 480 万元）；其余 11 所学科发出子计划征集（新台币 200 万元）。 5. 实施期间：2024/12/01 至 2025/11/30。 6. 申请时间： • 台大：2024/08/01 至 2024/09/20。 • 其他学科：2024/08/01 至 2024/09/01（各学科子计划各 1 项）。
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。
实现多域指挥和……的愿景
多域指挥与控制 (MDC2)，也称为联合全域指挥与控制 (JADC2)，代表了将所有军种的传感器连接到单一、可互操作、可操作的数据环境的作战愿景。1 尽管基于早期的网络中心作战愿景，但现代 MDC2 的不同之处在于，它从根本上代表了数据中心，包括跨所有军种的不同传感器、通信和处理能力的数据级互操作性。由于数据互操作性的这种中心性，跨军种的分析人员和操作员（包括人类和协助人类的人工智能数字代理）可以共同克服数据过载、与重要信息相关的弱噪声信号检测以及同时跨越不同防御域的指挥和控制信息复杂性的挑战。2