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主席、不限成员名额工作组成员、民间社会参与者和秘书处，大家早上好！感谢你们邀请我参加这些讨论，并让我有机会分享我对太空安全问题的看法。太空竞争并不是什么新鲜事。自 1957 年世界上第一颗人造卫星 Sputnik-1 发射以来，竞争就一直存在。但几十年来，这种竞争发生了变化，而且愈演愈烈。太空军事化是我们在过去几十年中讨论过的问题——事实上，世界上大多数军队都将太空用于他们所谓的被动军事行动，例如 ISR（情报、监视和侦察）。但今天，这并不是真正的担忧。许多缔约国确实在将外层空间武器化，这使得外层空间变得极其脆弱。将太空纳入军事行动会产生严重后果。这是一条危险的道路，因为如果一个国家决定走上这样的武器化道路来保护自己，它就会迫使其他国家也这么做。最终结果对每个人都是负面的，原因有几个。第一，太空本质上是有限的；可用的轨道本质上是有限的。如果大量国家决定走这条路，就会污染太空，超出可用范围。已经拥挤不堪的太空将变得更加拥挤，太空物体和太空垃圾在过去十年中呈指数级增长。正如国防情报局最近的报告所述，太空发生碰撞的可能性大大增加。报告称，“由于太空发射次数增加（尤其是搭载多个有效载荷的发射），以及碰撞、电池爆炸和进一步的反卫星试验事件造成的持续碎片化，近地轨道 (LEO) 上大型废弃物体发生碰撞的可能性正在增加，而且几乎肯定会持续到至少 2030 年。” 第二，这些行动将对太空的长期可持续性产生负面影响，甚至可能在中期内无法进入太空。采取此类行动并不能保证安全、可靠和持续进入太空。尽管由于太空拥挤的性质可能会发生许多卫星中断，但日益加剧的地缘政治竞争（尤其是在印度太平洋地区和全球范围内）增加了各国故意发动攻击的可能性，以此来否认通过太空获得的优势（尤其是在冲突期间）。在地缘政治竞争的推动下，我们正在走向新生的外层空间军备竞赛。这些可能表现为使用网络和电子战等反太空能力进行的一系列攻击，但在未来，使用反卫星系统或共轨系统的可能性似乎越来越大，所有这些都使安全、可靠和不间断地进入外层太空变得更加困难。
“与人类一起进化的下一代人工智能相关的技术开发项目”...
・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■Development of an online language-learning support AI system that grows with people ・Waseda University ■White-boxing deep learning using a modular model ・Tokyo Institute of Technology ・GE Healthcare Japan, Inc. ①-3 Development of fundamental technologies for AI that learns by understanding human intentions and knowledge ■Development of a platform to support the creation of interactive story-type content ・Keio University ・Future University Hakodate ・Tezuka Productions Co., Ltd. ・University of Electro-Communications ・University of Tokyo ・Historia Inc. ・Rikkyo Gakuin ・Ales Inc. ■Research and development of human-centered artificial intelligence technology embedded in the real world ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ■Development of fundamental technologies for human-collaborative AI that supports the actualization and transfer of experts' tacit knowledge ・Kyoto University ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ・Mitsubishi Electric Corporation ■Research and development of explainable autonomous interaction AI and its application to childcare and developmental support (※Spanning ①-2 themes) ・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■AI that evolves with people・株式会社英语：在线教育平台的开发・认知研究实验室，・京都大学■开发语义创作平台，以提高人类与AI o oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki tohoku tohoku tohoku University ・ nagoya nagoya技术Tokai国家高等教育和研究系统・那高雅大学，Tokai国家高等教育和研究系统■使用AI和VR ・ Kansai大学的分子机器人共同创造环境的研究和开发・分子机器人Institute Co.，Ltd.建立产品信息数据库的研究和开发■建立产品信息数据库的研究和开发・ Arthur D. Little Japan Inc. ・软银公司・软银银行公司，Panasonic Connect Co.工业科学技术
“与人类共同进化的下一代人工智能技术开发项目”……
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人工智能和机器人将共同进化，实现自主学习和行动。
①至③都是以AI与机器人融合、共同进化为目标的研发，我们将在充分合作的同时，进行AI基础技术、机器人技术等的研发。 此外，我们还将推进旨在实现我们目标的研究和开发，整合各种知识和想法，并设置评估阶段的门槛。 此外，从研究成果顺利落地到社会的角度来看，我们将考虑建立一个允许各个领域的研究人员参与解决伦理、法律和社会问题的制度。 （3）实现目标的研发方向 ○2030年 ①开发出一种在一定规则下协同工作、并且90%以上的人不会感到不舒服的人工智能机器人。 ② 开发旨在自动发现特定问题的科学原理和解决方案的人工智能机器人。 ③ 开发在特定情况下在人类监督下自主运行的人工智能机器人。 ○ 2050年 ①开发出不会让人感到不舒服、具有与人类同等或更强的身体能力、与人一起成长的人工智能机器人。 ②在自然科学领域，开发自主思考、自主行动、自动发现科学原理和解决方案的人工智能机器人系统。 ③ 开发能够自主决策、自行行动、能够在人类难以发挥作用的环境中生长的人工智能机器人。为了在2050年创造出能够自主学习、行动和成长的机器人，需要开发技术要素，并通过它们的融合和共同进化来实现模块化和系统化。为了快速实现这些目标，有效的方法是聚集被认为有前景的技术要素，以实现服务场所和行业对机器人技术和机器人功能的需求，促进研究和开发以将它们融合和共同进化，并构建一个平台来确认它们的功能。图 3 显示了通过实现这一研发理念所实现的登月目标。
2.4GHz低噪声放大器（LNA）的优化设计
2.2 单端 LNA 设计（共源共栅电感源极衰减） 图 1 显示了一个单端 LNA，该电路结构利用连接到源极处的晶体管 M 1 的电感 (LS )（电感源极衰减）[4]。这种结构的优点是设计人员可以通过选择适当的电感来灵活地控制输入阻抗实部的值。此外，为了减少调谐输出和调谐输入之间的相互作用，使用了级联晶体管 M 2 。偏置电路由形成电流镜的晶体管 M 1 和 M 3 实现。选择 M 3 以获得偏置电路的最小功率开销。使用电感 L d 的原因是为了与输出负载产生谐振以获得最大的输出功率传输。此外，通过设计更宽的 W 2 来权衡共源增益和增加第 2 个晶体管 (M 2 ) 的寄生电容。此外，晶体管 M 2 有助于降低米勒效应 (C gd1 ) 以及 S 21 [4]。等效电流
采用低成本 0.5 µM D-MODE 的单电源 0.1-3.5 GHZ 低噪声放大器设计
宽带（多倍频程）LNA 采用各种架构设计，包括分布式（行波）、平衡和电阻反馈配置 [9]。电阻反馈被广泛用于实现多种 LNA 性能（工作频率范围、噪声系数、增益、增益平坦度、线性度、VSWR、功耗）之间的权衡 [9, 10]。在基于电阻反馈的可能配置中，共源共栅 LNA 不仅可以在其工作频带上提供平坦的增益和功率，还可以在同一频带内提供平坦的线性度和更高的输出阻抗（更好的宽带潜力）[11]。因此，本文介绍了基于电阻反馈配置和自偏置技术的单正电源共源共栅 LNA。
抑制神经源性炎症通路与椎间盘源性背痛减轻相关
研究设计：回顾性队列研究。目的：本研究旨在确定在患有退行性脊柱疾病和偏头痛的患者群体中，开始使用抗降钙素基因相关肽 (CGRP 抑制剂) 药物治疗偏头痛是否也与背部/颈部疼痛、活动能力和功能的改善有关。文献概述：CGRP 上调脊柱病中的促炎细胞因子，如肿瘤坏死因子-α、白细胞介素-6、脑源性神经营养因子和神经生长因子，导致椎间盘退化和痛觉神经元敏化。尽管 CGRP 抑制剂可以抑制偏头痛中的神经源性炎症，但它们作为椎间盘源性背部/颈部疼痛疾病治疗靶点的异位疗效仍不清楚。方法：回顾性分析了 2017 年至 2020 年期间在单一学术机构中诊断为脊椎病和偏头痛并接受 CGRP 抑制剂治疗的所有成年患者。收集了患者人口统计学和医疗数据、随访时长、服用 CGRP 抑制剂前后偏头痛的严重程度和频率、脊椎疼痛、功能状态和活动能力。进行配对单变量分析以确定服用 CGRP 抑制剂前后脊椎疼痛、头痛严重程度和头痛频率的显著变化。使用 Spearman 的 rho 评估脊椎疼痛评分变化与功能或活动能力改善之间的相关性。结果：共纳入 56 名患者。服用 CGRP 抑制剂后脊椎疼痛就诊的平均随访时间为 123 天，偏头痛就诊的平均随访时间为 129 天。开始使用 CGRP 抑制剂治疗偏头痛后，背部/颈部疼痛显著减少（p<0.001），从 6.30 降至 4.36。根据脊柱随访记录，25% 的患者在服用 CGRP 抑制剂时日常生活活动功能得到改善，17.5% 的患者活动能力得到改善。背部/颈部疼痛的变化与功能改善有中等相关性（ρ =-0.430），但与活动能力改善无关（ρ =-0.052）。结论：服用 CGRP 抑制剂治疗慢性偏头痛并伴有退行性脊柱疾病的患者背部/颈部疼痛明显减轻。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
绿源产品验证报告 2023
2.1 GSPV 方法论 ................................................................................................................ 6 2.2 PSO 归因 ................................................................................................................ 6 2.3 2023 年 GSPV 流程结果 ............................................................................................ 7 2.4 2023 年绿色和非绿色源产品客户的燃料结构 ............................................................. 9 2.5 2023 年单个供应商的 GO 缺口 ............................................................................. 13 2.6 临时 GSPV ............................................................................................................. 14 2.7 FMD 和 GSPV 时间表 ............................................................................................. 14