用户已经开发了一种具有特定计算重的子例程的模式识别算法。为了优化运行时间和结果,用户希望在不公开的情况下在Quantum计算机上运行其算法的一部分。该算法的其余部分是用经常使用的经典编程语言编程的,并且在经典的云(或超级计算机)上运行。仅在其余算法中需要Quantum-Subroutine的结果。用户可以在新一代量子计算机上运行该软件,混合量子和经典计算设施,也可以通过在可用资源上分发软件来优化软件的调查。在这两种情况下,用户都不想处理最合适的计算资源组合。用户希望取得与业务相关的结果,同时要注意维护该软件的总体成本,从而最大限度地影响其竞争优势。
在 OQI 的支持下,来自世界各地的量子和主题专家一直在与联合国机构和大型非政府组织合作,探索量子计算应对全球挑战的潜力。OQI 的用例组合包含越来越多处于不同开发阶段的用例。图 1 显示了该组合的完整概述。这些用例主要涉及可持续发展目标 2(零饥饿)、可持续发展目标 3(良好的健康和福祉)、可持续发展目标 6(清洁水和卫生设施)、可持续发展目标 7(可负担的清洁能源)、可持续发展目标 12(负责任的消费和生产)和可持续发展目标 13(气候行动)。此外,它们与其他几个可持续发展目标有相互联系。这些解决方案中的量子方法涵盖从模拟到优化和机器学习,利用量子或量子启发算法 [3]。在当今的量子计算硬件上,没有一种建议的方法能够胜过现有的最先进的经典方法。尽管如此,这项努力对于建立一个全球实践社区至关重要,该社区严格探索可持续发展目标的量子计算应用及其在未来量子设备上的潜在可扩展性。
摘要 可再生能源在可持续发展战略中发挥着至关重要的作用,尤其是对于像尼日利亚这样面临能源挑战的发展中国家而言。本文探讨了在尼日利亚部署可再生能源如何有助于满足该国的能源需求、推动经济增长并支持实现尼日利亚的环境可持续性目标。作为非洲人口最多的国家和最大的经济体,尽管尼日利亚拥有丰富的可再生能源资源,如太阳能、风能、水力发电和生物质能,但其能源需求严重依赖化石燃料。在尼日利亚利用可再生能源有许多好处。首先,可再生能源为尼日利亚的能源来源多样化提供了一条途径,减少了对化石燃料的依赖并增强了能源安全。其次,部署可再生能源可以通过吸引投资、培养当地企业家精神和创造就业机会来刺激经济增长。第三,向可再生能源过渡有助于减少温室气体排放,并缓解与传统能源相关的环境问题。然而,尼日利亚广泛采用可再生能源面临一些挑战。这些挑战包括政策和监管障碍、融资渠道有限、基础设施不足以及缺乏技术能力。克服这些障碍需要采取多方面措施,包括政策
Storelectric 用例 Storelectric 开发出了他们所声称的世界上最具成本效益的大规模长时电力存储技术,该技术基于先进的压缩空气储能形式。这些将大大降低向净零电网过渡的成本,并使电力系统能够帮助实现供暖、交通和工业脱碳。它们为电网带来巨大好处,同时大大提高了可再生能源的盈利能力,甚至提高了它们自身的盈利能力。本文档给出了示例用例。 将海上风电场扩大一倍 现有的 1.2GW 风电场将在附近再建造 1.2GW。这两个风电场的降额系数(平均实际能量输出除以铭牌容量)在 40% 以下。Storelectric 建议在现有风电场并网时或之前建造一个绿色 CAES TM 电厂,以获取两个风电场的输出:
虚拟人群(VIP)由15个高分辨率,全身解剖学模型和3个孕妇模型组成。模型是从健康志愿者的高分辨率磁共振成像(MRI)数据中开发的,并重建为三维计算机辅助设计(CAD)对象。CAD格式允许模型以任意分辨率分配,而不会丢失细节或小特征。这允许在人群水平上使用新型的合成数据进行广泛的AI研究。
2024年6月24日 - 本规格书及图纸中未指定的项目,请使用JIS标准等指定的项目。 7 需提交的文件。本项目需提交的文件如下,截止日期为...
脑膨出是脑实质通过颅底或颅顶骨性缺损突出[1]。脑膨出可能是先天性疾病(类似于神经管缺损),也可能是后天事件导致的,如感染、创伤、肿瘤和医源性原因[2,3]。据估计,每 3,000-10,000 个活产婴儿中就有 1 个是先天性脑膨出[4]。人们提出了许多脑膨出的分类系统,但最被接受的是 Matson [5] 的分类系统,该系统根据脑膨出的位置分为:基底、枕骨、凸面和闭锁。这些病变通常位于中线,从鼻部到枕部,四分之三的脑膨出发生在后部[6]。如果缺损仅占据硬脑膜和内板,而颅骨外板完整,则实质疝会发生在板内空间,称为板内脑膨出 [7]。尤其是偏离中线的顶叶脑膨出非常罕见,仅占所有脑脊髓畸形的 1% 和脑膨出的 10% [2,8]。我们在此报告
功能和优势 • 个性化研讨会:我们的专家顾问将根据您的业务需求举办 2-4 小时的研讨会。 • 需求研讨会:我们将讨论您当前的情况和要求,以更好地了解生成式 AI 如何使您的业务受益。 • 机会识别:我们将帮助您识别可以有效实施生成式 AI 的机会。 • 用例识别:我们将与您合作,确定可以在您的业务中应用生成式 AI 的具体用例。这可能包括自动执行重复性任务、增强客户互动以及从数据中生成见解。 • 解决方案提案:根据确定的用例,我们将提出最适合您需求的技术解决方案概念。这可能涉及利用 Microsoft 的 AI 服务(例如用于提高生产力的 M365 Copilot、用于构建智能应用的 Azure 认知服务或其他符合您业务需求的 Microsoft AI 服务)。 • 实施指导:我们将提供有关如何实施建议的解决方案的指导,包括必要的步骤、资源和最佳实践,以确保成功部署。