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国防生产和技术基础战略
1.防卫生产技术基础战略的背景 （1）防卫生产技术基础战略的背景和定位 日本的防卫生产技术基础在二战结束后丧失殆尽，在防卫生产技术基础确立后，经历了一段依赖国防力量的时期。日本虽然没有从美国获得物资和贷款，但逐渐开始致力于国防装备的国产化，并于1970年制定了装备生产和发展基本方针（即所谓的“国产化方针”）。上述举措中，政府和私营部门通过许可和研发等方式，致力于国内主要国防装备的生产，并努力加强国防生产和技术基础。因此，该国目前有能力维持必要的基础。是。另一方面，自 20 世纪 90 年代冷战结束以来的 25 年里，由于国防装备的先进性和复杂性，以及军事实力的加强，国家面临着严重的财政困难，单位成本和维护维修费用不断上升。海外企业的竞争力。我们周围的环境已经发生了巨大的变化。 2013年12月，日本制定了第一份国家安全战略，其中指出“为了在有限的资源下，在中长期内稳步发展、维持和运作防卫能力，我们将”。内阁还表示，政府日本将努力有效、高效地获取国防物资，同时维持和加强日本的国防生产和技术基础，包括提高其国际竞争力。2015 财年及以后的防卫计划指南（以下简称“指南”）指出“为了迅速维持和加强日本的国防生产和技术基础，我们将制定日本整个国防生产和技术基础的未来愿景。”政府将制定一项展示其未来愿景的战略。基于上述，本战略取代了“国内生产政策”，指明了今后维持和加强国防生产和技术基础的新方向，旨在加强支撑国防力量和积极和平主义的基础。这将有利于作为实施这一倡议的新指南。国防生产技术基地是国防装备研发、生产、运行、维护、维修的重要支撑力量，是保障国防能力不可或缺的重要环节，其存在对外部威胁具有潜在的威慑力和重大意义，有助于维护并提高谈判能力。此外，该基金会支持的国防装备也将通过国防装备和技术合作，为全球和地区的和平与稳定做出贡献。此外，国防技术预计将通过衍生产品对整个行业产生连锁反应，并有可能推动日本的工业和技术实力。因此，在实现这一战略中，维持和加强国防生产和技术基础，是确保日本国家安全唯一责任的防卫政策，同时也是生产国防装备的民间企业的经济政策考虑到这其中还包含对活动产生连锁反应的产业政策因素，因此不仅需要国防部，还需要相关省厅共同应对这一问题。
威立雅环境
威立雅环境是一家在巴黎泛欧交易所上市的公司。本文件包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法案规定所定义的“前瞻性陈述”。此类前瞻性陈述并非未来业绩的保证。由于存在许多风险和不确定因素，实际结果可能与前瞻性陈述存在重大差异，其中许多因素超出我们的控制范围，包括但不限于：由于激烈的竞争导致利润减少或亏损的风险、能源价格和税收变化可能降低威立雅环境的利润的风险、政府当局可能终止或修改威立雅环境部分合同的风险、收购可能无法提供威立雅环境希望实现的效益的风险、与剥离交易的惯常规定有关的风险、威立雅环境未来遵守环境法的成本可能更高的风险、货币汇率波动可能对威立雅环境的财务业绩和股价造成负面影响的风险、威立雅环境可能就其过去、现在和未来的运营承担环境责任的风险，以及威立雅环境向美国证券交易委员会提交的文件中所描述的其他风险。法国金融市场管理局（法国证券监管机构）。威立雅环境不承担任何更新或修改前瞻性声明的义务。投资者和证券持有人可从威立雅环境免费获得其向法国金融市场管理局提交的文件副本（www.veolia.com）。
肯雅塔大学
关于 YALI 青年非洲领袖倡议东非区域领导力中心 (YALI RLC EA) 是美国国际开发署资助的四个区域领导力中心 (RLC) 之一，位于非洲高等教育机构，通过面对面、在线和混合学习模式为 18-35 岁之间的非洲青年领袖提供转型培训。 在过去的 9 年里，YALI RLC EA 实施了一套全面的体验式课程，使非洲青年领袖能够改变自己、他们的社区、国家和非洲大陆。 该课程分为三个方向：公民领导力、商业和创业以及公共管理。此外，还有一条所有参与者都要学习的跨学科课程。 该课程旨在扩展当前领导力范式的界限，为对话和能力建设创造新的机会。 为了促进协作学习环境，YALI RLC EA 专注于教学金字塔的底部，更加注重边做边学和同伴学习。本地和国际教师均致力于营造一种有助于培养知识和专业技能的混合学习环境。
大芬基沿着阿拉亚特山的高程梯度的多样性受保护的景观，阿拉亚特，邦板牙，菲律宾
摘要进行了本研究，以记录Macrofungi Mt.Arayat保护景观（MAPL），（菲律宾Pampanga）。目的抽样从2023年7月至2023年12月每月从南峰和北峰收集地点的基线（100-750 MASL）进行。记录了224个大芬基，属于两个门，四个类别，12个命令，36个家庭，53属和108种。在108种中，有70种在物种水平上鉴定出来。大多数有记录的分类群都属于基体基菌，其中琼脂类阶级记录的物种数量最多，其次是多植物。南峰值的大分子成分高70.37％，比北峰的百分比为52.78％。根据香农多样性指数（H）Margalef指数（R）（R）和偶数（E）在South Peass中分别以4.16（h）和15.49（R）分别对两个集合地点的分布进行了统计分析。在两个收集站点中的均匀度几乎都是统一的。Sorensen相似性指数为0.366，表明两个收集位点之间的共享物种中等水平。关于高程，在100-250 MASL（56.48％）处发现了最多的大型真菌组成，主要由草和树木组成。在501-750 MASL（25.93％）处发现了最低数量的大型真菌组成，主要由檐篷主导。在100-250 MASL中，大芬基的分布也更高，（h）= 4.066和（r）= 13.8。获得的三个高程几乎分布。共享物种的相似性在100-250 MASL与251-500 MASL之间相似，在100-250 MASL与750 MASL之间相对较低。大多数大型芬基被发现是不可用的，并且在死原木和树枝树干，竹子和腐烂的树桩上孤独地生长。气候因素（例如温度，湿度和降雨）以及人为的干扰影响了大芬的丰度和分布。在7月的雨季（51.85％）和12月的干燥月份（15.74％）中，该构图很高（51.85％）。在收集月份和三个不同的高度（100-250 MASL，251-500 MASL和501-750 MASL）中，通常在两个收集地点，在收集月份和三个不同的高程中通常发现了Ganoderma，Microporus，schizophyllum和Trametes的种类。被鉴定出22个大扇形，并被认为是菲律宾新记录的物种，在实验室中成功地组织了八个物种。在MAPL中观察到的这种高多样性与其森林生态系统的功能相关，这可能是有前途的大雄芬基的来源。因此，森林的保护和可持续性被认为是必要的。
施维雅集团在
法国巴黎和加拿大蒙特利尔，2020 年 12 月 14 日——国际制药公司 Servier 宣布与深度科技企业孵化器 Centech（被公认为全球最成功的大学孵化器之一）合作，在蒙特利尔开设全球人工智能 (AI) 中心。Servier 人工智能中心的成立是该集团实施的雄心勃勃的数字化转型项目的框架内的一部分，因为他们坚信数字化在其活动中必须占据关键地位，而人工智能在满足患者健康需求和组织运作方面发挥着日益重要的作用。该中心将成为 Servier 集团的第一个国际人工智能部门。它将由 Centech 在其现有的开放式创新平台 Collision Lab 内建立，并将完成整个集团的数据团队的创建，该团队旨在特别致力于开发人工智能领域的计划。Servier 的人工智能中心将专注于制药研发领域。 Centech 生态系统的优势以及其在医疗技术和 AI 解决方案应用方面公认的专业知识将使团队能够加快发现、开发和部署新的患者治疗解决方案。魁北克经济和创新部长 Pierre Fitzgibbon 对施维雅全球人工智能中心的成立表示赞赏。Fitzgibbon 部长表示：“我很高兴施维雅选择在蒙特利尔建立人工智能中心。这一决定确立了魁北克在医疗人工智能应用领域的领导地位。我坚信，施维雅和 Centech 的合作将为许多有前景的医疗保健项目铺平道路，造福魁北克、加拿大乃至全世界的患者。” 加快治疗解决方案的开发 该中心的目标首先是促进、建立和维持当地生态系统参与者与施维雅国际研发团队之间的互动和合作。该中心还将加速 Servier 集团研发活动中人工智能工具的采用和调整，并与加拿大和美国人工智能领域的监管机构建立联系。此外，Servier 的人工智能中心还将在蒙特利尔生态系统中建立业务和商业智能功能，蒙特利尔是人工智能领域全球最知名和最具活力的生态系统之一。该中心的建立对 Servier 来说是一项重大投资，到 2022 年可能达到近 300 万美元，可用于为与当地初创企业的合作和/或共同开发交易提供资金，以及潜在的专家招聘。活力、影响力、可访问性，蒙特利尔拥有世界独一无二的生态系统，其吸引力使施维雅选择加拿大，尤其是魁北克，作为其首个人工智能中心的所在地。
数字孪生 - 奥雅纳
数字孪生正成为一个广为人知的概念。2003 年，Michael Grieves 在产品生命周期管理研究中创造了“数字孪生”一词。1 在第 24 页，Grieves 博士阐述了数字孪生在建筑环境中的演变。通用电气、西门子和劳斯莱斯早在该术语诞生几十年前就借助模拟技术设计了转子、涡轮机和发动机。同样，石油和天然气行业自 1980 年代以来一直在研究燃料库的模拟。在 Grieves 创造该术语之前，行业使用的术语多种多样，例如“数字阴影”、“数字化身”和“数字模型”。回顾数字孪生的历史，我们必须在数字模型、模拟和数字孪生之间做出重要区分。数字孪生不是静态模型，而是连接物理系统和数字系统之间的响应系统。在以下段落中，我们提供了行业如何思考和采用数字孪生的示例。
华盛顿 2025 年交易所市场批准计划和县
亚当斯、阿索廷、本顿、奇兰、克拉勒姆、克拉克、哥伦比亚、考利茨、道格拉斯、费里、富兰克林、加菲尔德、格兰特、格雷港、艾兰、杰斐逊、金、基萨普、基蒂塔斯、克利基塔特、刘易斯、林肯、梅森、奥卡诺根、太平洋、彭德奥雷、皮尔斯、圣胡安、斯卡吉特、斯卡梅尼亚、斯诺霍米什、斯波坎、史蒂文斯、瑟斯顿、沃基亚库姆、瓦拉瓦拉、霍特科姆、惠特曼、雅基马
约书亚·巴基塔（Joshua Bakita）：研究声明，2025年1月
在GPU销售的驱动下，NVIDIA现在超出了AMD和英特尔的总和。1世界正在发生变化，而GPU（而不是CPU）迅速成为计算机系统中最重要的处理器。GPU已使新的网络物理系统从智能助理到自动驾驶汽车。现实世界的安全性或可用性涉及对这些系统施加实际的响应时间截止日期。此类系统也可能需要运行多个AI任务，例如一个DNN与其他AI任务一起用于对话界面，以便在自动驾驶汽车中进行对象检测或计划。但是，这引起了问题 - 如何将GPU的任务安排到GPU上，同时可靠地满足截止日期？我通过（1）开发优先级的调度程序来解决GPU时间，以及（2）将分区系统分配到将GPU内核分配在共同运行的任务之间。后一种技术通过增加GPU核心始终进行未决的工作的可能性来提高GPU效率。我所有的工作得到了（3）NVIDIA的GPU架构的广泛反向工程的支持。与其他工作不同，我强调了在GPU上未修改任务的系统级调度 - 金如何在商品系统中进行CPU计划。实用性对我的工作至关重要，因此我专注于与现有GPU硬件和软件堆栈一起使用的技术。我的工作在过去五代NVIDIA GPU中都是开源的，并且都参与并通过了工件评估。