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广告编号：N-21/76/2023-NeGD 国家电子政务部门
网络广告 2025 年 1 月 24 日 国家电子政务部门 (NeGD) 是印度电子和信息技术部数字印度公司下属的一个独立业务部门。NeGD 在支持印度电子政务部的项目管理和实施中央和州一级各部委/部门开展的电子政务项目和举措方面发挥着关键作用。NeGD 在数字印度计划的支持下，一直在带头开展多项创新举措。这些举措以数字印度的愿景领域为核心 - 向每个公民提供数字基础设施作为核心实用工具、按需治理和服务，特别是增强我国公民的数字权能；这些举措包括 DigiLocker、UMANG、OpenForge 平台、API Setu、国家学术存储库和学习管理系统。该部门承担着多种角色和职责，包括支持中央部委和邦政府部门开展电子政务项目、审查邦行动计划、提供技术管理支持、制定和实施新兴技术（如 AI、区块链、GIS 等），以及促进以印度初创企业和产品为重点的数字外交。NeGD 在实施和执行一系列试点/基础设施/技术/特殊项目和支持组件方面一直处于领先地位，包括制定核心政策、项目评估、研发和指导/进行评估，开展政府官员和其他利益相关者能力建设活动，并提高大众对数字印度计划下的方案和服务的认识。NeGD 目前正在邀请申请能力建设计划第三阶段（CB 3.0）NeGD 下以下合同制 SeMT 职位（最初为期 2 年）。详情如下：
合作伙伴信息表
✔通过整合专家咨询，基于研究的见解和动手实施，促进创新的，研究驱动的方法，我们协助企业，组织和政策制定者浏览可持续发展的不断发展的景观。我们的工作确保了促进文化遗产，旅游业对当地经济有积极的贡献，环境责任仍然是战略规划的最前沿。Vergo Beach A.E.提供多种服务，咨询专业知识和特定于行业的见解：可持续的旅游发展与体验式旅行 - 咨询绿色商业模式，再生旅游业和负责任的酒店策略的咨询旅游专业人员。文化遗产促进与讲故事 - 设计创新的主题旅游经验，数字遗产计划和当地讲故事资源。环境责任和绿色商业解决方案 - 就生态认证，可持续商业模式和降低碳策略的款待企业和旅游经营者提供建议。培训，研讨会和能力建设 - 组织研讨会，学习访问和网络活动，以配备旅游专业人员拥有可持续性知识和实用工具。研究与政策制定 - 通过提供有关可持续旅游和文化遗产的专家分析来归因于政策影响评估。替代性旅游和主题路线 - 设计环境友好的旅游路线和文化体验，以整合历史，自然和数字故事讲述。Vergo Beach A.E.营销，意识和社区参与 - 制作活动，品牌策略和参与计划，以促进可持续的旅游意识。汇集了来自可持续旅游管理，文化遗产促进，环境咨询，目的地营销和负责任的旅行发展领域的专业人士的多学科团队。对可持续性的坚定承诺，Vergo Beach A.E.致力于通过将旅游业，文化遗产和环境责任纳入有影响力的前瞻性策略来创造持久的积极变化。
通过基于岩石物理的框架
地震特征的紧密燃气砂岩（TGS）储层对于识别有希望的气轴承区是必不可少的。然而，由于TGSS中的复杂微观结构，探索地震中弹性弹性特性的岩石物理显着性很大。同时，砂岩和泥岩的层状结构在准确提取至关重要的紧密砂岩特性方面加剧了困难。提出了一种基于岩石物理的综合框架，以从地震数据中估算TGSS的储层质量。TGSS是使用双孔隙率模型建模的，为计算岩石物理模板提供了用于储层参数估计的实用工具。V p / v S的比率用于通过从电线日志中评估的岩性区分来评估的阈值在目标范围内预测TGS储层的累积厚度。这种方法还促进了更好地捕获TGSS的弹性特性进行定量地震解释。使用基于电线对数分析获得的相关性从P波阻抗中估算了总孔隙率。之后，构建了与估计的总孔隙率集成的三维岩石物理模板，以解释速度比和大量模量的微裂缝孔隙率和气体饱和度。集成框架可以最佳估计主导质量的参数。基于获得的参数提出的指标的结果与气体生产非常吻合，并且可以用于预测有希望的TGS储层。©2023作者。此外，结果表明，考虑微裂纹孔隙率可以更准确地预测高质量的储层，从而进一步验证了所研究区域中提出的方法的适用性。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
引用：George JM、Pagnozzi AM、Bora S 等。使用新生儿 MRI 和并发临床检查预测早产婴儿的儿童大脑发育情况
摘要 简介 早产婴儿面临不良神经发育后果的风险，包括认知缺陷、运动障碍和脑瘫。及早发现可以实施有针对性的早期干预措施，以改善结果。方法与分析 对澳大利亚布里斯班两组胎龄 <31 周出生的婴儿（PPREMO：预测早产运动结果；PREBO：预测早产脑结果）和一小部分足月出生的参考样本进行 6 年随访的方案。两组早产儿均在月经后 32 和 40 周（PMA）接受了极早期 MRI 和同时进行的临床评估，并在矫正年龄 (CA) 3、12 和 24 个月时接受随访。本研究将进行 MRI 和脑电图 (EEG)。主要结果包括儿童运动评估电池第二版和韦氏儿童智力量表第五版 (WISC-V) 的全量表智商评分。次要结果包括脑瘫儿童的粗大运动功能分类系统；执行功能（执行功能行为评定量表第二版、WISC-V 数字广度和图片广度、威斯康星卡片分类测试 64 张卡片版）；注意力（儿童日常注意力测试第二版）；语言（语言基础临床评估第五版）、学业成绩（伍德考克约翰逊 IV 成就测试）；心理健康和生活质量（发展与幸福感评估、自闭症谱系商数-10 项儿童版和儿童健康实用工具-9D）。目的 1. 检查新生儿 32 周 PMA 早期 MRI、EEG 和同时进行的临床测量预测 CA 6 年时运动、认知、语言、学业成绩和心理健康结果的能力。2. 确定早期脑异常是否持续存在并在 CA 6 年时的脑 MRI 上明显，以及与 EEG 和同时进行的运动、认知、语言、学业成绩和心理健康结果的关系。
具有混合边界穿刺的非阿贝尔统计在环面代码中
任意子是二维系统中的激发态，既不是玻色子也不是费米子 [2]。阿贝尔任意子在交换时会收集任意复相因子。两个非阿贝尔任意子的交换可以用作用于描述复合任意子系统的希尔伯特空间的辫子群 [3] 的矩阵表示来描述。后一种类型尤其令人感兴趣，因为它的任意子可用于通过在拓扑量子计算方案中将它们编织起来来处理信息 [4, 5]。任意子出现在具有拓扑序的物质相中，例如分数量子霍尔 (FQH) 态、基塔耶夫蜂窝晶格模型 (KHLM)、量子双模型 [4, 6] 等。伊辛模型以描述支持马约拉纳零模式 (MZM) 的物理系统中产生的准粒子的行为而闻名 [7, 8]。由排列在二维表面上的量子比特集合组成的晶格模型是研究此类拓扑系统的实用工具。这些模型，例如稳定器代码 [9, 10]，允许在非局部自由度中编码量子信息的计算方案。典型的例子是 Kitaev 在参考文献 [6] 中介绍的环面代码。它对环面上定义的方形自旋晶格的退化基态中的逻辑量子比特进行编码 [11]。环面代码出现在 KHLM 的阿贝尔相 [11, 12]。环面代码允许局部、点状缺陷和非局部、线状缺陷。穿刺是与晶格上的孔相对应的局部缺陷。它们通过编织被引入作为量子记忆和计算的候选者 [13–15]，而扭曲是非局域畴壁的端点，可强制实现 toric 代码任意子的对称性。后一种缺陷已用拓扑量子场论 (TQFT) [16, 17] 进行了描述。它们在计算上也很有趣，因为它们在聚变和交换下表现得像 Majorana 零模式 [1, 18, 19]。参考文献 [20] 甚至引入了这两种缺陷类型的新混合，也能够编码逻辑量子位。在本文中，我们研究了 toric 代码上另一种缺陷的拓扑性质，即穿孔
量子逆向：基础与争议
量子理论通常被表示为一种预测理论，其关于测量结果概率的陈述基于先前的准备事件。在回溯量子理论中，这个顺序被颠倒了，我们试图利用测量结果来对早期事件做出概率陈述[1-6]。该理论最初是在时间反演对称性的背景下提出的[1-3]，但最近已发展成为分析量子光学实验[7-15]和连续监测[16-22]和成像[23]等领域的实用工具。回溯量子理论的发展一直伴随着争议。其根源在于概率的性质和状态向量的解释等深刻的问题。我们借鉴早期的一套讲义[6]，回顾了回溯量子理论，特别关注其基本原理。然后，我们提出一些论据，这些论据旨在限制量子回溯的适用性、对其进行修改或质疑其有效性，并解决每个论据背后的问题。（严格来说，正如 Belinfante [ 3 ] 所倡导的，后验可能比回溯更为准确，但回溯是我们主题的原始名称，我们坚持使用它。）我们的结论是，量子回溯与贝叶斯概率概念密切相关。事实上，我们可以在传统预测量子理论加上贝叶斯定理 [ 5 ] 的基础上推导出量子回溯（另见 [ 24 ]）。在文献中，可以找到写为 Bayes' 和 Bayes' 的所有格形式。后者在语法上可能更正确，但我们更喜欢前者，因为它听起来更好。重要的是要认识到，我们的方法植根于贝叶斯对概率的解释。显然，采用贝叶斯观点的决定使我们在量子理论中对状态向量或波函数的性质采取了特定的哲学立场。如果我们要保留量子理论中概率源自状态向量的概念，以及贝叶斯思想，即能够访问不同信息的个人会分配不同的概率，那么在量子理论中，我们也必须为量子系统分配不同的状态。这与波函数具有任何本体论意义（真实存在）的概念相矛盾。如果一个人开始
机器学习到水资源管理的应用：对当前状态和未来机会的审查
水是地球上最有价值的自然资源，在全球人类的社会经济发展中起着至关重要的作用。水用于各种目的，包括但不限于饮酒，娱乐，灌溉和水电生产。全球范围内预期的人口增长，再加上预测的气候变化引起的影响，需要积极有效地管理水资源。在最近的几十年中，机器学习工具已被广泛应用于各种与水资源管理相关的领域，并且经常显示出令人鼓舞的结果。尽管发表了几篇有关与水相关领域中机器学习应用程序的评论文章，但本评论论文首次对应用于水资源管理的机器学习技术进行了全面的审查，重点是最新成就。该研究研究了先进的机器学习技术的潜力，以改善水资源管理领域内各个部门的决策支持系统，其中包括地下水管理，水流预测，水分配系统，水质和废水需求和水需求和消耗，水电和水电和海洋能源，水能能源，排水系统以及洪水管理系统以及洪水管理和国防。本研究概述了对水工业的最新机器学习方法，以及如何使用它们来确保水供应可持续性，质量以及洪水和干旱。本评论涵盖了最新的相关研究，以提供水行业中机器学习应用的最新快照。总体而言，LSTM网络已被证明可以表现出可靠的性能，通常优于ANN模型，传统的机器学习模型和建立的基于物理的模型。混合ML技术在所有与水相关的领域中均表现出很高的预测准确性，通常显示出优于传统ANNS体系结构的卓越计算能力。除了纯粹的数据驱动模型外，还开发了基于物理的混合模型以提高预测性能。这些努力进一步表明，机器学习可以成为水资源管理的强大实用工具。它提供了见解，预测和优化功能，以帮助增强可持续的用水和管理，并改善社会经济发展，健康的生态系统和人类的生存。
开发创业商业模式的框架
开发创业商业模式的框架对于指导企业家从概念化到在动态市场环境中的实际应用至关重要。本评论概述了一个综合框架，该框架将理论概念与实践方法相结合，以帮助企业家创建强大且适应性强的商业模式。该框架以当代创业理论和从成功企业案例研究中得出的实践见解的综合为基础。它首先从理论探索基础商业模式组成部分开始，包括价值主张、客户细分、收入来源和成本结构。通过利用商业模式画布和精益创业方法等成熟模型，该框架为企业家提供了一种结构化的方法来设计和验证他们的商业模式。该框架的一个关键组成部分是强调迭代开发和验证。鼓励企业家采用精益原则，例如快速原型设计和客户反馈循环，来改进他们的商业模式。这个迭代过程有助于适应市场变化和客户需求，降低风险并提高成功的可能性。该框架还结合了战略分析工具来评估市场机会、竞争格局和潜在挑战。通过针对商业模式开发每个阶段的详细指南和工具，强调实际应用。这包括进行市场研究、确定关键资源和合作伙伴关系以及建立运营流程的方法。此外，该框架还强调了财务规划和风险管理的重要性，并就融资策略和应急计划提供了实用建议。本文还强调了行业趋势、监管环境和技术进步等背景因素在塑造商业模式方面的重要性。通过整合这些要素，该框架为创业商业模式开发提供了一种整体方法。总之，拟议的框架为寻求开发和实施有效商业模式的企业家提供了宝贵的指南。它将理论见解与实用工具和策略相结合，使企业家能够驾驭复杂的商业环境并取得可持续的成功。这种方法不仅可以增强战略规划过程，还可以在不断变化的市场环境中促进创新和适应性。
从创新到生态创新：共同创作的培训材料作为研究和技术组织变革的驱动力
循环经济的概念一直是创新、产品设计和技术管理中建立新视角的主要驱动力。循环经济背景下的技术创新已成为竞争力、在国家和欧洲项目招标中取得成功的因素，也是吸引员工的源泉。如今，全球组织正在实施转型管理，从旨在仅提供额外经济收入的创新，到愿意通过保持在地球边界限制之下并满足某些有针对性的社会需求来实现可持续发展的创新。与这种转变相关的可持续性方法中，最常被提及的术语是“生态创新”。所需的范式转变是技术密集型组织必须与这个社会技术系统中的公司和行业一起应对的新挑战。如果不调整创新过程，就无法实现这种范式转变。此外，生态创新的概念和实施仍不明确，缺乏验证，实验过程频繁发生。因此，总体方法需要由设计工程师和应用研究人员的实用工具和方法来支持。本文对一家大型公共资助研究机构（CEA：替代能源和原子能委员会）与大学学术研究人员（格勒诺布尔理工学院）之间的项目合作提供了反馈，旨在正式确定开展生态创新研发项目所需的方法。从这个角度来看，杠杆之一是通过提供培训材料来传播应用知识（技术诀窍），以使研发工程师意识到在循环经济框架内创新的重要性。本文介绍了以协作方式进行的此类教育培训的开发过程。该培训内容旨在使工程师能够在四个主要主题上制定系统愿景和实践见解：可持续性挑战、环境影响评估、循环经济愿景和生态创新方法。它在试点研讨会上进行了测试，然后转变为在线格式。© 2022 作者。由 ELSEVIER BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 ) 开放获取的文章，由第 29 届 CIRP 生命周期工程会议科学委员会负责同行评审
LMDI方法在建筑碳排放分析中的应用和评估：全面审查
摘要：对数平均分区指数（LMDI）方法广泛应用于碳排放，城市能源消耗和建筑部门的研究，对理论研究和评估很有用。该方法对于打击气候变化和鼓励能源转变特别有益。在该方法的开发过程中，有机会开发先进的公式来提高研究的准确性，如过去的研究所表明的那样，这些尚未通过实验进行充分探索。本研究回顾了在碳排放量的背景下对LMDI方法的先前研究，从而对其应用进行了全面的概述。它总结了LMDI方法的技术基础，应用和评估，并分析了过去25年中与LMDI相关领域中使用的主要研究趋势和常见计算方法。此外，它回顾了LMDI在建筑部门，城市能源和碳排放中的使用，并讨论了其他方法，例如广义Divisia指数方法（GDIM），决策试验和评估实验室（DEMATEL）以及解释性结构建模（ISM）技术。这项研究探索并比较了这些方法的优点和缺点及其在建筑部门中的使用与LMDI。最后，本文通过强调LMDI的未来可能性，这表明如何将LMDI与其他模型集成以进行更全面的分析。但是，在当前的研究中，仍然缺乏对低碳城市发展中的驱动因素的广泛研究。先前的相关研究通常集中在单个因素或特定领域，而没有对因素之间相互作用的跨学科理解。此外，传统的分解方法，例如LMDI，在处理大规模数据方面面临挑战，并且高度依赖于数据质量。加上内核密度和空间相关性分析的估计，增强的LMDI方法通过对能量使用和碳排放的驱动因素进行更全面的综述来克服这些缺点。整合机器学习和大数据技术可以增强数据处理能力和分析准确性，为低碳城市开发提供科学政策建议和实用工具。通过特定的案例研究，本文指出了这些方法的有效性，并提出了措施，包括优化建筑物设计，提高能源效率和提炼能量管理程序。这些努力旨在促进智慧城市并实现可持续发展目标。