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专家组 13：系统生命周期管理 - EDSTAR
这些类型的结果信息数据可用于国防部的采购过程和工业界的开发过程，以便更快、更好、更便宜地构建系统。EDSTAR 数据库归 EDA 所有，并与标准化利益相关者合作维护。它包含对“最佳实践”标准和标准规范的引用，以支持项目组织。“最佳实践”标准是经工业界和政府机构一致选出的最佳国防适用标准。
宣布Ceatec奖的获奖者2024
日本电子和信息技术工业协会（JEITA：代表董事兼主席Kazuhiro Tsuga；也是董事会主席，Panasonic Holdings Corporation）很高兴宣布CeateCaward 2024的获得者，包括三项部长奖，包括内政部和传统奖，包括经济及其贸易部长，以及贸易奖，以及贸易奖，及行业部长，以及贸易委员会，及行业奖，以及工业部长，贸易及行业，以及工业界，以及工业界，妇女奖，以及工业界。特别奖和类别奖项，所有这些都是从Ceatec 2024展出的技术，产品和服务中选择的。CEATEC奖2024审查委员会法官小组选择了2024年CEATEC奖，以实现社会5.0的目标，这将有助于创造和发展新价值和市场，同时激发相关行业。
Capic-Ace奖学金政策（2024年7月修订）
简介：盟约应用信息学和传播非洲卓越中心（Capic-Ace）在尼日利亚奥贡州奥塔州盟约大学（Capic-Ace）居住是世界银行选择资助的2018 - 2022年资助的中心之一（修改为2019-2025），该中心于2019 - 2025年宣布，该中心于2019年11月13日宣布了2018年11月13日，2018年11月13日，Div。capic-ace是基于迫切需要建立批判性的非洲土著科学家，具有必要的生物信息学，分子生物学以及信息与通信工程知识和技能，以推动和维持在疟疾，乳腺癌和乳腺癌以及与个性化医学和工业界的云型和高高绩效相关的疟疾，乳房和乳腺癌和高高绩效的领域中的有影响力的研究，并与努力，以及与个性化医学相关，努力和工业界，努力，工业，努力，努力，工业，工业界，努力，努力，工业，工业界，努力，努力，努力，努力，工业，工业，工业界，与工业，工业，工业界，与工业界相关，既有”德国，法国，美国和英国。有关Capic-Ace奖学金的一般信息：Capic-Ace奖学金申请将由一个奖学金委员会审查，该奖学金委员会至少由该中心核心团队的至少3位教职员工组成，具有生物信息学，计算机科学，生物化学，微生物学以及信息和通信工程（ICE）的背景。委员会的建议将由中心局审查和批准。Capic-Ace奖学金仅适用于至少二等级别的上层分区或相当于其相关的1个学位课程的学生，并且在其相关的MSC/M.Eng学位上获得了申请博士学位职位的学生。该中心的奖学金向有资格的本地和区域研究生开放，他们将被聘为研究助理（RAS）。该奖学金严格基于优点，并且基于性别，婚姻状况，宗教和身体挑战的申请人没有偏见。根据表现和其他批准的指标，每学期都会续签奖学金。来自讲法语国家的地区学生在恢复时将获得三个月的密集英语课程。奖学金将在一年内两次提供； 5月/6月和11月/12月/符合公约大学研究生学院（SPS）的学术日历。Capic-Ace奖学金适用于对以下课程的研究生学位感兴趣的人；生物信息学，计算机科学，生物化学，微生物学，化学和信息与通信工程。
2024-2025 - 学术界和行业合作伙伴的需求
开发陆军太空一体化和拦截、导弹防御和高空作战的最佳能力需要美国陆军太空与导弹防御司令部与学术界和工业界的合作伙伴进行深思熟虑的协作。这种伙伴关系侧重于创新技术，以解决司令部任务领域的现代化工作。USASSMDC 在学术界和工业界的合作伙伴为司令部提供了对新兴技术的认识和使用，同时创造了及时的机会，以加速向陆军部队过渡和部署新能力。
JADC2：填补空白的艺术
合作伙伴。解锁数据的关键：标准和开放系统。这不仅是军方的工作，也是工业界的工作。“我认为，需要从根本上解决标准问题，只需打开封闭系统的大门，并要求工业界实施模块化开放系统方法 (MOSA)，因为它适用于整个 JADC2 架构，”L3Harris 副总裁兼首席技术官 Ross Niebergall 表示。 “行业需要做的是将 IP 留在盒子里，并开放系统和子系统之间的标准，让行业进行创新。”
工程技术学院（...
关于 INSES-2024 INSES-2024 是一个国际会议，旨在吸引来自学术界和工业界的全球顶尖研究人员，展示他们在当前工程信息学技术及其在工程系统中的应用方面的专业知识。它还将为研究人员、从业者和教育工作者提供一个跨学科平台，以展示和讨论计算智能、人工智能、数据科学、物联网、云计算及其在工程领域的扩展应用领域的最新创新、趋势、遇到的实际挑战和采用的解决方案。主讲人是来自学术界、研究机构和工业界的杰出人士。
AI ML 欢迎包_v4.pdf
太空逆向工业日的人工智能/机器学习 (AI/ML) 将专注于教育政府和工业界，让其了解 AI/ML 如何在所有任务领域极大地提高 USSF 的效率；沟通 AI/ML 将在哪些方面帮助解决太空任务领域目标，并得到 USSF 投资和未来预算的支持；将行业合作伙伴与政府客户配对，以展示 AI/ML 的可能性；并为政府、工业界、投资银行和风险投资之间的合作提供机会，以促进针对 USSF 任务的 AI/ML 解决方案。目标
生物医学人工智能研究单位
人工智能 (AI) 领域的深度学习作为一项创新技术，在学术界和工业界都备受关注。世界各地都在研究和应用深度学习，以推动第四次工业革命。由于其发展和未来潜力，其在生物医学领域的应用已被多个国家列为优先事项。由于市场规模的快速扩大，深度学习也受到了工业界的极大关注。生物医学人工智能研究部门 (BMAI) 致力于开发新的人工智能基础技术，以推进当前的深度学习方法，并促进其在生物医学领域（诊断支持、成像等）的应用及其在临床实践中的转化。
