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朝着开发可扩展的气候智能村庄模型
本文偶尔发表了一项项目，该项目“通过CCAFS基准的参与性行动研究在西非开发基于社区的气候智能农业”，该研究是CCAFS-West Africa计划和ICRAF-WCA的共同计划。该项目的其他主要参与者是国家研究机构，即环境研究机构和de Recherches Agricoles（Inera，Burkina Faso），Savanna农业研究所科学和工业研究委员会（CSIR-SARI，GANA，GANA） （Isra）和尼日尔（INRAN）国家De Recherche Agronomique Institut。实施三年后，本文件描述了所使用的方法和经验教训。该项目使用参与式行动研究方法来测试创新的组合，以解决气候智能农业的三个目标，这些目标是适应气候变化，缓解气候变化的影响和达到粮食安全的影响。结果表明，尽管与西非五个CCAF的试点站点的局部情况有所不同，但这些行动仍受许多共同因素的指导。第一个共同点是建立强有力的伙伴关系，以开发农业体系，以改善生态系统和人的弹性。第二个要素旨在通过职业和学术培训来增强主要利益相关者（农民，学生和发展代理商）的能力。最后，评估项目活动对生物物理和社会变化的影响是第三个目标是提高意识和信息传播，而第四个目标涉及以参与式的方式识别和测试，这是解决情节，社区和景观水平的气候变化问题的最合适的农业实践。
从概念证明到可扩展的生成AI解决方案。
影响：在我们的第一个生成AI驱动的电子邮件测试之一中，我们迅速创建并测试了Adobe Photoshop的五个电子邮件，该版本的点击率增加了10％以上。在使用相同策略的后续测试中，我们在Adobe Illustrator的电子邮件活动中获得了惊人的点击率提高57％。内容创建的速度也使我们能够每两周进行一次持续的活动测试新主题行，从而提高开放率8.5％。对于付费社交活动，与类似之前的广告系列相比，具有五种不同图像和文本的五个不同内容变化的Adobe Creative Cloud的一项活动可提高ROI的10％。测试的规模和速度改变了我们进行内容优化的方法，从而大大提高了我们的营销绩效和效率。
挑战“ΔKeff 是疲劳裂纹扩展的驱动力”假设
Paris、Gomez 和 Anderson 提出了描述疲劳裂纹扩展 (FCG) 的先锋方法，表明 FCG 速率 da/dN 与应力强度因子 (SIF) 范围 Δ K [1] 有很好的相关性。基于这一想法，Paris 和 Erdogan 提出了经典抛物线方程 da/dN = A ⋅ Δ K m ，其中 Δ K = K max – K min 如果 K min ≥ 0 [2] ，该方程通常可以很好地模拟固定载荷条件下的第二阶段 FCG。已经提出了许多类似的方程来考虑由其他参数引起的相关 FCG 效应，例如峰值 SIF K max 或载荷比 R = K min /K max、SIF 范围 FCG 阈值 Δ K th 和断裂韧性 K C ，例如在 [3] 中进行了综述。另一种 FCG 模型是 Elber 的 da/dN = f ( Δ K e ffi ) 假设，该假设基于塑性诱导裂纹闭合 (PICC) 概念，其中，如果 K op > K min ，则 Δ K e ffi = K max – K op ，否则，如果 K op < K min ，则 Δ K e ffi = Δ K ，将 K op 定义为裂纹张开 SIF。通过测量裂纹板在载荷循环过程中的柔顺性，Elber 发现疲劳裂纹可能需要拉伸张开载荷 P op > 0 才能完全张开其表面，因为它们会在包裹它们的塑性尾流内生长 [4] 。然后他假设，只有在载荷 P > P op 下裂纹完全张开后，它们才能暴露尖端，并在其前方承受进一步的疲劳损伤，这样就假设 Δ K e eff 是 FCG 的实际驱动力 [5] 。Elber 的概念可以合理地解释许多 FCG 特性。它们可以解释例如假设裂纹尖端前的塑性区 pz OL 因
为 LBP 生产选择可扩展的生长培养基
微生物生长培养基通常分为两类：化学成分确定型或未确定型。确定型培养基具有可重复性、大分子和微量营养素定制等优势。然而，生产化学成分确定型培养基既费力又昂贵，而且通常无法支持那些代谢需求尚不明确的苛刻生物。另一方面，未确定型培养基通常含有不同数量的复杂原料，如酶消化物（蛋白胨和胰蛋白胨）和提取物，这些原料的化学成分无法完全确定。使用这些丰富营养源的巨大好处在于它们能够支持多种生物的生长、培养基制备简单且成本相对较低。微生物学领域的开创性工作在很大程度上依赖于未确定型培养基，因为它具有广泛的有效性，如今它在微生物研究和开发中仍然很流行。
可扩展的自主地理分布式地面网络
“第一次太空时代”是由 1957 年 10 月俄罗斯发射的 Sputnik 1 引爆的。美国和苏联为获得和保持太空优势而展开的激烈竞争创造了一个争夺领域。在此期间，大多数进入轨道的系统都是为军事行动而设计的。1991 年苏联解体，标志着冷战的结束，美国及其盟国成为“第一次太空竞赛”的赢家。1991 年的沙漠风暴行动标志着太空能力首次作为传统军事规划、后勤和作战的组成部分。全世界都目睹了美国利用其太空能力为系统提供精确的目标信息，并使得制导精确弹药的使用产生了毁灭性的后果。沙漠风暴行动的有效性促使其他国家注意到太空提供的诸多优势并试图复制美国的太空能力。这标志着向“第二次太空时代”的过渡。目前，太空和传感技术的进步和创新使商业公司和美国和俄罗斯以外的其他国家（如中国、欧盟成员国、日本、加拿大和印度）能够加入太空竞赛。具体来说，商业公司正在竞相降低进入太空的成本并颠覆与太空相关的行业。国家和商业利益相关者对太空的投资激增标志着“第三次太空竞赛”的开始。许多国家将太空视为作战领域，商业公司正在提供曾经仅供军方使用的服务，商业巨型星座正在兴起。法律、法规和行为规范面临着跟上快速变化的挑战。由此产生的驻留空间物体 (RSO) 激增，包括国家或独立商业实体拥有和运营的空间碎片和航天器。这些航天器可以动态机动，需要对所有地对空、空间、空对地和地球外的作业进行近乎实时的空间监视，以确定归因、确定意图并确保飞行安全。这种太空监视必须持续进行，以识别、跟踪、检测变化并区分运行中的航天器和碎片。
混沌系统中算子扩展的量子模拟...
人们对使用近期量子计算机来模拟和研究量子力学和量子信息科学的基础问题非常感兴趣，例如由非时间有序相关器 (OTOC) 测量的加扰。在这里，我们使用 IBM Q 处理器、量子误差缓解和编织 Trotter 模拟来研究 4 自旋 Ising 模型中高分辨率算子扩展作为空间、时间和可积性的函数。通过使用物理激励的 OTOC 固定节点变体，可以达到 4 自旋同时保持高电路保真度，从而可以在没有开销的情况下估计加扰。我们发现了混沌状态下弹道算子扩展的清晰特征，以及可积状态下算子定位。这里开发和展示的技术开辟了使用基于云的量子计算机研究和可视化加扰现象以及更普遍的量子信息动力学的可能性。
亚利桑那州扩展的经济和功能影响.pdf
减轻食源性疾病：根据美国疾病控制与预防中心的数据，美国每年约有 4800 万人（占总人口的 1/6）因食源性疾病患病，128,000 人住院，3,000 人死亡。对于亚利桑那州来说，这是一个非常重要的问题，因为农产品是与食源性疾病相关的主要食品类别。通过支持加强食品安全，亚利桑那州推广部正在帮助维持每年为亚利桑那州经济贡献 20 亿美元的行业。不减轻食源性疾病风险和确保食品安全的负面影响是巨大的。例如，2018 年加利福尼亚州生菜大肠杆菌疫情给该行业造成的经济损失估计为 3.5 亿美元，其中大部分负面影响蔓延到了亚利桑那州。
生命周期评估整合到可扩展的开放 -
技术：•蒸汽甲烷改革（参考）：H 2通过天然气的蒸汽甲烷改革生成合成气，然后是H 2。（基线）•固体氧化电解（SOE）：H 2通过电解在具有固体氧化物/陶瓷电解质的燃料电池中产生（ADV：高效率）。•聚合物 - 电解质 - 膜电解（PEME）：H 2通过固体聚合物电解质的细胞中的电解生成（ADV：低重量和体积）。
创建全球可扩展的智能城市解决方案
这样一个部署的主要示例是LTTS的集成命令和控制中心（ICCC）解决方案。这些中心是城市运营的核心，在世界上人口稠密的城市中改善了整个城市监测，公共安全和运输管理服务。LTTS的ICCC解决方案部署在Intel®Xeon®和Intel®Core™家族的可扩展计算平台上。ICCC解决方案只是LTTS利用其在ER＆D上的专业知识以及系统集成以使其客户能够最大程度地利用其智能城市投资的好处的众多方式之一。Intel也具有良好的智能城市投资驾驶优化和效率的良好记录，并具有异常设计的平台，可为全球企业合作伙伴和政府提供高质量的质量，稳定性和信任。这种协同作用转化为公民和智慧城市利益相关者的积极成果。
一个统一的，可扩展的神经群体解码
我们使用深度学习方法来破译神经活动的能力可能会从模型大小和数据集方面受益于更大的规模。然而，将许多神经记录的整合到一个统一模型中是具有挑战性的，因为每个记录都包含来自不同单个动物的不同神经元的活性。在本文中，我们介绍了一个培训框架和建筑，旨在模拟各种大规模神经记录的神经活动的人群动态。我们的方法首先将数据集中的个体尖峰构建，以构建神经事件的有效表示，从而捕获神经活动的精细时间结构。然后，我们采用跨注意事项和感知骨干来进一步构建对神经人口活动的潜在令牌化。利用此架构和培训框架，我们构建了一个大规模的多会模型，该模型在来自七个非人类灵长类动物的大型数据集上训练，涵盖了超过158个不同的录音，从27,373多个神经单位和100多个小时的记录中进行了录制。在许多不同的任务中，我们证明了我们验证的模型可以迅速适应具有未指定的神经元对应的新的，看不见的会话，从而可以使用最小的标签来射击。这项工作提出了一种强大的新方法，用于构建深度学习工具，以分析神经数据并为大规模进行培训的清晰途径。