(a)“潜在投标人”指已表明但不承诺参与本 RFP 的实体。 (b)“投标人”一词指已根据本 RFP 完成投标的投标实体。 (c)“承包商”一词指授予合同的投标实体。 (d)“合同官员”指代表 HQ SACT 执行本 RFP 的官员。 (e)“合同官员技术代表”或“COTR”是负责根据技术规范确定中标是否合规的官员。 (f)“HQ SACT”指盟军最高司令部转型总部。 (g)“ACT”指盟军转型司令部。 (h)“北约”指北大西洋公约组织。 (i) 除非另有说明,本 RFP 中使用的“天”一词应解释为日历天。
技术展览会议是一个独特的机会,可以观察最新的硬件,设计和分析工具以及适用于指导,导航和控制技术的服务的最先进的硬件,设计和分析工具以及服务。在动手互动环境中展示了用于GN&C模拟,分析和图形显示的最新商业工具,并包括经验教训和无证件功能。还提供了其他会议中未介绍的相关论文,可以与作者讨论。来享受和出色的免费自助餐,并与技术代表和作者互动。本届会议发生在社交环境中,欢迎家人!组织者Andrew Riskus,Bae Bryan Helgesen,Sierra Space Kristina Forystek,Innovation RM Stephen Lutgring,Bae
由55个国家认可的信息与民主伙伴关系已经建立了应管理民主信息和沟通空间的原则。关于信息和民主的观测站旨在为政府和更广泛的公众提供清楚地了解该空间的结构及其对民主的影响。通过收集学者,激进主义者,政策制定者,监管机构和技术代表,围绕着这个共同的野心,信息和民主论坛试图建立与信息和通信格局相当的IPCC。通过对信息与民主交集的问题进行定期全球评估,观察者致力于从一系列纪律和区域观点中认真评估证据,以建立科学知识的状态,并在学术和政策社区之间实现更有意义的合作。
摘要:专门为增材制造而配制的材料创新备受关注,可以为设计下一代设备和工程应用的经济高效的智能材料创造新的机会。然而,先进的分子和纳米结构系统通常无法集成到 3D 可打印材料中,从而限制了它们的技术可转移性。在某些情况下,可以使用离子性质的聚合物大分子(例如聚合物离子液体 (PIL))来克服这一挑战。由于它们的可调性、分子组成多样性和大分子结构,它们表现出稳定分子和纳米结构材料的卓越能力。基于 3D 可打印 PIL 的配方所产生的技术代表了一系列尚未开发的潜在应用,包括光电、抗菌、催化、光活性、导电和氧化还原应用。
人工智能 (AI) 算法和测序技术代表了两项突破性的创新,在过去几十年中取得了显著的进步。在人工智能和测序技术方面,第一个里程碑可以追溯到 50 年代初,这两个领域的快速同步发展导致了计算生物学这一新的混合研究分支的诞生[1]。测序实验产生的庞大而复杂的数据集包含了解许多尚未解答的生物学和医学问题所需的信息,但这些信息通常很难提取。随着生物医学领域变得越来越数据密集,人工智能算法越来越能够处理生物复杂性,这两个研究领域之间的相互联系必将加强。人工智能、机器学习和深度学习概述
亲爱的编辑,我们非常感谢我们的研究的兴趣和积极评论,“基因表达,形态和电生理学OGY在人类诱导的多能干细胞衍生的心房和心室样性心肌细胞的动态发展过程中”。我们认为诱导的多能干细胞定向分化技术代表了研究心肌细胞成熟状态的关键方法。我们采用了视黄酸(RA)和Wnt信号传导,用于IPS-AM和IPS-VM分化的小分子药物。1,我们用不同的实验技术(例如QRT-PCR,免疫荧光,流动细胞仪和斑块夹),在基因表达,形态和电疾病学方面验证了心房和室状肌细胞的动态成熟过程。在这项研究中,我们进行了动作潜在记录以评估细胞成熟。
纳米技术代表了科学的变革性飞跃,将人类带入了技术创新的新时代。术语“ nano”(源自“矮人”的希腊语单词,是指十亿米,纳米级结构范围为1至100纳米。将其视为透视,人头发厚度约100,000纳米,而原子的大小约为0.1纳米。纳米技术涉及在这个非常小的规模上直接操纵材料,从而可以精确控制物质的结构和特性。1该领域旨在在纳米级分析,制造和开发设备,从而创建具有独特的物理,化学和生物学特性的材料和系统,这些特性与大型结构不同。纳米技术的概念基础是由物理学家理查德·费曼(Richard P. Feynman)在开创性的演讲中奠定的:“底部有很多空间”,他设想在原子层面操纵物质的潜力。
芯片贴装是集成电路 (IC) 封装工艺中最关键的工艺之一。过去几年,芯片厚度越薄,漏源导通电阻 RDS(on) 越小,顶部金属和焊盘之间的硅电阻越低,散热性能越好,堆叠封装厚度越薄,重量越轻,这些要求就越高。这种三维技术代表了封装创新的下一波浪潮,并将在未来几年内实现大幅增长 (Ibrahim 等人,2007 年)。这些趋势对现有的电子封装技术(主要是芯片拾取工艺)提出了相当大的挑战。必须特别注意处理更薄芯片的工艺,以确保半导体产品的可靠性和质量 (Huiqiang 等人,2015 年;Carine 等人,2014 年)。
摘要 基于人工智能 (AI) 的技术代表着政策制定者面临的关键治理挑战。本研究有助于了解各国计划如何治理人工智能,包括它们承担的角色以及它们以负责任的方式发展人工智能。在 22 个国家及欧盟的不同政策工具中,政府在人工智能治理方面的方法存在很大差异,包括提出的政策措施和对公共责任的关注。通过分析一系列政策工具,我们发现人工智能治理有多种模式,主要区别在于自我监管和市场化方法,以及创业和监管治理方法的结合。我们的分析还表明,公共责任方法在很大程度上独立于所选择的人工智能治理政策组合。因此,责任似乎是一个跨领域的问题,不能与各国对待技术的特定方法挂钩。