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World File Search System推进
推进人类
Syensqo的2023年度综合报告提供了有关截至2023年12月31日的财政年度SyensQO的物质信息。本报告反映了我们在综合管理旅程中的进步，因为它将所有内容集成到一个综合文档中。第一章讲述了本年度的故事，概述了Syensqo作为新公司的建立，我们的战略方法以及我们的关键业务领域和财务业绩。这些章节还提供了我们的可持续性目标和我们取得的进步的全面概述。Syensqo的年度综合报告包括2007年11月14日皇家法令第12条的管理报告，该报告涉及与在受监管市场上交易的金融工具发行人的义务有关。可以在报告的各个章节中找到第3：6和3:32条的信息。它们包括我们的公司治理声明，薪酬报告，风险管理报告，业务绩效审查，金融大事陈述和财务报表。年度综合报告是使用GRI可持续性报告标准和世界可持续发展委员会（WBCSD）环境，社会和治理（ESG）披露手册作为参考框架准备的。我们的年度综合报告已由Syensqo的执行领导团队和董事会成立。
国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ................................................................................
国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ............................................................................................................................................................ 12 战略2：开发有效的人工智能协作方法 ................................................................................................................ 14
推进 DPI 技术
首先，在步骤0期间通过逐步建模系统地生成设计空间图，其中初始 Sunriser© 原型的 60 L/min 时每次改变一个维度，同时保持其他维度不变。进行了 15 项研究，确定了可能影响胶囊运动的关键维度并确定了其在生成的模型中的静态意义。步骤0 为后续步骤奠定了基础。步骤1 仔细审查了步骤0中以 60 L/min 评估的模块原型组合，评估了它们在 30 L/min 下的性能。步骤2 进一步扩大评估范围，探索对多个维度进行修改的新模块原型组合。最后，继续这项探索，步骤3 在先前结果的基础上，以 30 和 60 L/min 两种速度评估了新的模块原型零件组合和设计。在所有步骤中，评估都具有一致性，采用与步骤0 相同的响应变量（冲击频率），以标称模块原型作为参考和控制值。
推进人工智能问责制
该报告受益匪浅，其中包括 Theodoros Evgeniou（欧洲工商管理学院）、Raphaël Rozenberg（巴黎高等师范学院）和 Fabio Curi，以及经合组织人工智能治理工作组各国代表团的贡献，他们是：Mohammed Motiwala（美国国务院）；Elham Tabassi 和 Mark Latonero（美国国家标准与技术研究所 - NIST）；Ghazi Ahamat（英国数据伦理与创新中心，任期至 2022 年 8 月）；Sarah Box（新西兰商业、创新和就业部）；Christine Hafskjold（挪威地方政府和区域发展部）；Carolina von der Weid（巴西外交部）；Zee Kin Yeong、Larissa Lim 和 Angela Tey（新加坡资讯通信媒体发展局）；Nobuhisa Nishigata 和 Takayuki Honda（日本总务省）； Roxane Sabourin、Allison O'Beirne 和 Juliet McMurren（加拿大创新、科学与经济发展部）；以及 Yordanka Ivanova 和 Salvatore Scalzo（欧盟委员会通信网络、内容和技术总司 - CNECT）。
太空推进 2024
(1) 美国国家航空航天局马歇尔太空飞行中心，美国亚拉巴马州亨茨维尔，Thomas.M.Brown@NASA.GOV (2) 美国国家航空航天局马歇尔太空飞行中心，美国亚拉巴马州亨茨维尔，Mike.Fazah@NASA.GOV (3) 美国国家航空航天局马歇尔太空飞行中心，美国亚拉巴马州亨茨维尔，Michael.A.Allison@NASA.GOV (4) 美国国家航空航天局马歇尔太空飞行中心，美国亚拉巴马州亨茨维尔，Hunter.Williams@NASA.GOV 关键词：低温推进、低温流体管理、低温系统测试与演示 摘要：当前对月球探索和未来人类火星任务的关注推动了太空推进系统对具有长期存储和运行能力的更高性能低温系统的要求。这些系统不仅比可储存推进剂选项提供更高的性能，而且还具有现场生产推进剂的潜力。未来的火星运输系统预计将使用高推力核热推进（使用液氢推进剂），或混合系统，即采用低温化学系统（可能是 LOX/CH 4 ）进行高加速机动，采用核电系统进行长时间高 Isp 机动。基于这两种选择的探索架构都需要使用具有长期储存能力的高性能低温推进剂，用于太空运输以及行星下降和上升功能。当前专注于月球探索的努力也依靠低温推进剂（LOX/LCH 4 或 LOX/LH 2 ）进行月球运输和下降/上升运输功能。空间低温推进系统在长期推进剂储存和使用方面面临许多技术挑战，包括先进的绝缘技术、储箱分层和压力管理、低温制冷以减少推进剂因沸腾而损失、低泄漏低温阀门、低温液体采集和低温推进剂转移。美国宇航局已投资于技术开发工作，演示了单个技术和系统级操作。美国宇航局马歇尔太空飞行中心还投资了多个测试设施和模块化测试台，用于在地面演示多种集成技术和系统操作概念。还进行了额外投资以完善分析
推进摩洛哥的技术转让
考虑到这一背景，摩洛哥的技术转让形式多种多样，目前主流观点认为，摩洛哥更加注重大学与产业之间的联系。事实上，多年来，摩洛哥采取了一系列举措，以建立大学与产业之间的联系。五个地区的大学内建立了创新城市，未来还将建立更多城市，并启动了大量资助计划，以支持创新项目和初创企业。2022 年 2 月，摩洛哥宣布了一项加速和转型高等教育、科学研究和创新 (ESRI) 生态系统的国家计划，以配合 2021 年的新发展模式。该计划旨在通过改革摩洛哥大学和改善研究和创新的资金流动，推动该国沿着进步的道路前进，在学术和科学领域拥有强大的创新能力和高附加值。
推进AI对话
18 Gen AI investments increasingly extend beyond the AI itself 19 While business leaders look inward for AI's impact, tech leaders look outward 20 Few AI regulations across the globe address the outcomes rather than the tech 21 European organizations' gen AI preparedness has increased, but few feel ready for the associated risks 22 A burgeoning ‘AI-generated' market: Insurance safeguards against AI risk 23 More hands-on gen AI experience increases optimism—and谨慎 - 对于千禧一代和Z 24 Gen 24，许多技术领导者在C-Suite中的影响正在增长，新的Deloitte研究表明25是软件中的新生成AI功能A a可赚钱的增强功能或桌子赌注吗？26 AI采用的快照：意大利的设计部门27美国消费者认为AI生成的健康信息应留给专家
