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跨部门协调总部...
多功能医疗中心（马里乌波尔） 多功能医疗中心（卢甘斯克） “Saur-Mogila” 纪念建筑群（顿涅茨克人民共和国） 供水管道 n.p.沃尔诺瓦哈、叶列诺夫卡、弗拉基米罗夫卡、新特罗伊茨克（卢甘斯克） 从汉任科夫斯科耶水库到北顿涅茨克-顿巴斯运河的输水管道（顿涅茨克） 配有法医检验部门的病理解剖部门（顿涅茨克） 紧急情况部行政和救援中心（马里乌波尔） 从切尔努欣斯基水库到沃林采夫斯科耶水库的输水管道（顿涅茨克共和国、卢甘波尔） 从汉任科夫斯科耶水库到北顿涅茨克-顿巴斯运河的输水管道（第二阶段）（顿涅茨克共和国） 住宅小区（马里乌波尔）第一阶段 - 12 栋住宅楼（顿涅茨克共和国） 莫洛多瓦德斯卡亚管道泵站（罗文基，LPR）多库恰耶夫斯克市供水管道，多库恰耶夫斯克、叶列诺夫基城市群（DPR）
吉布斯采样在具有 𝑂 ( 1 ) -局部哈密顿量的恒定温度下提供量子优势
最近有研究表明，从吉布斯态（对应于系统处于热平衡的状态）采样是一项量子计算机有望实现超多项式加速的任务，相比经典计算机，前提是哈密顿量的局部性随着系统规模的增加而增加 [ BCL24 ]。我们扩展了这些结果，通过展示经典的采样难度并证明可以使用量子计算机有效制备此类吉布斯态，表明这种量子优势仍然适用于恒温下具有 𝑂 ( 1 ) 局部相互作用的哈密顿量的吉布斯态。特别是，我们表明即使对于 3D 晶格上的 5 局部哈密顿量，采样难度也能保持。我们还表明，当我们只能进行不完美测量时，采样难度是稳健的。
教授切斯瓦夫·斯基尔比
该项目致力于开发制造单片集成、可寻址的微型和纳米 LED 阵列的技术，这些阵列可发出可见光。微型 LED 阵列将在明亮的高分辨率显示器、无线 Li-Fi 通信或增强现实和虚拟现实眼镜中得到广泛应用。纳米 LED 阵列的应用包括光遗传学、超分辨率显微镜、无掩模光刻以及化学和生物医学传感器。开发的技术将允许 LED 阵列按顺序放置，一个叠在另一个上面，发出不同波长的光。
拉吉夫·甘地知识技术大学 - AP
多元函数：多元函数的极限、连续性和可微性，偏导数及其几何解释，微分，复合函数和隐函数的导数，链式法则，雅可比矩阵，高阶导数，齐次函数，欧拉定理，调和函数，多元函数的泰勒展开式，多元函数的最大值和最小值 - 拉格朗日乘数法。单元 - V（5 个接触小时）
拉吉夫·甘地 Proudyogiki Vishwavidyalaya, 博帕尔
1. MATLAB 工具介绍。2. 实现连续时间的 delta 函数、单位阶跃函数、斜坡函数和抛物线函数。3. 实现离散时间的 delta 函数、单位阶跃函数、斜坡函数和抛物线函数。4. 实现连续时间的矩形函数、三角函数、sinc 函数和 signum 函数。5. 实现离散时间的矩形函数、三角函数、sinc 函数和 signum 函数。6. 利用代数运算探索信号中偶对称和奇对称的传递。7. 探索信号参数变换（幅度缩放、时间缩放和平移）的效果。8. 探索给定系统的时间方差和时间不变性。9. 探索系统的因果关系和非因果关系。10. 演示两个连续时间信号的卷积。11. 演示两个连续时间信号的相关性。 12. 演示两个离散时间信号的卷积。13. 演示两个离散时间信号的相关性。14. 确定给定信号的傅里叶变换的幅度和相位响应。
创新经济下工业企业的数字化转型
斯维努霍夫 VG– 哲学博士、教授，FGBOU VO «REU 他们。G.W.普列汉诺娃»。伊兹麦洛娃 (Izmailova)、玛丽娜·阿列克谢耶芙娜 (Marina Alekseevna)；莫罗佐夫，米哈伊尔·阿纳托利耶维奇；莫罗佐娃，纳塔利娅·斯捷潘诺芙娜；莫罗佐夫，米哈伊尔·米哈伊洛维奇；鲍勃里舍夫，阿瑟·德米特里耶维奇；克拉斯尼扬斯卡娅，奥尔加·弗拉基米罗芙娜；鲍里索娃，奥尔加·尼古拉耶芙娜；马克西姆·安德烈耶维奇·西多罗夫；维谢洛夫斯基，米哈伊尔·雅科夫列维奇；巴科夫斯卡娅，维多利亚·叶夫根涅夫娜；戈卢别夫，谢尔盖·谢尔盖耶维奇；帕先科，丹尼斯·斯维亚托斯拉沃维奇；科马罗夫，尼古拉·米哈伊洛维奇；亚历山大·弗拉德列诺维奇·费多托夫；马斯洛娃，弗拉达·维亚切斯拉沃娜；阿列克萨基娜，维拉·格里戈里耶芙娜；格里什娜，维拉·吉洪诺芙娜；邦达连科，奥克萨娜·格里戈里耶芙娜；涅菲季耶夫，维亚切斯拉夫·弗拉基米罗维奇；马特维耶娃，奥尔加·扎哈罗芙娜；帕尔费诺娃，叶夫根尼娅·瓦莱列夫娜；埃琳娜·维克托罗芙娜·多库金娜；亚历山大·维克托罗维奇·特卡琴科；库兹涅佐夫，阿纳斯塔西娅·亚历山大罗芙娜；尼科诺罗娃，阿拉·弗拉基米罗芙娜；娜塔莉亚·谢尔盖耶芙娜·霍罗沙维娜
康斯坦丁·多夫罗利斯
我们从神经科学（“连接组学”）了解到，大脑总体上是一个非常稀疏的网络，具有相对较小的局部密集神经元簇。这些拓扑特性对于大脑高效、稳健地运行以及以分层模块化方式处理信息的能力至关重要。另一方面，我们今天使用的人工神经网络非常密集，甚至是完全连接的，至少在连续层之间是如此。此外，众所周知，深度神经网络高度参数化：修剪研究表明，通常可以消除 90% 的连接（权重）而不会显着降低性能。然而，修剪通常是在密集网络训练之后进行的，这只会提高推理过程的运行时效率。前面的观点表明，我们需要设计稀疏神经网络的方法，无需任何训练，在训练后其性能几乎与相应的密集网络一样好。本次演讲将首先介绍一些修剪文献的背景，无论是在训练之后还是在训练之前。然后，我们将介绍一种最近提出的（ICML 2021）方法，称为 PHEW（具有更高边权重的路径），该方法在训练之前创建稀疏神经网络，并且可以快速学习并很好地概括。此外，PHEW 不需要访问任何数据，因为它仅取决于给定网络架构的初始权重和拓扑。
胡萨姆·H·阿布-塞夫特
+962-79-2362470 教育背景 博士学位。物理学，2002 美国阿肯色大学，阿肯色州费耶特维尔。题目：周期性极化铌酸锂（LiNbO 3 ）中参数过程的研究。 导师：Yuji Ding 硕士学位。物理学，1997 年 美国宾夕法尼亚州威尔克斯-巴里威尔克斯大学。题目：金属氧化物半导体场效应晶体管反型层中的高场量子传输。 导师：Vijay Arora。学士学位。物理学，1989 年 雅尔穆克大学，伊尔比德-约旦 工作经历 基础科学系主任（2022 年至今） 德国约旦大学基础科学与人文学院，马达巴，约旦 教学与研究经历 教授（2022 年至今），德国约旦大学，马达巴，约旦。 副教授（2016-2022 年），德国约旦大学，马达巴，约旦。助理教授（2013-2016），德国约旦大学，马达巴，约旦。助理教授（2008-2013），黎巴嫩美国大学，比布鲁斯，黎巴嫩。研究助理教授（2002-2008），阿肯色大学，费耶特维尔，美国研究助理教授（2002-2007），阿肯色大学，费耶特维尔，美国研究助理（1998-2002），阿肯色大学，费耶特维尔，美国物理学讲师（1998-1998），匹兹堡大学约翰斯敦分校，约翰斯敦，美国宾夕法尼亚州。科学教师（1990-1996），伊斯兰科学学院，安曼，约旦。荣誉
威廉布莱斯有限公司
Blythe 是一家储能公司，”David 补充道。“作为其法拉第电池挑战计划的一部分，我们正在与 Innovate UK 合作开展多个项目，我们正在与不同的公司合作，为小众和下一代电池研发活性阳极和阴极材料。我们还对研发实验室进行了大量投资，以安装应用功能，使我们能够制造纽扣电池，快速获取新活性材料的性能数据。”如果 William Blythe 能够完成上述项目，那么它无疑将在未来获得显着增长。然而，与此同时，该公司发现自己正在经历 2020 年这个极具颠覆性的一年。“新冠疫情显然导致年初的工作方式发生了巨大变化，”David 证实。“由于我们被归类为必不可少的企业，我们能够继续运营，但我们让部分员工尽可能在家办公，同时能够在现场安全地实施社交距离和其他程序，以确保符合政府指导方针的新冠疫情安全工作场所。”员工的安全始终是我们的首要任务，他们齐心协力让我们保持正常运营，同时仍能按时、按规格满足所有客户的交货，这让我们非常高兴。”由于其产品的性质和服务的广泛市场，该公司迄今为止能够安然度过 2020 年和全球疫情带来的挑战。展望未来，该公司有许多目标，以确保其增长战略得以推进。“对我们来说，近期的目标是交付
约翰内斯·布林兹 -
智能。i主要在神经形态硬件中进行计算，特别是神经形态计算机是否可以复制哺乳动物大脑的物理，功能和计算结构的问题。我还是Reasearch培训小组的相关成员，该小组是认知，这是Osnabréuck和Bochum大学的合作。