我是一名科学家。我帮助开创了量子计算和现代开放科学运动。我对人工智能也有浓厚的兴趣。所有这些都是我对帮助人们发现和创造的系统和工具的更广泛兴趣的一部分,无论是个人还是集体。我对量子计算的兴趣始于 1992 年。我在这个领域最为人所知的身份可能是与 Ike Chuang (麻省理工学院) 合著的《量子计算标准文本》。这是过去 30 年物理学中被引用次数最多的著作,也是物理学史上被引用次数最多的十部著作之一(基于截至 2015 年左右的 Google Scholar 数据)。我对量子计算方面的三项研究贡献特别感到自豪:(1) 控制纠缠量子态操纵的基本定理;这引发了人们对主要化数学及其与量子力学的关系的广泛兴趣;(2) 将量子计算重新表述为一种在非常高维弯曲空间中的测地线运动;这项工作目前正在接受量子引力研究人员的深入研究,他们利用它来理解黑洞; (3) 发现和早期开发量子计算的光簇状态方法,目前由 PsiQuantum 公司研究(最新一轮融资额约为 2.3 亿美元)。其他贡献包括参与开发量子门隐形传态、量子过程层析成像(用于实验性地表征量子门)以及最早的量子隐形传态实验之一,该实验被《科学》杂志评为 1998 年度十大突破之一。作为这项工作的一部分,我与他人共同创立并指导了量子信息科学计划,担任昆士兰大学量子信息科学基础教授。当时,它是南半球最大的以理论为重点的量子计算小组,也是世界上最大的量子计算小组之一,成员人数不断增加,目前大约有 30 人(教师、博士后、学生)。更广泛地说,通过招聘、指导和会议,我帮助澳大利亚发展成为世界领先的量子计算国家之一。虽然量子计算通常被认为是一种有前途的技术,但这并不是激发我兴趣的原因。我对计算机很着迷,因为它是一种表示和运用知识的手段,可以执行我们称之为人类认知的过程。量子计算机强烈地挑战我们去理解这些过程的根本限制。从历史上看,另一条研究路线也探讨了同样的问题,尽管角度截然不同。在 20 世纪 60 年代和 70 年代,道格拉斯·恩格尔巴特 (Douglas Engelbart)、伊万·萨瑟兰 (Ivan Sutherland) 和艾伦·凯 (Alan Kay) 等早期的计算研究人员开始将计算机设想为增强人类认知的工具。他们开发了许多最强大的想法,这些想法构成了现代用户界面的基础,这些工具扩展了人类的创造力和发现能力。受这些想法的启发,在 20 世纪 90 年代,我对互联网的承诺感到兴奋,它有助于改变科学研究的方式——通过新的工具进行协作,共享数据、代码和想法,以新的方式创造意义。我看到这个承诺在开源编程社区内迅速实现。但很明显,许多障碍阻碍了科学界的这一目标。科学已经开发了一些强大的知识共享系统和规范(例如期刊文章),但也有许多系统在关键方面(例如数据、软件和工具,以及在发现中往往至关重要的隐性知识)对共享的激励作用较弱或完全不鼓励共享。
引言医疗保健提供已成为数据和知识密集的练习,尤其是在照顾患有复杂条件的人时。例如,患有多种慢性病的人利用更多的医疗保健,并且比一个或零条件的人遭受指数级的结果。对于患有五个或更多条件的人,患有住院风险九十倍的人尤其如此。1-5在门诊就诊时管理这些患者的需求几乎是不可能的 - 估计是解决患者的急性,预防性和慢性病需求每天需要26个小时。6在美国加剧此问题的是医疗文件的要求。计费期望导致票据高度多余,比世界其他地方更长的时间更长。7-9这些期望还需要由护理团队成员进行更频繁的文档,在这种情况下,必须在不同的票据中重复信息以促进计费,从而导致实质性的膨胀,并使简洁的交流变得困难。
3. J. Shinjo、A. Kutsukake、A. Arote、Y. T. Tang、D. G. McCartney、R. C. Reed、C. Panwisawas、
● 借助 Ola Digital Twin,Ola Electric 将其 Futurefactory 的制造运营从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上 ● Ola Digital Twin 平台无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术 班加罗尔,2024 年 10 月 24 日:印度最大的纯电动汽车公司 Ola Electric 今天宣布推出突破性的 Ola Digital Twin 平台,以改变制造流程和产品开发生命周期。Ola Digital Twin 平台基于 NVIDIA Omniverse 开发,无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术以及其他先进的模拟工具和物联网平台,以创建全面的数字孪生环境,从而加快 Ola Electric 制造设施的规划并优化设备布局、产品开发生命周期和基于计算机视觉的质量检测系统的构建。该平台还利用物理上精确的模拟和生成式 AI 执行从运动学模拟到生成用于训练自主移动机器人 (AMR) 和机械臂的合成图像数据等任务。通过整合 NVIDIA Omniverse(一个应用程序编程接口 (API)、软件开发工具包和服务平台,使开发人员能够利用通用场景描述 (OpenUSD) 实现物理 AI)以及 NVIDIA Isaac Sim(一个基于 Omniverse 构建的用于设计和测试机器人的参考模拟平台),Ola Electric 已将其 Futurefactory 的制造业务从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上。Ola Electric 还在 Futurefactory 的自动机器人焊接线上利用 Ola Digital Twin 来模拟焊接过程和质量检测系统。这可以在将更改实施到物理世界之前对其进行虚拟部署和测试。Ola 的开发人员使用 Ola Digital Twin 的生成 AI 功能和 NVIDIA Omniverse API 来生成合成资产,包括照明、环境场景、物体和缺陷,这有助于将感知 AI 模型训练时间从数月缩短到数周,同时考虑到现实世界中无法安全复制的场景。该平台还具有热模拟功能,可用于构建下一代 OLA Krutrim 数据中心和液冷基础设施。此外,Ola Consumer 还使用 NVIDIA Isaac Sim 训练其机器人拾取和放置应用程序,用于其自动化暗店中复杂的库存单元。这些机器人在虚拟模拟中接受训练,以便在动态、自动化的环境中自主处理复杂的操作。
Le 博士目前是阿肯色大学电气工程与计算机科学系 (EECS) 人工智能与计算机视觉 AICV 实验室的助理教授兼主任。此前,她曾在卡内基梅隆大学 (CMU) 担任博士后。Le 博士分别于 2018 年和 2015 年在 CMU 获得电气与计算机工程博士和硕士学位。她分别于 2009 年和 2005 年在越南获得计算机科学硕士和学士学位。Le 博士因其在机器人、机器学习、计算机视觉和医学分析方面的重大贡献而获得国际认可。她的研究解决了各种现实世界的挑战,包括可信决策、不完美数据(有限标记数据、噪声数据、有偏见的数据、看不见的数据、小物体)和边缘设备上的实时应用。她精通多种模式,擅长处理图像、视频、点云、体积数据、时间序列和遥感数据。值得注意的是,她的专业知识涵盖图像处理、场景理解、多对象跟踪、行为分析、医学图像分析、3D 重建和实时机器人感知。Le 博士的工作被认为是最先进的,她的许多研究成果已成功部署到现实世界的应用中,包括边缘设备上的尖端实现。她的研究成果包括拥有三项专利,并在各种著名会议、书籍章节和顶级期刊上共同撰写了 130 多篇论文和文章。她在 Google Scholar 上的 h 指数为 26,i10 指数为 64,截至 2024 年 5 月 19 日,引用次数为 2,829 次(8ck0k UAAAAJ)。Le 博士自 2021 年起担任 ScienceDirect 的《机器学习与应用》(MLWA)期刊的副主编,并主持了 Asilomar 和 MICAD 等会议。 Le 博士还担任 Frontier 和 MDPI 等多家期刊的客座编辑。她组织了著名会议 MICCAI 的教程和研讨会,例如 MICCAI 2018 的医学成像深度强化学习教程和 MICCAI 2019 年和 2020 年的少标签和不完美数据的医学图像学习研讨会。医学图像计算的可解释和注释高效学习:第三届国际研讨会 2020。她积极参与社交活动,尤其是 2019-2022 年 MICCAI 女性社交活动,并担任组织者。她曾担任 2021 年和 2022 年 Google NACMI AMLI 夏季训练营的首席讲师。
摘要:近年来,应变传感器已渗透到各个领域。传感器将物理信号转换为电信号的能力在医疗保健中非常重要。但是,获得具有高灵敏度,较大工作范围和低成本的传感器仍然具有挑战性。在此Pa -per中是由双层导电网络制成的可拉伸应变传感器,包括仿生多层石墨烯 - ECOFLEX(MLG- eCoflex)底物和多层石墨烯 - 碳纳米管(MLG -CNT)复合材料上层材料。两层的联合作用导致了良好的性能,其工作范围高达580%,高灵敏度(GF因子(GF MAX)为1517.94)。此外,使用仿生静脉样结构进一步设计了压力传感器,并具有MLG -ECOFLEX/MLG -CNT/MLG -ECOFLEX的多层堆叠,以沿厚度方向获得相对较高的变形。该设备具有高传感性能(灵敏度为0.344 kPa -1),能够监测人体的小运动,例如发声和手势。传感器的良好性能以及简单的Fabri构造程序(翻转)使其具有某些应用的潜在用途,例如人类健康监测和其他人类相互作用的其他领域。
摘要:数字孪生 (DT) 技术已被广泛应用于电动汽车等各种领域。DT 平台实时提供物理对象的虚拟表示或高级模拟。最近,不同的研究已经将 DT 应用于电动汽车的各个方面。通常,DT 可以模拟道路上的实际车辆,以预测/优化其性能并提高车辆安全性。此外,DT 还可用于优化制造流程、实时状态监控(在所有级别和所有动力总成组件中)、能源管理优化、组件重新利用,甚至回收过程。本文概述了可用于电动汽车应用的不同 DT 平台。对基于模型和数据驱动的 DT 进行了推论比较。就可用的 DT 平台讨论了 EV 主系统。讨论了 EV 行业中使用的 DT 平台。最后,审查表明,数据驱动的 DT 优于基于模型的 DT,因为它们能够处理高复杂性的系统。
o 她把绿色镊子留在街上。 ▪ 民谣:以诗歌形式讲述的故事,通常带有重复的副歌。民谣通常讲述民间英雄、冒险或历史事件。 ▪ 无韵诗:一种诗歌形式,通常以抑扬格五音步写成,不押韵。最著名的例子是约翰·弥尔顿的《失乐园》和威廉·莎士比亚的戏剧 ▪ 辅音:在单词的开头、中间或结尾重复辅音,例如“leaf”和“loaf”、“blank”和“think”、“borrow”和“sparrow”。 ▪ 对句:一对押韵的诗行。
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摘要:能源储能技术及其在现代电力系统中的更广泛利用的持续开发变得越来越明显。ES用于各种应用程序,从价格套利,电压和频率调节,储备提供,黑色启动和可再生能源(RESS)(RESS),支持负载产生平衡。ES技术的成本仍然很高;然而,预计未来会下降。作为最有效的解决方案是不断寻求的,本文介绍了分析的结果,这些结果通过创建的单元承诺和调度优化模型,研究了ES作为对负载产生平衡的支持。基于各种情况的执行模拟显示了减少满足电力需求所需的集中派发发电单元(CDGU)的启动数量的可能性,这导致促进传输系统运营商负载生成平衡(TSOS)。也确定了改善ES的拟议使用应遇到的障碍。提出的解决方案可能适合进一步开发可再生能源,鉴于严格的气候和能源政策,可能会导致降低利用大规模发电单元,以维持适当的电力系统运行。