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World File Search System罗戈夫
商业计划 - 劳埃德·戈夫
拉丁美洲更有可能在监管更少、需求更多的情况下建成铁路。里约奥运会场馆附近的一个销售模型可以展示如何从最初的 2500 万美元模型开始，在 15 年内分阶段投入 2500 亿美元建设泛美走廊贸易 (PACT) 主干线
约瑟夫·戈夫曼的开场发言
2024 年 1 月 10 日 主席 McMorris Rodgers、排名成员 Pallone、主席 Johnson、排名成员 Tonko 和小组委员会成员，感谢你们邀请我今天就 EPA 对石油和天然气行业甲烷的最终规定以及甲烷减排计划的实施作证。根据国会在《通货膨胀削减法案》中的要求，EPA 正在采取行动应对有害和浪费的甲烷排放，这是美国历史上最雄心勃勃的气候法，也是总统投资美国议程的重要支柱。甲烷是一种气候“超级污染物”，其对大气的变暖作用比二氧化碳强很多倍，是目前我们经历的全球变暖的约三分之一的罪魁祸首。大幅持续减少甲烷排放是减缓气候变化速度的最重要措施之一，气候变化已经对全美各地的美国人产生了毁灭性的影响，包括更频繁、更具破坏性的野火、热浪、极端降水和洪水以及海平面上升。石油和天然气作业是美国最大的甲烷工业来源，占美国所有甲烷排放量的近 30%。这些作业还会排放其他对人体健康有害的空气污染物，包括形成烟雾的挥发性有机化合物 (VOC) 和空气
商业计划 (2014) - 劳埃德·戈夫
预计未来 10 年将有超过 1,300 GW 的风能和太阳能投入使用。这种不稳定的发电方式将给电网带来前所未有的不稳定性 — 随着电网运营商适应风能和太阳能发电系统日益增加的不稳定发电水平，更严格的连接要求和更严格的补偿方案将促使他们采用储能解决方案和智能电网，这些解决方案和电网具有混合能源形式的智能。这条通行权还可以将这些基础设施置于导轨之下。
伊戈尔·费多罗夫：- aorti.ru
我们现在与您的对话是片面的。我正在跟你说话，而你只是用你之前已经回答过或写过的内容来回答我。这次谈话很混乱。但在这种混乱中，有一个主要思想：没有什么事情是偶然发生的。甚至是训练舰《真理报》，因为《真理报》成为你最重要的步骤之一。甚至你没有成为海军上将这一事实。还好他没有这么做。没有什么事情是偶然发生的，因为万事都有逻辑和秩序。它并不总是立刻就清楚，有时根本就不清楚。您通过了莫斯科东方学院的考试。 “但不是在医学院！” - 你妈妈问你。恰巧我们家有一半人都是医生。医生是你的妻子，你的女儿，女婿，岳父，还有很多朋友。我和我的祖母劳拉·卡拉泽结婚时，你才三年级，她也才二年级。她来莫斯科是为了你。劳拉（Laura）像女神一样弹钢琴，我记得你告诉我，回到第比利斯（Tbilisi）时，你如何通过将一块某种砖块从窗户扔到钢琴盖上来吸引她的注意力。想起这件事，你又笑了。然后是莫斯科国立大学的研究生院，位于伦戈里一栋高层建筑中的宿舍。宿舍刚刚建好，里面还弥漫着潮湿的石膏味。儿子萨沙——我的父亲——出生时你还没有自己的家。你租了一些房间、角落。因此，我不得不将儿子送到第比利斯，交给他的祖母。当他来莫斯科看望你时，你和劳拉把床上的床垫拆下来，把它放在萨莎的地板上，然后睡在铁网上。还有这一切日常生活
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。
纳夫鲁佐夫 NI，埃尔穆罗多夫 BA
引言农业在我国经济中占有特殊地位，国家高度重视该行业的发展。畜牧业是农业的主要部门，其发展和效率的提高取决于多种因素，如增加牲畜数量、提高生产力、获得健康的幼崽、适当的维护以及预防各种传染性和侵入性疾病。牲畜传染病是牲畜的主要危险因素。大肠杆菌病在幼崽中尤为常见，会造成巨大的经济损失。根据 BF Bessarabov 和 ES Voronin（2007）的研究，大肠杆菌病在美国幼崽中的发病率为 13–50.8 %，加拿大为 11–29 %，荷兰为 6 %，法国为 58 %，英国为 4 %，澳大利亚为 6 %，以色列为 6–47 %。
格雷戈里·W·凯罗
我是耶鲁大学化学系的博士生，也是美国国家科学基金会的研究员。我的研究涉及机器学习方法在药物发现中的开发和应用。我创建了 HAC-Net，这是目前最先进的预测蛋白质-配体结合亲和力的机器学习模型。我开源了所有代码，创建了一个 Python 包和笔记本以及相应的演示视频，并发表了一篇论文，以便更广泛的科学界可以轻松使用此工具。尽管该模型是最近才开发的，但据报道，它有助于识别一种用于治疗耐药性葡萄球菌感染的潜在抗毒力药物。不久之后，我创建了 ChemSpaceAL，这是第一种针对特定蛋白质靶标微调分子生成模型的主动学习方法，特别适用于创建蛋白质靶标特异性分子库以用于药物发现中的虚拟筛选。最近，我创建了 CardioGenAI，这是一个基于机器学习的框架，用于重新设计开发中和上市的药物，以降低心脏毒性，同时保留其药理活性。该框架结合了新颖的最先进的判别模型，用于预测 hERG、Na V 1.5 和 Ca V 1.2 通道活性，这些模型也可以独立作为早期虚拟筛选流程的有效组成部分。此外，我还开发了一种描述蛋白质内信息传递的方法，即静电耦合在基于二级结构元素的网络中传播，这种方法为了解 CRISPR-Cas9、咪唑甘油磷酸合酶和 D-多巴色素互变异构酶等多种重要生物系统的变构机制提供了宝贵的见解。此外，我还为基于量子计算的小分子研究方法的开发做出了贡献，并在一家世界知名的科学软件公司开发了用于 PROTAC 筛选的软件。我在顶级学术期刊上发表了多篇论文，在多个会议上展示了我的工作，创建了多个 Python 包，与世界各地的实验室建立了各种合作关系，并在耶鲁大学成立了生物物理学会分会。出于这些原因，我获得了多个极负盛名的奖项，并多次出现在耶鲁新闻中。教育
奥列格·罗戈津 - Skoltech
2015–2017 博士研究。{ 开发和并行实施用于解决玻尔兹曼方程的保守投影离散速度法 { 稀薄气体流动的数值和渐近分析，包括受大温度变化驱动的流动 2009–2014 博士研究，莫斯科物理技术学院，多尔戈普鲁德内。{ 设计和开发高性能计算的问题解决环境 { 开发动力学和流体动力学型方程的数值方法和算法 { 一些经典分子气体动力学问题的计算机模拟
弗罗茨瓦夫科学技术大学
•建筑学院•土木工程教师•化学教师•信息和通信技术的教师•电气工程学院•地球工程，采矿和地质学教师微系统•纯和应用数学学院•医学学院•JeleniaGóra的Wrocław技术分支
双鹰萨罗夫 - 萨博
SAROV 车辆可以使用两种不同的系绳作为 ROV 进行操作。一种是用于实时通信和远程任务（> 3 公里）的细光纤系绳，车辆由其内部电池供电。另一种是组合电源和通信系绳，标准长度为 1,000 米，用于长航时任务。作为 AUV，该车辆可以独立于船舶运行，具有避障能力，并且可以根据发射前下载的预先计划的指令或在浮出水面时通过无线通信传输的指令执行 MCM 任务。