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World File Search System计算研究
使用非局部性应变梯度弹性理论>
摘要本文研究了使用石墨烯血小板（GPL）增强泡沫核心和磁性电动弹性（MEE）表面层使用正弦曲线上阶剪切剪切剪切剪切剪切剪切理论（Shssdt）的智能砂纳米板中弯曲，纵向和剪切波的传播。建议的纳米板由位于MEE表面层之间的Ti -6al -4V泡沫芯组成。MEE表面层是由钴铁岩（COFE 2 O 4）和丁烷（Batio 3）的体积组合组合的。泡沫芯和MEE面部层的材料特征取决于温度。在这项研究中，考虑了三种不同的核心类型：金属固体核（类型I），GPL增强固体核心（类型-II）和GPL-辅助泡沫核心（III型）以及三个不同的泡沫分布：对称性foam I（S-FOAM I（S-FOAM I（S-FOAM I），Sy-FOAM I（S-FOAM I），Symmetrical FOAM II（S-FOAM II（S-FOAM II II）和UN-FOAM II（UN-FOAM）。使用纳米板的运动方程并确定了系统的响应，汉密尔顿的原理和Navier的方法被采用。通过分析计算研究了各种参数，例如波数，非局部参数，泡沫空隙系数和分布模式，GPL体积分数，GPL体积分数以及热，电和磁性电荷对相位速度和波频频率进行了分析计算研究。研究的发现表明，夹层纳米板的3-D波传播特性可以对外部载荷和材料参数进行大量修改或调整。因此，预计所提出的三明治结构将为雷达隐形应用提供重要贡献，保护纳米电机力学设备免受高频和温度环境的影响，智能纳米电机力学传感器的进步，其特征在于轻质和温度灵敏度以及可穿戴设备的应用。
第1天：建立目标9：00–9：30
Vint Cerf（通过远程链接）将提供积极的社会愿景，以激发CS社区朝着我们可以“承诺”作为对抗气候变化的贡献。这将是问答和有关计算许多（且经常相互矛盾的）职责的小组讨论。13：45–15：30：计算阳性和负面因素。 小组讨论。 参与者讨论哪些计算技术具有对气候影响的积极影响最大的潜力，这些潜力最大，对气候影响负面影响，而在其他社会责任的基础上，哪些负面影响是“合理的”。 15：30–16：00：咖啡和蛋糕。 16：00–17：00：反馈和合并。 小组将报告讨论的内容，组织者将促进讨论计算研究和创新的景观，如果确定气候的优先级。 18:00：晚餐第2天：实现目标9：00–9：15的途径：组织者的介绍。 总结了当天的目标和结构，然后重述了前一天。 9：15–10：15：主题演讲3＆4。13：45–15：30：计算阳性和负面因素。小组讨论。参与者讨论哪些计算技术具有对气候影响的积极影响最大的潜力，这些潜力最大，对气候影响负面影响，而在其他社会责任的基础上，哪些负面影响是“合理的”。15：30–16：00：咖啡和蛋糕。16：00–17：00：反馈和合并。小组将报告讨论的内容，组织者将促进讨论计算研究和创新的景观，如果确定气候的优先级。18:00：晚餐第2天：实现目标9：00–9：15的途径：组织者的介绍。 总结了当天的目标和结构，然后重述了前一天。 9：15–10：15：主题演讲3＆4。18:00：晚餐第2天：实现目标9：00–9：15的途径：组织者的介绍。总结了当天的目标和结构，然后重述了前一天。9：15–10：15：主题演讲3＆4。9：15–10：15：主题演讲3＆4。
Google Australia Pty Ltd 税务透明度准则报告
2021 年，谷歌宣布了“数字未来计划”，该计划将在五年内向澳大利亚投资 10 亿美元，重点用于基础设施、新的人工智能研究中心和其他研究合作伙伴关系。据独立估计，该计划将为澳大利亚的 GDP 带来 13 亿美元的增长，并为整个经济提供 6,500 个额外就业岗位。2022 年，谷歌推出了谷歌澳大利亚研究中心，并与澳大利亚大学建立了量子计算研究合作伙伴关系。此后，我们宣布了新的合作伙伴关系，以探索听力保健的新可能性和人工智能解决方案，改善澳大利亚社区的眼病检测，并保护和恢复澳大利亚的巨型海藻森林。
无标题 - 本科生研究
• 学生高级计算研究体验 (ACRES) • 健康科学领域大学生生物医学研究 (BRUSH) • 神经科学博士学位桥梁计划 (BPNP Endure) • 搭建桥梁 • 社区和未来地球科学家 (GeoCaFES) • 可持续化学和化学过程跨学科培训 (SCCP) • 发展科学招聘和保留计划 (DSRRP) • 工程暑期本科生研究体验 (EnSURE) • 昆虫学研究和推广奖学金 (EROF) • 大湖生物能源研究中心暑期本科生研究计划 (GLBRC SURP) • 高中荣誉科学/数学/工程计划 (HSHSP) • 本科生物理与天文学研究体验 • 本科生植物基因组学研究体验 • 本科生结构和功能神经生物学研究体验 (ASPET SURF) • 暑期研究机会计划 (SROP)
猎鹰工程师绝不平庸
深度学习领域的高性能计算 | Mohsin M. Jamali 博士，电气工程，500,000 美元 这项研究探索了加快深度学习计算速度的途径。深度学习有两个计算阶段；第一阶段是学习或训练数据，第二阶段是算法计算。由于深度学习本质上是并行的，因此计算也可以并行执行。深度学习领域的高性能计算研究可分为三大类。第一类是并行计算算法，第二类是缩短内存访问时间，而第三类是策略性地缩短字长。我们的高性能计算实验室已从 NVIDIA 获得了 DGX 工作站，用于在 GPU 上进行计算，我们目前正在获取基于 FPGA 的开发系统。这项工作由德克萨斯大学系统 STARs 计划资助。
Pritam Dash
•NSF/ACM散发着新星奖 - 2024 Link。（授予全球40名年轻研究人员）。•UBC解决方案学者跨学科研究奖 - 2024年。•UBC总统的学术卓越奖 - 2022-2024。•UBC应用科学研究生奖 - 2020-2024。•IEEE/IFIP DSN'2021（可靠计算研究领域的旗舰场所）上的最佳纸张奖。•在宁静 - 利斯克（Serene-Risc）中介绍了加拿大十大网络安全发展 - 2020年。•UBC博士研究的4YF奖学金（在每个毕业班上授予前10名学生） - 2020年。•DAAD在科学与工程奖学金领域的实习 - 2015年。•印度科学院研究奖学金奖学金 - 2014年，2015年（在印度选拔约120名学生）。
机器学习
学习的计算研究可以追溯到人工智能的开始，并在整个1960年代和1970年代都报道了偶尔的结果。变化是在1970年代后期，当时越来越多的研究人员将注意力转移到了问题上。意识到该小组达到了临界质量，Jaime Carbonell，Ryszard Michalski和Tom Mitchell组织了第一个专门用于机器学习的研讨会。这是1980年7月在匹兹堡的卡内基 - 梅隆大学举行的，随后于1983年6月在伊利诺伊州的蒙蒂塞洛和1985年6月在宾夕法尼亚州的Skytop举行了其他研讨会。从这些会议中出现了三本编辑的卷，当时对该领域进行了调查。1986年，《 Macaine学习》杂志推向了媒体，为发展中的社区提供了研究结果的档案记录。
Google Australia Pty Ltd 税务透明度准则报告
2021 年，谷歌宣布了“数字未来计划”，这是一项为期五年、在澳大利亚投资 10 亿美元的计划，重点投资于基础设施、新的人工智能研究中心和其他研究伙伴关系，据独立估计，该计划将为澳大利亚的 GDP 带来 13 亿美元的增长，并为整个经济提供 6,500 个额外就业岗位。2022 年，谷歌推出了谷歌澳大利亚研究中心，并与澳大利亚大学在量子计算研究方面建立了合作伙伴关系，与澳大利亚联邦科学与工业研究组织 (CSIRO) 和外交贸易部 (DFAT) 合作开展人工智能驱动的蓝色海洋碳项目，以帮助应对气候挑战，并推出了数字职业证书，以提高澳大利亚人的关键数字技能。
不连续的Galerkin离散化化学量子模拟
1 Google Research, 340 Main Street, Venice, CA 90291, United States of America 2 Hylleraas Centre for Quantum Molecular Sciences, Department of Chemistry, University of Oslo, Oslo, Norway 3 Department of Mathematics, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of America 4 Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of美国5量子艺术情报实验室，NASA AMES研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国664035，美国6物理与天文学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学欧文分校，美国加利福尼亚大学72697，美国7计算研究司，美国劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利国家实验室，美国，美国劳伦斯伯克利国家实验室。
75 马里兰大学 (UMD) 以其悠久的历史为傲，同时展望未来......
关于如此高速度下发生的复杂流动物理，仍有许多问题有待理解。马里兰大学航空航天学院拥有多个致力于这一关键技术前沿的实验室和研究设施，包括由皮诺·马丁教授领导的复杂计算研究集群 (CRoCCo) 实验室。除其他成就外，马丁和她的团队还开发了可用于支持高精度计算机模拟的数值方法，从而为越来越准确的湍流预测奠定了基础。第一原理数据用于开发和校准新的实验流动诊断，并补充地面和飞行实验数据。今年，马丁获得了支持，将领导一项价值 450 万美元的联合高超声速过渡办公室大挑战奖，并在实验和模拟中表征高超声速流动喷射相互作用数据。