人工智能 (AI) 技术的应用正在稳步增长。然而,要实现全面普及,AI 需要网络边缘的资源。云可以提供大数据所需的处理能力,但边缘计算靠近数据产生的地方,因此对于及时、灵活和安全的管理至关重要。在本文中,我们介绍了 AI-SPRINT“安全隐私保护计算连续体中的人工智能”项目,该项目将提供在计算连续体环境中无缝设计、分区和运行 AI 应用程序的解决方案。AI-SPRINT 将为 AI 应用程序开发、安全执行、轻松部署以及运行时管理和优化提供新颖的工具:AI-SPRINT 设计工具将允许在应用程序性能(就端到端延迟或吞吐量而言)、能源效率和 AI 模型准确性之间进行权衡,同时提供安全性和隐私保障。运行环境将支持实时数据保护、架构增强、敏捷交付、运行时优化和持续适配。
在压力(T C〜80 K)下,在LANIO 2(临界温度,T C〜10 K)的薄膜(临界温度,T C〜10 K)和LA 3 Ni 2 O 7(327)的散装单晶中,最近观察到了非常规超导性。通过327个系统中的结构测量结果,表明缺乏超导性与O-NI-O键的弯曲有关。同样,粘结弯曲可能与散装LANIO 2中没有超导性有关。中子衍射用于散装非抗性LA 1-X SR X NiO 2样品,以表明层自然弯曲,在2 K和环境压力下形成177°的Ni-O-NI键角。屈曲角在变暖至室温时增加到170◦。此外,观察到广泛的顺磁连续体,该连续体从室温信号传达可能过渡到相干状态时强度下降。然而,尽管不能排除铁磁(FM)相关性的增强,但未检测到抗铁磁(AFM)峰。
摘要 跨虚拟分析 (XVA) 是沉浸式分析和可视化分析领域的一个新研究领域。目前,现实-虚拟连续体中的各种异构设备以及相应的视觉隐喻和分析技术已面世。XVA 的目标是实现使用过渡和协作界面无缝集成不同设备并支持多个用户的可视化分析。在本文中,我们将仔细研究 XVA,并分析现有工作以概述其当前状态。我们对相关文献进行了分类,这些文献涉及通过互连现实-虚拟连续体中的不同阶段来建立跨虚拟性的方法,以及在不同阶段之间进行过渡和协作的技术。我们对当前 XVA 系统中采用的可视化和交互技术提供了见解。我们报告了评估此类系统的方法,并分析了此类系统可用的领域。最后,我们讨论了 XVA 中的开放挑战,为未来的研究指明了方向。
尽管其公认的广泛好处,但在转移性乳腺癌(MBC)护理中实施以患者为中心的决策(PCDM)的研究一直受到限制。具体来说,PCDM在做出治疗决策时均对患者和提供者的知识,经验,价值观和偏好进行解释。此外,通过认识到随着时间的流逝(即患者的护理连续体)的护理与患者的发展发展,确定和理解对患者最重要的事情提供了一个机会,可以促进更好的决策,以与患者护理过程中各个时间点保持一致的患者价值观和偏好。将PCDM纳入临床实践中的标准方法可能会有助于改善患者提供者的伙伴关系,包括整个人的护理,包括对MBC患者有意义的结果,以及减少缺乏代表性/不足的人群的医疗保健交付差异。但是,了解肿瘤学专业人员如何在患者的护理连续体中使用PCDM以及理解有效措施来评估和记录其在常规临床实践中的使用方面仍然存在很大的差距。机会描述
住房轮舱是基洛纳市开发的一个概念,反映了人们的住房需求在一生中不断变化这一现实。它建立在一个名为“经济适用房连续体”的概念之上;4 然而,经济适用房连续体可以将住房呈现为必须以线性方式移动的东西,以所有权为最终目标,但进展可能并不总是线性的。生活环境(即财务、健康、家庭等)可能意味着我们会根据自己的需要和情况在轮舱的不同部分之间移动。个人可能会从应急住房搬到出租房;老年家庭可能会选择在晚年出售房屋并租房,以避免与所有权相关的成本和维护负担;逃离暴力的妇女和儿童可能会从自有住房搬到过渡性、支持性住房,然后再寻找租房或重新进入所有权市场。轮舱表明,住房环境的变化可能朝不同的方向发生,需要各种住房选择来反映这些不同的情况。
众所周知,有机闪烁探测器的响应函数不会出现光峰。相反,它们的主要特征是连续体,通常称为康普顿边缘,它天生就暴露了检测系统的分辨率特性。虽然准确表征康普顿边缘对于校准目的至关重要,但它也负责阐述探测器的能量分辨率。本文介绍了一种准确表征有机闪烁探测器康普顿边缘的简单方法。该方法基于这样一个事实:微分响应函数可以准确估计构成函数。除了康普顿边缘的位置之外,微分方法还可以深入了解折叠高斯函数的参数,从而可以描述能量分辨率。此外,据观察,响应函数测量中的不相关噪声不会对评估造成重大不确定性,因此即使在低质量测量中也可以保留其功能。通过模拟束缚电子并考虑多普勒效应,我们能够首次展示有机塑料闪烁体固有多普勒分辨率的估计。尽管如此,这种可能性是受益于所提出的康普顿连续体分析方法的直接结果。
11:05 - 11:30早期检测和预测心肌病Yigal Pinto,阿姆斯特丹11:30 - 11:55导航连续体:从HFPEF预防到拦截和跨模型系统Michael Gotthardt,柏林11:55 - 12:20我们可以防止从Hypertensive to Hypertensive to HF hf the Hyf the Hyf the Hyf? 塞西莉亚·林德(Cecilia Linde),斯德哥尔摩12:20 - 12:35 Speed Pech Phd学生1 Yasmin Aktas,LaraJäschke,CerenKoçana,Clara Barraud11:05 - 11:30早期检测和预测心肌病Yigal Pinto,阿姆斯特丹11:30 - 11:55导航连续体:从HFPEF预防到拦截和跨模型系统Michael Gotthardt,柏林11:55 - 12:20我们可以防止从Hypertensive to Hypertensive to HF hf the Hyf the Hyf the Hyf?塞西莉亚·林德(Cecilia Linde),斯德哥尔摩12:20 - 12:35 Speed Pech Phd学生1 Yasmin Aktas,LaraJäschke,CerenKoçana,Clara Barraud
为期四天的“DAE 原子和连续建模进展研讨会 (DAE-SAACM2024)”全国研讨会由印度孟买 Trombay 巴巴原子研究中心 (BARC) 化学工程组于 2024 年 10 月 23 日至 26 日在 Anushaktinagar 的 DAE 会议中心举办。该研讨会与原子和连续建模学会 (SACM) 联合举办,并得到原子能部 (DAE) 核科学研究委员会 (BRNS) 的支持。原子建模包括电子结构计算和分子动力学模拟,在分子和材料的性质和行为评估中起着决定性的作用——甚至在它们被创造出来之前。此外,机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 加速了分子搜索空间的发展,从而促进了复杂化学系统的设计和开发。由于涉及大量原子且原子间相互作用复杂,原子模拟通常需要大量计算资源。相反,连续体建模可能包含大空间域和长时间尺度,这进一步增加了计算负担。在保持计算效率的同时整合原子和连续体模型仍然是一项艰巨的任务。原子尺度上材料的行为可以显著影响宏观特性,但连接这些尺度需要稳健的方法将信息从原子转移到连续体。开发有效的耦合算法以保持跨尺度数据的准确性和一致性对于可靠的多尺度模拟至关重要。此外,量子计算有可能通过加速多尺度建模并具有超越传统计算机的巨大计算能力来彻底改变科学技术领域。本次研讨会旨在汇集 DAE 和其他研究机构的电子结构和原子模拟、连续建模、机器学习、人工智能、并行和量子计算领域的专家,以便研究学者、科学家和教师之间交流思想。研讨会将涵盖以下主题。