II。 问题2。 正在进行的ADB支持的铁路部门发展计划已实施了全面的铁路部门发展改革,以加强管理自治,财务重组,报告和控制,运营效率以及ADY的公司重组。 3,为了进一步增强ADY的管理,ADB通过阿塞拜疆铁路数字化转型项目批准了额外的支持,该项目将支持ADY业务流程的数字化。 这些过程包括铁路运输管理,资产管理,投资计划和管理,货运客户处理系统和公司职能。 阿塞拜疆铁路数字化转型项目将通过简化的数据管理,优化的资产管理和整体铁路运营,降低成本,提高铁路安全性以及提高劳动力效率来改善ADY的运营和财务绩效。 数字化流程将大大改变铁路行业,需要铁路员工获得新技能,以有效地导航和利用新兴技术。 数字化有望提高效率,安全性和客户满意度,但它也提出了与劳动力准备性有关的挑战。 以前手动执行的许多功能的数字化也将创造出对女性更具吸引力的新工作。 ADY由于具有过时的技能,缺乏高质量的职业教育和培训计划而面临熟练的劳动力短缺,以向Ady提供新员工,并且没有内部的重新技能和提高技能的机会。II。问题2。正在进行的ADB支持的铁路部门发展计划已实施了全面的铁路部门发展改革,以加强管理自治,财务重组,报告和控制,运营效率以及ADY的公司重组。3,为了进一步增强ADY的管理,ADB通过阿塞拜疆铁路数字化转型项目批准了额外的支持,该项目将支持ADY业务流程的数字化。这些过程包括铁路运输管理,资产管理,投资计划和管理,货运客户处理系统和公司职能。阿塞拜疆铁路数字化转型项目将通过简化的数据管理,优化的资产管理和整体铁路运营,降低成本,提高铁路安全性以及提高劳动力效率来改善ADY的运营和财务绩效。数字化流程将大大改变铁路行业,需要铁路员工获得新技能,以有效地导航和利用新兴技术。数字化有望提高效率,安全性和客户满意度,但它也提出了与劳动力准备性有关的挑战。以前手动执行的许多功能的数字化也将创造出对女性更具吸引力的新工作。ADY由于具有过时的技能,缺乏高质量的职业教育和培训计划而面临熟练的劳动力短缺,以向Ady提供新员工,并且没有内部的重新技能和提高技能的机会。3。ADY正在进行数字化转型过程。承认人力资本对有效运营的重要性,Ady已制定了一个专注于通过建立内部员工发展系统,与教育机构和国际合作的伙伴关系来增强人力资源能力的议程。 2024年,ADY为其人力资本开发分配了AZN1百万。 但是,缺乏针对性的培训或高技能计划,专门为满足铁路部门数字化产生的劳动力需求而设计,包括通过为妇女做好技术和数字角色来促进性别多样性的机会。 4。 ADY的员工数字培训计划主要是基于需求驱动的,部门向ADY人力资源部提交了年度培训请求,然后将其审查并将其纳入年度培训计划。 每年安排约90%的培训,而其余10%的培训则通过临时会议解决了意外的需求或管理建议。 ADY的数字技能发展方法依赖承认人力资本对有效运营的重要性,Ady已制定了一个专注于通过建立内部员工发展系统,与教育机构和国际合作的伙伴关系来增强人力资源能力的议程。2024年,ADY为其人力资本开发分配了AZN1百万。 但是,缺乏针对性的培训或高技能计划,专门为满足铁路部门数字化产生的劳动力需求而设计,包括通过为妇女做好技术和数字角色来促进性别多样性的机会。 4。 ADY的员工数字培训计划主要是基于需求驱动的,部门向ADY人力资源部提交了年度培训请求,然后将其审查并将其纳入年度培训计划。 每年安排约90%的培训,而其余10%的培训则通过临时会议解决了意外的需求或管理建议。 ADY的数字技能发展方法依赖2024年,ADY为其人力资本开发分配了AZN1百万。但是,缺乏针对性的培训或高技能计划,专门为满足铁路部门数字化产生的劳动力需求而设计,包括通过为妇女做好技术和数字角色来促进性别多样性的机会。4。ADY的员工数字培训计划主要是基于需求驱动的,部门向ADY人力资源部提交了年度培训请求,然后将其审查并将其纳入年度培训计划。每年安排约90%的培训,而其余10%的培训则通过临时会议解决了意外的需求或管理建议。ADY的数字技能发展方法依赖
在 Infoxchange,我们始终坚信技术的力量可以改变生活、加强社区。在过去的一年里,我们看到非营利组织在利用技术改善服务交付和改善其服务社区成果方面取得了令人难以置信的进步。从采用人工智能驱动的工具到专注于改善网络安全和数据系统,很明显,我们整个行业都渴望进步。今年,我们在 Infoxchange 的所有产品中都见证了该行业对新技术的接受:客户和案例管理数据工具的采用、5 月份社会正义技术会议上人工智能主题的积极参与、数据催化剂网络中的讨论,以及通过数字转型中心参加学习课程的创纪录高出席率。
执行算术运算的量子电路在量子计算中至关重要,因为经过验证的量子算法需要此类运算。尽管量子计算机资源越来越丰富,但目前可用的量子比特数量仍然有限。此外,这些量子比特受到内部和外部噪声的严重影响。已经证明,使用 Clifford+T 门构建的量子电路可以实现容错。然而,使用 T 门的成本非常高。如果电路中使用的 T 门数量没有优化,电路的成本将过度增加。因此,优化电路以使其尽可能节省资源并具有抗噪声能力至关重要。本文介绍了一种执行两个整数乘法的电路设计。该电路仅使用 Clifford+T 门构建,以兼容错误检测和校正码。在 T 计数和 T 深度方面,它的表现优于最先进的电路。
虽然目前政府数字化转型的速度是前所未有的,但它仍然(可以说)未能跟上需求和所需的变革步伐。作为公共部门的首席信息官,我一直在努力向其他高绩效国家学习,并尽可能将他们的优势领域应用到我自己的国家。因此,我欢迎这份报告,它不仅受益于广泛的研究,而且提供了真正有用的见解和模板,以最大限度地提高我们所有国家公共服务中成功实施数字干预的机会。”
摘要:Shor 算法在多项式时间内解决了椭圆曲线离散对数问题 (ECDLP)。为了优化二进制椭圆曲线的 Shor 算法,降低二进制域乘法的成本至关重要,因为它是最昂贵的基本算法。在本文中,我们提出了用于二进制域 (F 2 n) 乘法的 Toffoli 门数优化的空间高效量子电路。为此,我们利用类 Karatsuba 公式并证明其应用可以在没有辅助量子位的情况下提供,并在 CNOT 门和深度方面对其进行了优化。基于类 Karatsuba 公式,我们驱动了一种空间高效的基于 CRT 的乘法,该乘法采用两种非原地乘法算法来降低 CNOT 门成本。我们的量子电路不使用辅助量子位,并且 TOF 门数极低,为 O ( n 2 log ∗ 2 n ),其中 log ∗ 2 是一个增长非常缓慢的迭代对数函数。与最近基于 Karatsuba 的空间高效量子电路相比,我们的电路仅需要 Toffoli 门数的 (12 ∼ 24%),且加密字段大小 ( n = 233 ∼ 571 ) 具有可比深度。据我们所知,这是第一个在量子电路中使用类似 Karatsuba 的公式和基于 CRT 的乘法的结果。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利,2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目,这是一个数据平台,使用人工智能 (AI) 技术,例如机器学习、数字技术和大数据,以及卫星和遥感数据,来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面,提供实时数据访问,以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法,农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识,从而改善价值链上的决策,”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后,小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示:“通过参与这些技术的开发和部署,AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。
什么是虚拟化?虚拟化可以摆脱“一台服务器、一个应用程序”的模式,从而显著提高组织中 ICT 资源和应用程序的效率和可用性。这样可以将未充分利用的资源动态应用于多台机器。硬件虚拟化或平台虚拟化是指创建一个虚拟机 (VM),该虚拟机 (VM) 就像一台带有操作系统的真实计算机一样。这是通过抽象物理服务器的资源(CPU、内存、网络等)来实现的。并将它们呈现给物理主机上运行的每个虚拟机。通过这样做,多个虚拟机可以共享相同的物理硬件,但在组织的网络中显示和运行为单独的服务器。这些虚拟机通常称为来宾,在其父虚拟机管理程序(创建虚拟机的软件或固件)主机上运行,该主机运行 Windows 或 Linux 操作系统(依赖于虚拟机管理程序)。服务器虚拟化通过移除多个物理服务器,允许更有效地利用资源,例如传统上在 Windows 的单独实例上运行的 Active Directory 域控制器和 Exchange 服务器现在不需要单独的硬件平台。通过移除服务或应用程序与物理硬件之间的一对一关系,组织环境现在可以使用许多新的可能性。现在可以像将文件从一个位置移动到另一个位置一样简单地移动服务,现在可以在几分钟内(而不是几小时或几天)实现灾难恢复,而且成本只是物理环境中的一小部分。为了进一步增强更少硬件和灵活可移动虚拟机的基本优势,虚拟化还为管理带来了其他优势。这些