論文の概要: Workshop Report: Brightest Light Initiative (March 27-29 2019, OSA
Headquarters, Washington, D.C.)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09712v2
- Date: Wed, 25 Mar 2020 13:41:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 09:05:11.849149
- Title: Workshop Report: Brightest Light Initiative (March 27-29 2019, OSA
Headquarters, Washington, D.C.)
- Title(参考訳): ワークショップ報告:Brightest Light Initiative(2019年3月27-29日、ワシントンD.C.OSA本部)
- Authors: Roger Falcone (UC Berkeley) Felicie Albert (LLNL) Farhat Beg (UC San
Diego) Siegfried Glenzer (SLAC) Todd Ditmire (UT Austin) Tom Spinka (LLNL)
Jonathan Zuegel (Univ. Rochester)
- Abstract要約: Brightest Light Initiative (BLI) Workshop Reportは、ワシントンD.C.で2019年3月27日から29日にかけて開催されたコミュニティ主導のワークショップで、100人以上の先進的な科学者によって開発された作業を可能にするための重要な研究思想と勧告を捉えている。
ワークショップ参加者は、最も高強度レーザーによって実現された科学のための重要な機会と、現在の技術と能力のギャップについて理解を深めた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This Brightest Light Initiative (BLI) Workshop Report captures the important
research ideas and recommendations for enabling that work developed by over 100
leading scientists at a community-initiated workshop held March 27-29, 2019 in
Washington, DC. Workshop attendees developed an understanding of key
opportunities, as well as gaps in current technologies and capabilities, for
science enabled by the highest-intensity lasers.
- Abstract(参考訳): このbli(brightest light initiative)ワークショップレポートは、2019年3月27日から29日にかけてワシントンd.c.で開催されたコミュニティ主導のワークショップで、100人以上の主要な科学者による作業を可能にするための重要な研究アイデアと推奨を捉えている。
ワークショップの参加者は、高輝度レーザーによって実現される科学のための、主要な機会と現在の技術と能力のギャップについて理解を深めた。
関連論文リスト
- Overview of MWE history, challenges, and horizons: standing at the 20th anniversary of the MWE workshop series via MWE-UD2024 [39.77194534023391]
第1回MWEワークショップの開催は2003年を皮切りに,MWE-UDとLREC-COING 2024が共同開催するMWE-UDの共同ワークショップが,過去20年近くにわたって開催されるMWEワークショップの20周年を記念した。
このマイルストーンに立ち、このワークショップシリーズを振り返り、研究者が長年にわたって行ってきた研究トピックと方法論を要約します。
我々はまた、私たちが直面している現在の課題と、CLおよびNLP分野におけるMWE研究のより広範な影響/エネルギーについても論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-25T11:00:27Z) - Reflections from the 2024 Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry [68.97388926441971]
材料科学・化学分野における応用のための第二大言語モデル(LLM)ハッカソンの結果について述べる。
このイベントは、グローバルなハイブリッドな場所を巡って参加者が参加し、34チームが応募した。
提出は7つの主要なアプリケーション領域にまたがって行われ、アプリケーションのためのLLMの多種多様な実用性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T23:08:01Z) - Many Heads Are Better Than One: Improved Scientific Idea Generation by A LLM-Based Multi-Agent System [62.832818186789545]
Virtual Scientists (VirSci) は、科学研究に固有のチームワークを模倣するために設計されたマルチエージェントシステムである。
VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。
このマルチエージェントアプローチは、新しい科学的アイデアを生み出す上で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-12T07:16:22Z) - Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers [90.26363107905344]
大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。
LLMシステムは、新しい専門家レベルのアイデアを生み出すための第一歩を踏み出すことができるという評価はない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-06T08:25:03Z) - DISCOVERYWORLD: A Virtual Environment for Developing and Evaluating Automated Scientific Discovery Agents [49.74065769505137]
本研究では,新しい科学的発見の完全なサイクルを実行するエージェントの能力を開発し,ベンチマークする最初の仮想環境であるDiscoVERYWORLDを紹介する。
8つのトピックにまたがる120の異なる課題タスクが含まれており、3レベルの難易度といくつかのパラメトリックなバリエーションがある。
従来の環境においてよく機能する強力なベースラインエージェントが、ほとんどのdiscoVERYWORLDタスクに苦労していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T20:08:44Z) - Reducing the climate impact of data portals: a case study [3.116594853744012]
本稿では,MaRDI(Mathematical Research Data Initiative)ポータルのエネルギーフットプリント削減技術について論じる。
今後,これらの変化を実践し,エネルギー効率の向上に関する具体的な測定を行う予定である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T08:45:36Z) - Building Resilience to Climate Driven Extreme Events with Computing
Innovations: A Convergence Accelerator Report [1.181206257787103]
2022年、アメリカ国立科学財団(NSF)は、CRA(Computer Research Association)に資金を提供し、"Building Resilience to Climate-Driven Extreme Events with Computing Innovations"というワークショップを開催した。
全体的な目的は、この重要なトピックに関する収束研究を促進するアイデアを開発し、規律を越えて研究者間のコラボレーションを促進することであった。
CCCコミュニティのホワイトペーパー“Computer Research for the Climate Crisis”に基づいて、私たちは最初、エネルギー、農業、環境正義、交通、物理インフラの5つの影響領域に焦点を当てました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T15:49:22Z) - LaserMix for Semi-Supervised LiDAR Semantic Segmentation [56.73779694312137]
We study the underexplored semi-supervised learning (SSL) in LiDAR segmentation。
当社の中核となる考え方は、LiDAR点雲の強い空間的手がかりを活用して、ラベルのないデータをうまく活用することです。
我々は、異なるLiDARスキャンからレーザービームを混合し、一貫性と自信のある予測を行うことを奨励するLaserMixを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T18:00:04Z) - Deep Learning & Software Engineering: State of Research and Future
Directions [37.45171549466233]
NSFが後援するコミュニティワークショップは、カリフォルニア州サンディエゴで開催された第34回IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE'19)と共同で開催された。
このワークショップの目的は、横断的な研究の優先度の高い領域を概説することであった。
本報告では,ワークショップで論じられた最優先分野を概説する研究領域について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-17T20:46:08Z) - ECIR 2020 Workshops: Assessing the Impact of Going Online [28.966267953358198]
ECIR 2020は、新型コロナウイルスのパンデミックの影響を受けやすい会議の一つだ。
会議議長は、当初計画されていた日付(2020年4月14日から17日)を維持し、完全なオンラインイベントに移行することを決定した。
我々はこのシナリオでECIR 2020ワークショップを組織した経験を2つの視点から説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-14T06:49:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。