关于 EBITDA、EBIT 和净利息支出的公开公司级数据有限,这些数据会显示在公司的纳税申报单上。虽然美国国税局 (IRS) 提供的纳税申报数据可以计算 EBITDA、EBIT 和净利息,但这些数据是在行业层面汇总的,因此不能清楚地了解限制下不允许的利息支出。美国国税局公开提供的纳税申报数据中跨公司的汇总通常会导致无法以任何合理的精度计算不允许的利息。例如,分别为两家公司计算利息支出限额可能会与汇总它们的数据并计算利息支出限额时计算利息支出限额的结果不同。
当前和未来的太空和机载光学仪器面临着巨大的技术和经济挑战,趋向于高度集成。因此,组件和由此产生的子组件的复杂性使增材制造 (AM) 成为一种颠覆性生产的手段。此外,随着性能要求的提高,光学系统变得越来越大,这需要开发新的制造工艺以保证预期的性能。陶瓷材料的另一个非常苛刻和具有挑战性的关键领域是半导体行业。事实上,这些设备的整个制造工艺流程非常激进,需要具有特殊化学、热和电子性能的材料,而只有陶瓷才能满足这些要求。此外,对灵活和复杂形状的需求以及在最近的短缺之后不断增长的搬迁和加速生产的愿望使得 3D 打印成为一种相关的应对措施。因此,我们不难理解为什么航空航天和电子应用代表着未来 10 年 3D 打印陶瓷技术部件最重要的收入机会,预计到 2030 年底将达到约 7.64 亿美元。
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要:本文提出了一种新方法,利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面(图像平面和铁轨平面)之间的单应性矩阵和一个人工神经网络,可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机,以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器,但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体(人)的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%,并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词:人工神经网络;自动列车运行;距离估计;单应性;图像处理;机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势,可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力,以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天,自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV),可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心,而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置,不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外,轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域(无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT))。基本思想是使用一定程度的自动化,将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统(例如 ERTMS)。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1,列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分,减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行,列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管,这些系统可以感知环境并俯瞰现场,检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分,障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例(例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目)来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规,障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统(图 1),用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息,并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行,并在不同的光照条件下运行(白天、
今年第一季度,尽管采取了严格的防控措施,但经济活动比预期更具韧性,略有增长。制造业绩效数据以及商业和消费者调查表明,实际 GDP 增长在第二季度进一步增强,下半年应会明显增强。按年计算,预计 2021 年实际 GDP 增长率将达到 5.0%,2022 年将达到 4.2%。2021 年的预测明显高于春季。这是由于第一季度 GDP 大幅上调,以及经济活动对放松流动性和商业限制的反应强于预期。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
基础工程师 1 – 这是教授的一篇文章。 Costa Nunes 使用 Tubulões 粉底。 2 - AVENIDA CENTRAL / RJ 大楼共 34 层,建于 1960 年,采用压缩空气管道,底座加宽。 3 — 在沉箱底部的地面上进行了负载试验。 4 – 根据他在大量工作中积累的经验,Prof.科斯塔努涅斯 (Costa Nunes) 制定了标准来定义沉箱底部土壤的允许应力。 5-随着目前沉箱、桩基开挖设备的先进技术以及水下混凝土浇筑的常规使用,现在很少使用压气沉箱基础。 6-当前严格的职业安全要求也使得在基础中使用压缩空气变得不可行。风险非常高。 7 — 但是,教授的基本观点是。 Costa Nunes 对沉箱底部土壤的允许应力进行了定义,他的建议仍然有效。 8 – 已添加一些带有照片和/或图形的附件来说明文章。
过去疫苗的早期释放表明可能出现问题。在1955年,批准了可注射的脊髓灰质炎疫苗,但刀具实验室生产的批次含有活病毒。几百个孩子瘫痪了,几个孩子死亡。7 1976年,杰拉尔德·福特(Gerald Ford)总统(例如特朗普(Trump)面临选举),尽管对疫苗的安全有争议,但仍针对猪流感进行了疫苗接种运动。接受该疫苗的人发生了大约500例GUILLAIN-BARRE综合征。8
b'假设 S i 是标准形式博弈 G 中局内人 i D 1; : : : ; n 的有限纯策略集,因此 SDS 1 : : : S n 是 G 的纯策略方案集,i .s/ 是局内人选择策略方案 s 2 S 时局内人 i 的收益。我们将在 S 中有支持的混合策略集表示为 SDS 1 : : : S n ,其中 S i 是在 S i 中有支持的局内人 i 的混合策略集,或者等价地,S i 成员的凸组合集。我们用 S i 表示除 i 之外所有局内人的混合策略向量集。如果对于每个 i 2 S i , i .si ; i / > i .s 0 i ; i / ,则我们说 s 0 i 2 S i 被 si 2 S i 强支配。如果对于每个 i 2 S i , i .si ; i / i .s 0 i ; i / ,且对于至少一个 i 的选择,不等式是严格的,则我们说 s 0 i 被 si 弱支配。请注意,一种策略可能不会被任何纯策略强支配,但可能被混合策略强支配。假设 si 对于玩家 i 是一种纯策略,使得玩家 i 的每个 0 i \xc2\xa4 si 都被 si 弱(分别强)支配。我们称 sia 为 i 的弱(分别强)支配策略。如果存在一个所有玩家都使用支配策略的纳什均衡,我们称其为支配策略均衡。一旦我们消除了每个玩家的劣势策略,结果往往是一开始不占优势的纯策略现在占优势了。因此,我们可以进行第二轮消除劣势策略。事实上,这可以重复进行,直到纯策略不再以这种方式被消除。在 \xef\xac\x81nite 游戏中,这将在 \xef\xac\x81nite 轮次之后发生,并且每个玩家总是会剩下至少一个纯策略。如果强(或弱)劣势策略被消除,我们称之为强(或弱)劣势策略的迭代消除。
NASA 的项目成本估算发生了显著变化(既有增加也有减少),这表明 NASA 对其项目的成本以及实现目标需要多长时间缺乏清晰的认识。例如,在 GAO 审查的 27 个项目中,超过一半的开发成本估算有所增加,对于某些项目来说,这种增加幅度很大,高达 94%。GAO 详细审查的 10 个项目的成本估算都发生了变化。在这 10 个项目中,有 8 个项目的估算有所增加。尽管 NASA 列举了变化的具体原因,例如技术问题和资金短缺,但成本估算的变化表明这些项目缺乏足够的知识来确定优先事项、量化风险和做出明智的投资决策,从而预测成本。最值得注意的是,NASA 的基本成本估算流程(管理项目的重要工具)缺乏确保项目估算合理所需的纪律。具体而言,GAO 发现,GAO 详细审查的 10 个 NASA 项目均未满足 GAO 的所有成本估算标准,这些标准基于卡内基梅隆大学软件工程研究所制定的标准。此外,这 10 个项目均未完全满足某些关键标准,包括明确定义项目的生命周期以建立项目承诺和管理项目成本,这是 NASA 的要求。此外,只有三个项目提供了分步说明