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FQM新闻稿-2024 Q2（实际）
“我们在赞比亚又有了一个坚实的季度，并且随着迄今为止的工作，堪萨斯州和哨兵在今年剩余的时间内都很好。在企业中，持续的成功调试和升级促进了2024年6月1日的商业生产宣布，而S3扩展进展顺利，并有望在2025年中期完成。，我们还在继续努力维持资产负债表的实力时发起了铜绿计划，” First Quantum首席执行官Tristan Pascall评论说。“最后，与江西铜达成股东权利协议令人高兴，该协议正式为我们之间的关系做出了明确的基础。自2019年购买第一量Quantum股票以来，与长期客户的江西铜的关系已巩固。我们期待江西铜在公司的战略方向上的持续支持。”
印度的实际 GDP 预计将增长 6.5-7 个百分点
2020 财年，印度年均经济增长率为 6.6%，这或多或少反映了经济的长期增长前景。然而，调查警告称，2024 年地缘政治冲突的任何升级都可能导致供应错位、大宗商品价格上涨、通胀压力复苏和货币政策宽松停滞，并可能对资本流动产生影响。这也会影响印度储备银行的货币政策立场。2024 年的全球贸易前景依然乐观，商品贸易预计将在 2023 年萎缩后回升。调查强调，利用政府采取的举措并抓住新兴市场的未开发潜力；商业、咨询和 IT 支持服务的出口可以扩大。尽管核心通胀率在 3% 左右，但印度储备银行一方面关注宽松政策的取消，另一方面关注美联储，因此相当长一段时间内维持利率不变，预期的宽松政策被推迟。经济调查显示，印度经济表现出对一系列全球和外部挑战的韧性，2024 财年实际 GDP 增长 8.2%，在 2024 财年的四个季度中有三个季度的增长率超过 8%，这得益于稳定的消费需求和稳步改善的投资需求。
马尔代夫经济 2019-2022 年实际 GDP ...
MBS 马尔代夫统计局 GDP 国内生产总值 UVI 单位价值指数 CMI 建筑材料指数 CPI 消费者价格指数 GVA 增加值总额 IPD 隐性价格平减指数 GDP(E) 国内生产总值（支出） NPISH 为家庭服务的非营利机构 HFCE 家庭最终消费支出 GFCF 固定资本形成总额 GFCE 政府最终消费支出 GNI 国民总收入 GNDI 国民可支配总收入 GNS 国民储蓄总额 IMF 国际货币基金组织 RGDP 实际国内生产总值（不包括）
nivolumab和ipilimumab用于无法切除的恶性间皮瘤：24个月预测与实际分析
使用Kaplan-Meier方法来确定Nivolumab患者的治疗时间。休息时间定义为供应之间中位时间的三倍以上。在数据结束时，一名患者被视为继续治疗（分类为Kaplan-Meier分析）（即2023年11月底）如果他们的上一张处方是在中位数时间的三倍之内，以补给该结束日期。否则，该患者被认为已停止治疗，治疗覆盖范围结束日期是他们上次处方的供应日期以及中位数的补给时间。如果患者的供应距离的差距是中位数时间的三倍以上，则该患者被认为已被重新治疗。
协作机器人系统的实际应用
9 APPENDIX .......................................................................................................... 73
小对象检测的实际性能
标题：小对象检测的现实性能演示者名称：Michel van Lier公司名称 /研究所：TNO项目名称：Mantis Vision Funding Group：PENTA / XECS / EURIPIDES / ECEL / ECSEL / KDT摘要可以在网站上发布：☒是的，no提供500个单词的摘要最多。使用字体Arial，尺寸11。如果使用了数字，则文本和数字必须留在此页面内。自动化对象检测在各种应用中变得越来越相关。这包括可见和IR视频中的人，无人机，船只和车辆的检测。对于可能与人类一起部署的自治系统，情境意识（SA）至关重要，因此可以尽早调整潜在的危险操作。挑战是在大量宽阔的视野摄像头系统中检测和跟踪大距离的人，这是无处不在的，因为这仅导致每人只有几个相机像素。最重要的是，光线和天气状况在对象检测性能中起作用，这是一个额外的挑战。基于学习的对象检测方法（例如Yolo）已证明在许多应用中为此目的有希望，但是当对象上的像素数量减少时，它们的性能会降低。最近的方法旨在通过考虑时间信息来改善对小物体的检测。这样的时空深度学习模型原则上可以检测到高达4个平方像素的移动人员。在如此小的规模下，性能可能受许多因素的影响。为了更好地了解这些效果，我们已经在朝向非结构化的地形的观测塔上安装了一个相机系统，以便在视野中可见200至400的区域。使用此设置，我们可以研究对象和背景之间的对比度，成像系统的分辨率以及深度学习模型对小人检测准确性的精确性。我们创建了一个数据集，该数据集由长时间记录并涵盖几个季节的简短剪辑组成。使用结果数据集，我们比较了不同模型的对象检测性能，但也评估了光和天气条件的效果，并在现实世界中证明了最新的自动化小对象检测的限制。
爱因斯坦相对论的实际应用 – GPS 导航系统……
我们不需要知道它是如何工作的，只需要看看我们的 GPS - 虽然你可能经历过偏远地区 GPS 失灵的情况。全球定位系统 (GPS) 是一个由卫星和接收设备组成的网络，用来确定地球上某物的位置，例如你的手机。今天的 GPS 接收器非常精确，它们可以将其位置 (纬度、经度和高度) 精确到厘米。它于 1973 年发明，最初仅供美国军方使用。GPS 设备记录它从每颗卫星接收到这些信息的准确时间，然后评估每个信号到达所需的时间。初步估计，通过将经过的时间乘以光速，它可以计算出它与每颗卫星的距离，比较这些距离并计算出它自己的位置。
朝实际的微秒尺度光学网络
我们描述了基于Rotornet和Opera Architectures的构建经验并部署了需求忽略的光学切换网络。我们详细介绍了128端口光转子开关的设计，制造，部署和端到端操作以及支持NIC硬件和主机软件。使用此原型，我们以实用的相关性评估与商品硬件和软件的产量，同步和互操作性。我们在操作性rotornet中提供了Linux TCP吞吐量和宿主到宿主潜伏期的第一个现实测量值，比商品数据包切换硬件的速度快于99％的ping时间，实现了98％的链接率。在此过程中，我们通过链接级别的辍学来发现意外的挑战，并设计了一种新颖而灵活的方法来解决它们。我们的部署经验证明了我们实施方法的可行性，并确定了未来探索的机会。
测量绿色过渡中的实际GDP增长
降解的支持者查询生态可持续性与经济增长的兼容性和基于经济产出的持续扩展为基础的CAPI TALIST系统。本文部署了建构主义政治经济学的见解以及有关技术专业知识政治的最新文献，以基于和挑战这一分析。使用英国国家会计惯例作为案例研究，它探讨了当前的AP如何促进GDP测量既促进并阻碍减少材料吞吐量的处理，因为经济产量增加，“较少”为“更多”。不是促进GDP增长的替代方案，而是如何使用从已建立的国家会计和GDP测量的概念资源来减少追求增长与追求可持续性之间的紧张关系。虽然远离灵丹妙药，但国家会计技术官能实践的变化可以减少绿色过渡政策的经济和政治障碍。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。