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元宇宙对侵权和执行的影响......
构建不同替代未来之间的比较。由于不同的底层技术在生产和消费知识产权资产方面提供不同程度的自由度，该指标突出了每个元宇宙场景的结构特征如何影响知识产权的创造、传播和保护。在更加分散的环境中，创作者可能会拥有更大的自主权和创新机会，而集中式平台可能会施加更严格的控制，影响知识产权所有权和使用权。了解这些动态对于寻求驾驭元宇宙中不断变化的知识产权格局的利益相关者来说至关重要。▪ 元宇宙的分层视图 | 该研究采用了元宇宙的分层视图，
在应用科学大学的芬兰大学中执行策略的能力模型
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是，EA框架是复杂的使用工具，它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型（HERM）和商业技术（BT）标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反，关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张，供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型，并确认研究差距以供未来的研究。
无线微型磁相变软执行器
应用。 [3] 然而，尽管取得了这些进展，这些执行器要实现大输出力和高重量标准化工作能力（以下称为“工作能力”）仍然具有挑战性。 [4] 这是因为组成材料较软且体积有限，难以储存和释放高机械能。 [2d,5] 目前，大多数微型软执行器的工作能力相对较低，在 10 –3 至 10 2 J kg − 1 范围内（图 S1，支持信息），[3b,6] 这使得它们无法用于潜在的医疗器械、操作和其他需要高工作能力的应用。 [7] 此外，现有磁控软执行器的最大输出力约为 60 µN。然而，许多医疗程序，如支架植入术 [8] 要求装置的输出力超过 1 N，这约为磁控软执行器最大输出力的 10软气动执行器同时提供了高机械性能和柔顺性，使其在强力操控中得到了广泛的应用。[9] 具体而言，尽管杨氏模量较小（约为 10 kPa），但这些执行器可以提供高工作能力（9 J g-1），比大多数已报道的执行器的性能高出约 10 1 –10 3 倍。尽管形状记忆合金具有类似的工作能力，但它是执行器的 10 6 倍
Karen M. Davis 工业运营执行董事...
海军网络战发展组执行主任 Davis 博士担任海军网络战发展组执行主任，负责指导发现和开发创新的太空、网络和电子战对策，以利用对手的弱点。Davis 博士于 2022 年 9 月 11 日被任命为国防情报高级官员，拥有十年文职服务经验。在被任命为现职之前，Davis 博士曾担任海军信息战副参谋长 (OPNAV N2N6) 的信息战未来能力 (OPNAV N2N6IX) 主任。在这个职位上，他领导分析并推动研究和开发，以提供关键的信息战能力，使分布式海上作战和远征先进基地作战能够在战略竞争中发挥作用。在担任 OPNAV N2N6IX 主任之前，戴维斯博士在国家情报总监办公室完成了联合任务，担任国家反扩散中心核战争组组长。在联合任务之前，戴维斯博士在海军担任过各种职务。他曾担任数字战争办公室需求与资源部门负责人，专注于推动数字集成和转型工作，以增强分布式部队的杀伤力和决策能力。他还担任过海军作战部信息战副部长 (OPNAV N2N6B) 的执行助理以及战场意识部门 (OPNAV N2N6F2) 的需求官。戴维斯博士于 2007 年毕业于宾夕法尼亚州立大学，获得化学博士学位。他还拥有纽曼大学化学和数学理学学士学位。他于 2016 年、2021 年和 2024 年获得海军部功勋文职服务奖。
不同运动干预措施对自闭症谱系障碍儿童执行功能的影响：网络荟萃分析
结果：包括一些相关研究。结果表明，体育活动显着改善了ASD儿童的执行功能（抑制性控制，认知能力和工作记忆）的所有三个维度。认知灵活性和抑制性控制的改善都达到了中等效应的大小。然而，抑制控制的改善要比认知能力的改善要好，而工作记忆的改善未达到培养基水平。迷你篮球可有效改善抑制性控制和认知能力，但没有工作记忆。ping pong在认知的灵活性和工作记忆中更有效，但在抑制性控制方面较弱。固定自行车在所有三个维度上都没有效果。在其他干预措施中，学习自行车，动物辅助疗法和Exergaming的认知能力表现更好。Spark，Neiyang Gong和武术也有效地改善了抑制性控制。但是，火花和固定自行车在改善工作记忆方面并不重要。
PHA Tonnerre 号和 FLF Guépratte 号启航执行 JEANNE D'ARC 2024 任务
08:00：在土伦海军基地正门集合；典礼开始；参观边缘；登上 PHA Tonnerre 号起航；与 Schaar 上尉和学生军官们之间的微妙紧张；上午结束：乘坐前往土伦海军基地的连接汽艇登陆。
您的战略需要一份战略执行摘要（新）
○ 诊断师 - 以客观和外部的视角诊断业务环境，并将组织的战略与已确定的环境相匹配 ○ 细分者 - 构建组织，使其战略与相应的业务环境相匹配 ○ 颠覆者 - 不断审查和审视诊断和细分，并质疑它们是否与业务环境相一致，以防止僵化 ○ 团队教练 - 选择合适的人来管理他们的战略部分，并加深他们对战略调色板的理解 ○ 销售人员 - 倡导并向投资者和员工传达所选战略 ○ 询问者 - 提出探索性问题以改进战略方针 ○ 天线 - 向外看，捕捉不断变化的外部环境的信号 ○ 加速器 - 重视需要额外自上而下支持的关键举措
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
