• 将德克萨斯州法律 1 更改为 TXCALL1D,将德克萨斯州法律 2 更改为 TXCALL2D • 在 SIEC 参考资料中添加“德克萨斯州 SWIC 办公室”或“TxICC” • 删除了对 2015 年之前 P25 合规性的参考资料 • 添加了对 P25 令人信服的理由例外的参考资料 • 澄清了调制和加密的宽带和窄带 • 添加了关于如何在紧急情况下访问其他 VHF 中继器信道的脚注 • 更新表格以确保标题始终一致 • 在表 2 和表 5 中为中继器基座配置创建了分隔线 • 将表 3 分成两个表,将战术中继器配置更改为表 4 • 为边境地区重新划分边境通信频段创建了新的表 6 • 将 800 NPSPAC 互操作性信道的发射指示器更改为 20K0F3E • 更新了 MOU 语言以澄清 VFD 签名
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五,在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头,此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众,确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加,提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动,参与互动问答环节,并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展,其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”,全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性,并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处,他强调,自 2019 年以来,该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道,该渠道由数据科学和自动化支持,提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性,也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变,利用人工智能提供创新解决方案,满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调,与普遍看法相反,人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用,以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时,Weekes 向与会者保证,人工智能旨在增强人类能力,而不是取代人类。他强调,人工智能可以接管重复性任务,让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外,他强调了银行对数据保护的承诺,
•2023年11月在维也纳举行了为期四天的专家小组会议,以强调影响海洋环境的污染犯罪的关键问题。与《联合国海洋法公约》(UNCLOS)和《国际预防船舶污染公约》(MARPOL)等关键国际法律公约(例如联合国法律公约)(MARPOL)的讨论框架。参与者致力于定义国旗,沿海和港口国家的作用,探索先进的调查技术,并消除国际合作来打击影响海洋环境的污染犯罪的细微差别。该聚会在完善拟议的模型立法规定方面起着重要作用,目的是在纳入会议的反馈和随后的审查后,在2024年第一季度完成立法指南和附件。
最后一英里必须在适当的时间运送商业物流服务,以增强无缝的客户服务体验。本文研究了面对零售全渠道分布的挑战,以实现在服装组(组织阶段)的有效的最后一英里履行操作过程中。它调查了需求驱动的商店补货的最后一英里如何影响零售商的订单履行水平(充分和按时)(环境阶段)。本文还评估了综合信息系统对实体和虚拟全渠道分配网络的贡献,以提高时间效果,订单准确性和填充率(技术阶段)。采用了一种混合方法,使用频率和二项式测试的定量方法结合了访谈中定性数据的主观主题分析。给予一百七十五名问卷,回答率为85%。主要发现是,与最后一英里一致的当前订单履行过程在通过商店经济和商店Express交付的订单的填充率,交货时间和条件上有效。
摘要 - Spike分选对于从神经信号中提取神经元信息并了解脑功能至关重要。随着高密度微电极阵列(HDMEAS)的出现,多通道尖峰分类的挑战和机遇已经加剧。实时尖峰排序特别对于闭环大脑计算机界面(BCI)介绍至关重要,要求有效的硬件实现。本文介绍了L-Sort,这是一种用于实时多通道尖峰排序的硬件设计。利用尖峰定位技术,L-SORT可实现有效的尖峰检测和聚类,而无需在检测过程中存储原始信号。通过合并中值阈值和几何特征,L-SORT在准确性和硬件效率方面展示了有希望的结果。我们使用使用高密度神经探针(Neuropixel)记录的公开数据集评估了设计的检测和聚类精度。我们在FPGA上实施了设计,并将结果与最先进的状态进行了比较。结果表明,与其他基于FPGA的Spike分类硬件相比,我们的设计消耗了更少的硬件资源。索引术语 - Spike Anting,Spike Netization,Hardware
德勤是指德勤有限公司(一家英国私人担保有限公司,简称“DTTL”)、其成员所网络及其相关实体中的一个或多个。DTTL 及其每个成员所都是法律上独立的实体。DTTL(也称为“德勤全球”)不向客户提供服务。在美国,德勤是指 DTTL 的一个或多个美国成员所、其在美国使用“德勤”名称运营的相关实体及其各自的附属公司。根据公共会计的规则和规定,某些服务可能无法提供给鉴证客户。请访问 www.deloitte.com/about 了解有关我们全球成员所网络的更多信息。
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