数字经济中经济实体发展范式的转变 SERHIY SHKARLET 校长,国立“切尔尼戈夫理工大学”,切尔尼戈夫,14035,乌克兰 MAKSYM DUBYNA 国立“切尔尼戈夫理工大学”金融、银行和保险系,切尔尼戈夫,14035,乌克兰 KHRYSTYNA SHTYRKHUN 国立“切尔尼戈夫理工大学”金融、银行和保险系,切尔尼戈夫,14035,乌克兰 LIUDMYLA VERBIVSKA 商务、贸易和证券交易所运营系,尤里·费德科维奇·切尔诺夫策国立大学,切尔诺夫策,58012,乌克兰 摘要: - 全球数字化迫使现代企业对外部环境的快速变化做出反应并适应它。因此,现有的商业模式在生产、推广、沟通、计算、与合作伙伴和消费者的互动等领域正在发生转变。在此背景下,科学界对探索经济数字化的理论和实践方面及其对经济实体运作特点的影响的兴趣日益浓厚。基于标准方法,研究了传统和数字经济实体运作的特点,使用的标准如下:生产要素、企业组织形式、工作场所位置、生产成果、经济过程、与按需经济的联系、支付方式、与其他企业的关系、提升企业形象的职业、员工之间的沟通方式、信息的保存和处理、企业推广工具和消费者沟通。分析了 2018 年数字化对全球和乌克兰企业活动影响的主要统计指标。概述了使用数字经济工具的可行性。确定了数字化转型空间对企业影响的优缺点。关键词:经济实体、数字化、商业模式、数字经济、数字营销、数字企业。
国家老化研究所总结了老年人跌倒原因的差异,包括视力和反射的恶化;糖尿病,心脏病,姿势性低血压,尿失禁和痴呆等疾病;药物;和家里的危险。虽然大多数跌倒并没有导致严重伤害,但其他一些成年人可能会遭受骨折,骨折,自信和独立性的丧失。与跌倒的人为成本(英国卫生安全局,2024年),跌倒在每年约20亿英镑和400万英镑的住院日期,房屋中的瀑布风险未解决4.35亿英镑(仅跌倒:我们所有的健康状况:将所有健康状况应用于健康:健康的改善和偏见,20222)。
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摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像,并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据,训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题,并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型,引入了 18 类物体,根据人造物体和背景(人为或自然景观)之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行,具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中,发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明,在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习,分类,分割,远程监控,神经网络,遗传算法,背景目标环境,光电系统,热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
• Antti Pulkkinen,美国国家航空航天局戈达德飞行中心太阳物理科学部主任(主持人) • Nicole Duncan,英国航宇系统公司民用空间、空间与任务系统战略规划经理 • Omar Nava 中校,美国空军气象部门气象战略规划与整合部空间气象与环境电磁效应负责人 • Mangala Sharma,美国国家科学基金会空间气象项目主任 • Elsayed Talaat,美国国家海洋和大气管理局 NESDIS 空间气象观测办公室主任
本标准由戈达德太空飞行中心 (GSFC) 发布,旨在为已被认可为 NASA 计划和项目标准的流程、程序、实践和方法提供统一的工程和技术要求,包括对项目的选择、应用和设计标准的要求。本标准为戈达德太空飞行中心 (GSFC) 有效载荷、子系统和组件的环境验证计划提供指南,并描述实施所述环境验证的方法。有关本标准的信息、更正或补充的请求应通过 GSFC 技术标准网站 http://standards.gsfc.nasa.gov 上的“联系我们”提交。原件签名人:Michael Viens 技术标准协调员 戈达德太空飞行中心