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通过 S/4HANA 转型获得支持的客户数量比以往任何时候都多 完全合规的 SAP 交付覆盖了 150 多个国家 “单一来源”SAP 人才解决方案受到繁忙客户的青睐 项目加速:2024 年,bluewave 每周填补 4 个 SAP 职位空缺 超过 1.6 万名 SAP Network+ 成员可以免费观看 S/4HANA 咨询网络研讨会 同比增长:收入 27%,利润 18% 多个第四季度的 S/4HANA 客户赢得项目,计划于 2025 年第一季度推出
所审查的干预措施类型千差万别,大多数研究方法论较差,总体偏倚风险较高。Stockings 等人(2018 年)报告称,总体而言,干预措施对药物滥用流行率的影响有限。干预措施的可持续性问题、社区青睐的非循证干预措施以及一些干预措施需要较长时间才能建立,所有这些都导致了迄今为止发现的适度效果。还应注意的是,基于社区的干预措施可能只会影响少数 AOD 结果,或者可能只会使社区内的特定群体受益。6
摘要 近年来,神经网络,尤其是深度架构在脑机接口 (BCI) 领域的脑电信号分析中受到了广泛关注。在这个正在进行的研究领域,端到端模型比需要信号转换预分类的传统方法更受青睐。它们可以消除对专家的先验信息和手工特征提取的需求。然而,尽管文献中已经提出了几种深度学习算法,在对运动或心理任务进行分类方面取得了很高的准确率,但它们往往缺乏可解释性,因此不太受神经科学界的青睐。其背后的原因可能是参数数量众多,以及深度神经网络对捕捉微小但不相关的判别特征的敏感性。我们提出了一种称为 EEG-ITNet 的端到端深度学习架构,以及一种更易于理解的方法来可视化网络学习的模式。使用初始模块和带扩张的因果卷积,我们的模型可以从多通道脑电信号中提取丰富的光谱、空间和时间信息,并且复杂度(就可训练参数的数量而言)低于其他现有的端到端架构(例如 EEG-Inception 和 EEG-TCNet)。通过对 BCI 竞赛 IV 中的数据集 2a 和 OpenBMI 运动想象数据集进行详尽评估,EEG-ITNet 在不同场景中的分类准确率比其竞争对手高出 5.9%,具有统计学意义。我们还从神经科学的角度全面解释和支持网络图示的有效性。我们还在 https://github.com/AbbasSalami/EEG-ITNet 上免费提供我们的代码。
摘要 — 由于人口增长和对能源资源的需求增加,人们广泛需要可再生能源 (RES)。RES 价格低廉、储量丰富且无污染。储能系统 (ESS) 对于满足负载要求至关重要。由于其能量密度高,BESS 通常受到青睐。在临时情况下,它对突然变化的反应很慢。储能系统 (ESS) 对于满足负载要求至关重要。由于其能量密度高,BESS 通常受到青睐。在临时情况下,它对突然变化的反应很慢。因此,为了构建 HESS,需要将具有高功率密度的 ESS(例如超级电容器)与电池结合使用。ESS 和 PV 阵列通过 48 V DC 连接器连接。在这项工作中,随着太阳能输出功率的上升,HESS 使用额外的功率来保持负载的电源恒定,并在 PV 无法满足负载需求时将能量返回给负载。建议采用集成控制方法,该方法可以高效地产生双向转换器的开关脉冲。电压控制环路产生流向 HESS 的全部电流。除了设计现有的控制环路外,还进行了稳定性分析。在 HESS 稳定性测试中采用了波特图。结果令人鼓舞,控制器有效地在 SC 和电池之间共享功率并恢复直流链路电压。使用建议的控制器,发现 HESS 在长时间提供平均功率和短时间内管理瞬态情况方面表现良好。索引术语 — 电池、可再生能源、储能系统、混合储能系统、超级电容器。
电子传感器的快速发展无疑将导致数码相机取代胶片摄影测量相机。然而,至少在未来十年内,摄影测量界将同时使用模拟相机和数码相机。随着 ADS40(LH Systems 和德国航空航天中心 (DLR) 的联合项目)的问世,必须解决传感器校准问题。本文回顾了目前两个地点使用的校准设备。虽然 DLR 设备因其高度灵活性以及在开发阶段修改几何、辐射和光谱测量的可能性而受到青睐,但 LH Systems 设备针对工业需求进行了优化,尤其是通过快速和自动测量模式。
除了传统能源之外,铜铍合金和氧化铍陶瓷在太阳能光伏电池的两大主导技术中越来越受到青睐。在薄膜太阳能领域,铍合金在连接太阳能电池板的导电端子时具有出色的热管理、导电性和强度。在替代聚光光伏 (CPV) 技术中,氧化铍陶瓷的卓越热管理性能使电池能够在非常高的太阳能浓度下运行,已经达到太阳强度的 1,000 倍,同时仍能保持 CpV 电池的精密电子元件冷却,这是在阳光充足的地区向电网添加太阳能的关键因素。