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塞巴斯蒂安·沙弗（Sebastian Schaffer）的公共博士辩护，MSC物理学...
总的来说，本文通过将硬性约束物理学知情的神经网络技术整合到能量最小化框架中，从而对计算微磁性做出了贡献。但是，开发的方法在磁静态方面具有进一步的适用性，用于其他物理和工程领域。短传记：塞巴斯蒂安·亚历山大·沙弗（Sebastian Alexander Schaffer）（生于1992年）是奥地利计算科学家。在Zeltweg完成高中后，他获得了Tu Wien的工程工程学士学位。他对计算机科学和数学数学的兴趣日益增长，使他攻读大学的计算科学硕士学位。wien。在他的主人论文中，由L. Exl和N. J. Mauser监督，他探索了用于预测磁化动态的机器学习方法，并产生了2个出版物。他继续担任计算科学领域的博士生，重点是微型磁性中的机器学习，而全职员工在WPI的一半，在Univ的研究平台上进行了一半。Wien，他在数学建模和应用机器学习中教书。致谢：本文的研究是由FWF（奥地利科学基金会）通过“减少微型磁性的订单方法（ROAM）的订单方法”（Grant-Doi：10.55776/p31140），“ data-roam”（Grant-doi：10.55776/pat76615923）和“ Denamm Insport” （Grant-Doi：10.55776/p35413）。感谢研究平台MMM和Wolfgang Pauli Institute（WPI）的进一步财务和行政支持。
是幻想是...
这项研究的目的是检查幻想是否应归类为移情测量中的认知或情感因素。在文献中分类并不统一，因此使用代表性样本的经验测试可以提供清晰度。我们的样本由10至88岁之间的10,303名受试者组成。我们使用了德语版本的人际反应性指数SaarbrückerPersönlichkeitsfragenspf。幻想量表与同理心关注的相关性显着更高，因此应被认为是同理心的情感组成部分。此外，我们的数据表明，女性的FS得分明显高于男性，这也表明对量表的解释更具情感性的解释，因为通常认为女性具有更情感上的同理心。此外，随着年龄的增长，我们能够证明幻想的显着下降，尤其是女性，这也表明了情感解释。
PQC 将如何影响出入境解决方案中的非接触式旅行？ Mühlbauer Group
THE VAULT 第 40 期 由柏林 Krowne Communications GmbH 出版。 出版商：Krowne Communications GmbH，Kurfürstendamm 194, 10707 Berlin 主编：Steve Atkins 艺术总监：Nina Eggemann 合伙人导演：Yvonne Runge 编辑贡献：Steve Atkins、Daniela Previtali、Klaus Schmeh、Robert Bach、Lutz Richter 照片：ISTOCKPHOTO、INFINEON TECHNOLOGIES、WIBU-SYSTEMS、MÜHLBAUER、EVIDEN、FREEPIK AI IMAGE EDITOR、KROWNE COMMUNICATIONS 版本：2024 年 7 月。 未经出版商书面明确许可，不得全部或部分复制本出版物的任何部分。 所有产品版权和商标均归其各自所有者所有。所有产品名称、规格、价格和其他信息在印刷时均正确无误，但如有更改，恕不另行通知。出版商对虚假或误导性信息或遗漏不承担任何责任。
数字转换如何影响绿色供应链效率？
抽象的数字转型是本世纪的杰出现象之一，它对经济，社会和环境有许多影响。数字转换意味着使用新技术，从而提高效率，创造力和创新，并可以解决环境挑战，例如减少空气，水和土壤污染，节省自然资源，保护生物多样性并解决温室效应。缓慢的绿色性能是一个指数，它可以衡量企业对环境活动的遵守程度，并为子孙后代提供资源。组织和公司正试图将其生产活动转向绿色生产。广告活动还通过绿色营销和绿色营销组合来组织。鉴于绿色性能的重要性，本文解释了绿色供应链的哪些方面受数字化转型的影响。本文基于从可靠的枢纽研究站点收集的文章以及对数字和绿色管理专家的访谈。本文是定性的，它引用了许多文章和MaxQDA软件的定性分析方法，并解释了数字转换如何使绿色供应链更有效。结果表明，数字转型对绿色产量的影响最大，其次是绿色材料和绿色消费。关键字：数字化转型，绿色链效率，绿色材料，绿色生产，绿色消费
关于与受冲突影响地区的矿物和金属有关的尽职调查和透明度的报告
由公司的尽职调查指导委员会（以下称委员会）驱动人权政策的持续遵守和加强，包括可持续性，法律，负责任，采购，采购，风险和合规的代表。除了严格选择所使用的供应商和材料之外，在2020年成立了一个工作组，以确保对彩色宝石和黄金的可追溯性和尽职调查。在2023年，其范围扩大到包括所有材料和服务。委员会的任务是建立和验证Audemars Piguet所需的治理，文件和监管监督，以遵守其各种供应链中最高的尽职调查和风险管理标准。
RED III 如何影响森林生物量？
• ReFuelEU 航空法规 7 将设定目标，以增加可持续航空燃料 (SAF) 的生产、供应和需求，符合条件的 SAF 是合成航空燃料，包括先进生物燃料、非生物来源的可再生燃料 (RNFBO) 和符合 RED III 可持续性和减排标准的再生碳航空燃料。因此，它将增加对用于生产 SAF 的先进生物燃料的需求。其后果可能是使用其他生物燃料、生物液体和生物质来满足 RED III 中适用的可再生能源使用增加的目标。这可能会导致对森林生物质的需求增加。
基于Caffe的年龄和性别识别...
1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。 通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。 随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。 pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。 这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。 因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。 此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。 年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。 虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。 I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。这是一个抽象的概述，概述了HTML在年龄和性别识别的背景下的潜在用途：总而言之，HTML是在年龄和性别识别应用中开发直观且用户友好的接口的基石。它在构建内容，处理用户交互以及与后端服务的沟通方面的作用强调了其在为与这些创新技术互动的用户创造凝聚力和引人入胜的体验方面的重要性。此外，HTML支持将Web应用程序与外部服务联系起来的API（应用程序编程接口）的集成，从而可以在前端和后端组件之间进行无缝通信。关键字：数据科学，人工智能，机器学习，超文本标记语言，卷积神经网络，深度学习，深度神经网络，原型 - 预型文本文本，计算机视觉，数字python，闪电存储器映射数据库，应用程序编程，应用程序编程界面， - 层次数据格式， - 层次数据格式，caffe模块，分类，调节，调整，数据预定率，准确性，准确性，准确性，准确性，准确性。这些技术深入研究了人工智能的迷人领域，高级算法分析面部特征以推断重要的人口统计信息。年龄识别：年龄识别涉及使用机器学习模型来确定基于面部特征的个人年龄。这项技术不仅在于估计一个人的年代年龄，而且通常涉及将个人分类为预定义的年龄组或范围。随着时间的流逝，复杂的模式和面部特征的变化是这些模型的基础[1]。通常，使用卷积神经网络（CNN）从面部图像中提取复杂的细节，从而使系统能够辨别出与年龄相关的微妙提示，例如皱纹，皮肤纹理和面部轮廓。年龄识别的应用是多种多样的，从个性化内容建议到增强安全系统和特定年龄的营销策略。此外，识别系统可能会考虑到其他因素，例如头发颜色，风格和服装选择。机器学习模型在包含不同年龄段的大型数据集上进行了培训，从而使它们能够识别有助于准确年龄预测的模式和相关性。尽管该领域的进步发展，但年龄识别系统仍可能面临挑战，例如由于文化差异或个人修饰选择而导致外观变化。性别识别：计算机视觉中的性别识别是确定图像或视频中的人是男性还是女性。类似于年龄识别，性别识别在很大程度上取决于面部特征的分析。卷积神经网络播放中央
评估影响创新的最后一英里交付解决方案的宏观环境因素
世界变得越来越城市，根据联合国的说法，城市人口正在增长，预计到2050年将达到67％。同样，城市商品分销预计将爆炸约150％（Van Audenhove等人，2015年），尤其是在Covid-19-19大流行和电子商务快速发展之后。随着城市人口和商品城市运输的增加，空气污染和交通正在上升，并对公民的生活质量造成负面影响。此外，城市地区的消费量多达70％的总能源生产和运输部门，占总温室气体（GHG）排放量的30％。在这种情况下，最后一英里的交付构成了城市地区和许多利益相关者（例如运输服务提供商，物流运营商，地方当局，基础设施运营商，相关钱伯斯和非营利组织）的主要策略和工具，以在过去的十年中开发了适当的战略和工具。