使用搜索或图形目录快速找到并组装数据集。有选择地或批量上的经济数据和地理位置进行操作。组织,保存和安排数据的篮子,以传递电子邮件,FTP等(定期更改数据时)或使用我们的API。下载到14个文件格式,包括XLS,CSV,TXT和EVIEWS。应用转型以满足您的需求,包括同比百分比,简单差异,年度增长,%变化,年份差异或定制转型。
14.勒索软件攻击和相关资金流动的规模在全球范围内急剧增长。近年来,许多司法管辖区的勒索软件攻击频率都有所增加,根据司法管辖区的不同,增长幅度从 10% 到几百个百分点不等。各个司法管辖区的受害者报告数量也相应增加,与勒索软件相关的可疑交易报告 (STR) 也有所增加。在一个司法管辖区,2021 年前六个月提交的 STR 确定了相当于 5.9 亿美元(5.52 亿欧元)的勒索软件相关交易,与 2020 年总额达到 4.16 亿美元(3.89 亿欧元)相比增长了 42%。11 执法机构最近的年度报告显示勒索软件活动大幅增长 12 ,行业估计显示攻击次数和活跃勒索软件毒株数量也有类似的增长。2021 年,勒索软件攻击次数估计约为 6.233 亿次,是 2020 年估计攻击次数 3.046 亿次的两倍多。13 同样,据报道,活跃勒索软件毒株数量估计比 2019 年增加了一倍。14
支持的 ML 算法包括:1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
•了解各个角色领域。•阅读有关指导积极变革的机会。•阅读有关能源产生和效率的机会。•了解镇中心使用的战略方法。•了解公共领域的方法。•阅读有关生物多样性和绿化的机会•了解运动建议的方法。•阅读有关低冲击旅行和运动基础设施的机会。•阅读有关每个字符领域的详细方法,并查看每个字符的案例研究。•了解如何交付它们。
在此致谢中,我要特别感谢我的两位阿姆斯特丹明星 Alexandra Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重,但你们让我的海外生活变得很特别,我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造,Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中,Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话,感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto,我与他讨论了隐喻哲学,感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero(您的贡献也至关重要),感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员:Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。
Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重,但你们让我在国外度过了一段特别的时光,我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造,Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中,Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话,感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto,我与他讨论了隐喻哲学,感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero(您的贡献也至关重要),感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并为本文提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员:Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。非常
衡量 ATC 系统或其任何子系统或操作位置在正常活动期间为飞机提供服务的能力。它表示为在给定时间段内进入指定空域部分的飞机数量,同时充分考虑天气、ATC 单位配置、可用的人员和设备以及可能影响负责该空域的管制员工作量的任何其他因素。
2. 苏里南经济规模较小,得益于其丰富的自然资源。矿产行业(包括黄金和石油)以及农产品是经济的主要推动力。苏里南(正式名称为苏里南共和国)是南美洲最小的独立国家之一,国土面积为 163,820 平方公里,其中 94% 为热带雨林 1,人口约为 612,985 人。苏里南是地球上人口密度最低的国家之一。它北临大西洋,南接巴西,东接法属圭亚那和圭亚那。官方语言为荷兰语。由于其荷兰殖民历史,苏里南与荷兰有着长期的关系,两国保持着密切的外交、经济和文化联系。苏里南是加勒比共同体的成员,加勒比共同体是西印度群岛的 20 个国家组成的组织。它使用苏里南元 (SRD)。
大客户管理 (KAM) 是一种更具创新性的药品销售和客户互动方法。KAM 承诺在生物制药制造商和医疗保健系统及提供商实践(又称目标客户)之间建立长期、互惠互利的合作伙伴关系。肿瘤学领域的制药制造商越来越多地转向更一体化的现场模式,重点关注 KAM 作为提供商客户互动的组织原则。该模型通常适用于一系列账户,包括综合医疗系统、独立医院和大型社区实践。随着这种向灵活的、基于账户的互动模式的转变,成功的互动需要深入了解影响账户访问和利用政策决策的各种参与者。
人工智能(AI)已成为新闻报道和社交媒体话语的主要特征。新闻和社交媒体报道可以推动有关AI使用和影响态度的持续讨论。这项研究使用了混合方法(自动内容分析和手动编码)来在肯尼亚和南非的Twitter上建立AI的框架。分析主要集中于确定与AI不同类别中的AI国家中的推文和转发中的不同本地和区域叙事。这项研究证实了在分析的推文中使用来自本地和国际资源的数据来确定其真实性的索赔和一般性观点。分析了2016年至2021年之间发出的与AI有关的来自肯尼亚的256条推文,南非的516条推文。这些推文分为7种不同的组:(i)自动化和置换工作,(ii)教育,(iii)AI和开发,(iv)商业服务,(iv)健康,(v)健康,(vi)AI和治理,(vii)道德和法规,然后根据3个典型或负面的或中性的Tweet进行进一步分配。评估了这7个类别中编译的推文传达的情绪。研究结果表明,总的来说,仍然有一种乐观的看法,即对AI对解决肯尼亚和南非问题的可能影响的乐观观点。在大多数情况下,不同类别的负面情感和积极情绪的差异大部分偏向于肯尼亚对特定主题的积极情绪,而不是南非。最后,在这些推文中拥护积极和消极的情绪,即使地面现实不支持这些关注点,也反映了全球北国国家的情感。