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通用注册文件 2021/22 - 阿尔斯通
本通用注册文件已于 2022 年 6 月 9 日向 AMF（根据法规 (EU) 2017/1129 的主管当局）提交，无需根据该法规第 9 条事先批准。如果通用注册文件以证券说明和（如适用）摘要以及对通用注册文件的任何修订的形式完成，则可用于向公众提供证券或允许证券在受监管市场上交易。根据法规 (EU) 2017/1129，AMF 批准了整个文件。本文件的英文版本是原文的自由翻译，原文以法语编写。在所有解释事项中，法语文件原版中表达的观点或意见优先于翻译。可在阿尔斯通网站上查阅。
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阿尔及利亚首颗在轨微型卫星 Alsat-1 轨道模拟器
阿尔及利亚通过国家空间技术中心 (CNTS) 选择通过技术转让来发展其技术能力，制定战略来实施空间技术并满足其已知和潜在的需求。Alsat-1 项目将提高用户群体对空间技术益处的认识和理解。阿尔及利亚的第一颗卫星 Alsal-1 是由英国萨里卫星技术有限公司 (SSTL) 与 CNTS 合作设计和建造的。 Alsat-1 轨道的模拟在 C++ 代码和 MATLAB/Simulink 环境中运行，通过在相应时刻重新显示位置和速度矢量。所开发的函数的输出参数在包含开普勒元素的矢量中定义；以及使用 Star! 和 End
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
原创研究年轻人夜间大脑活动指纹状模式也出现在老年人身上
目的：定量睡眠脑电图被视为脑电图“指纹”，即它在个体内稳定但个体之间有差异。然而，到目前为止，几乎所有针对这方面的研究都是在年轻男性中进行的。因此，很想知道睡眠脑电图指纹概念是否适用于男女老年人样本。患者和方法：从三个不同子样本（每个子样本 30 名健康个体）获得的数据被重新用于当前的二次分析（年轻男性（YM）= 25.6 ± 2.4 岁，老年男性（EM）= 69.1 ± 5.5 岁，老年女性（EW）= 67.8 ± 5.7 岁）。个体在睡眠实验室中睡了十次，总共进行了 900 个研究夜晚。然而，为了避免因干预相关的睡眠脑电图功率谱变化而导致的误解，仅包括没有任何干预的 3 个假性睡眠夜，将数据集减少到 270 个。为了确定假性睡眠夜对之间 NREM 睡眠脑电图功率谱的稳定性，分别按样本计算受试者内和受试者之间的曼哈顿距离测量值。结果：无论是子样本还是假性睡眠夜对，在受试者内功率谱比较中都观察到最低距离测量值，即最大相似度（EW 的平均距离测量值范围为 3.82 至 4.06，EM 的平均距离测量值范围为 3.55 至 3.63，YM 的平均距离测量值范围为 3.04 至 3.62）。此外，样本之间的个体内相似度没有显着差异。受试者之间的功率谱距离测量值明显较大（EW 的平均距离测量值范围为 12.95 至 13.15，EM 的平均距离测量值范围为 12.21 至 12.57，YM 的平均距离测量值范围为 10.33 至 10.78），且年轻人和老年人之间存在显著差异。结论：本研究结果支持以下观点：睡眠脑电图功率谱是一种类似于个人特征的特征，直到老年仍保持独特性。这一发现可能有助于提高测量干预效果的灵敏度。关键词：睡眠脑电图功率谱、衰老与睡眠、睡眠脑电图的遗传性、脑电图指纹、类似于特征的定量脑电图特征、睡眠脑电图的个体性
两个有着广泛旅行交流的国家之间最佳的新冠疫苗共享
世界各国都观察到导致 COVID-19 疾病的 SARS-CoV-2 病毒感染率下降，这主要是由于采取了非药物干预措施 (NPI)，例如封锁和旨在限制人与人之间身体接触的社交疏离措施。然而，经济和社会互动需要重启，因此封锁不能无限期地持续下去。因此，人们寄希望于使用新开发的疫苗作为恢复正常的途径，但这引发了关于如何共享这些疫苗的关键问题。旅行方面也出现了一些新问题。例如，国际商业和贸易至少需要一些面对面的交流，同时也需要重启旅游旅行。通过利用易感-感染-康复-接种 (SIRV) 数学模型，我们同时模拟了两个国家的人口，其中第一个国家生产疫苗并决定与第二个国家共享的程度。覆盖我们数学结构的是两国之间旅行对病毒的影响。我们发现，即使有大量人员流动，一国也只需保留疫苗，以尽快全面接种疫苗为目标，就能将总死亡人数降至最低，这表明，通过迅速为本国人口接种疫苗，可以减轻旅行带来的风险。如果我们考虑总死亡人数，即两国死亡人数的总和，那么这种在全面接种疫苗之前不共享疫苗的国家政策是非常不理想的。初始共享率低的政策导致二国死亡人数远多于一国挽救的生命，这引发了重要的伦理问题。必须考虑到疫苗接种对健康影响的这种不平衡，因为一些国家开始接近大规模接种疫苗的程度，而其他国家则缺乏这样做的资源。
意见：与移动元件的遗传冲突驱动真核基因组进化，也许是真核生态的
通过对各种微核生素的分析，我们先前曾认为，真核基因组是动态系统，依靠表观遗传机制来区分种系（即，DNA要遗传）与SOMA（即DNA）（即DNA）（即经过多倍倍倍化重排等，基因组重排等）），即使在单个核的背景下也是如此。在这里，我们通过包括两个有据可查的观测值来扩展这些论点：（1）真核基因组经常与移动遗传元件（MGE）（如病毒和可替代元素（TES）（TES）（TES），造成遗传冲突，以及（2）表观遗传机制调节MGES。综合这些思想导致了以下假设：在最后一个真核生物共同祖先（LECA）中，遗传冲突有助于动态真核生物基因组的演变，并且可能导致真核生态发生（即，可能是Feca的驱动力，是Feca的驱动力，是第一个真核生物共同的祖先）。性别（即减数分裂）可能是在LECA种系 - 疾病区分的背景下进化的，因为该过程通过调节/消除体细胞（即多倍体，重新排列）遗传物质来重现种系基因组。我们对这些思想的综合，通过整合MGES和表观遗传学的作用来扩展真核生物起源的假设。
Manal M. Alsalama*、Hicham Hamoudi、Ahmed Abdala、Zafar K. Ghouri 和 Khaled M. Youssef 增强层状硫族元素的热电性能
摘要：热电材料早已被证明能有效地将热能转化为电能，反之亦然。自从半导体被用于热电领域以来，人们做了大量工作来提高它们的效率。它们的热电物理参数（塞贝克系数、电导率和热导率）之间的相互关系需要特殊的调整，才能最大限度地提高它们的性能。在开发热电性能的研究中，已经报道了各种方法，包括掺杂和合金化、纳米结构和纳米复合。在不同类型的热电材料中，层状硫族化物材料是具有独特性能的独特材料。它们具有低的自热导率，并且它们的层状结构使它们易于修改以提高其热电性能。在这篇综述中，提供了热电概念的基本知识以及提高性能系数的挑战。文中简要讨论了不同组层状硫属化物热电材料的结构和热电性能。文中还介绍了文献中用于提高其性能的不同方法以及该领域的最新进展。文中重点介绍了石墨烯作为层状硫属化物材料基质的有前途的纳米添加剂，并展示了其对提高其性能系数的影响。
新冠疫情也带来重新分配冲击
根据商业不确定性调查 (SBU) 中一年预测期内的公司层面预期，我们构建了新颖的、前瞻性的就业和销售再分配指标。这些指标在 2020 年 2 月之后急剧上升，4 月份的比率达到新冠疫情之前就业（销售）平均水平的 2.4 倍（3.9 倍）。我们还利用 4 月份 SBU 中的特殊问题来量化新冠疫情冲击对企业人员配置的短期影响。我们发现，每 10 名因冲击而裁员的员工中就有 3 名新员工，并估计最近 42% 的裁员将导致永久性失业。我们的调查证据与一些公司因疫情而导致需求大幅增加的传闻证据、同期总业务形成的证据以及因疫情而导致的公司间股权回报分散度急剧上升的证据非常吻合。在收集证据之后，我们会考虑这些证据对经济前景和应对疫情的政策影响。超过工人收入的失业救济金水平、补贴员工保留的政策、职业许可限制以及企业成立的监管障碍，将阻碍对新冠疫情冲击的再分配应对。
27 Mousa Alshanteer* 人工智能（AI）的使用......
4 Rachel Z. Arndt，医疗保健提供商正与聊天机器人合作协助患者，现代医疗（2018 年 12 月 8 日），https://www.modernhealthcare.com/article/20181208/TRANSFORMATION01/181209977/healthcare-providers-are-teaming-with-chatbots-to-assist-patients [https://perma.cc/N78B-Z7RL]。5 参见，例如，Ctrs。有关医疗保险和医疗补助服务，人工智能 (AI) 健康结果挑战，CMS。GOV（最后更新于 2019 年 8 月 1 日），https://innovation.cms.gov/initiatives/artificial-intelligence-health-outcomes- challenge [https://perma.cc/J3VD-ATE5]（宣布医疗保险和医疗补助服务中心收到三百多份创新者提出的资助申请，旨在展示如何使用人工智能预测计划外的医院和专业护理机构入院和不良事件）。6 Bill Siwicki，爱荷华大学医疗保健部门推出首个获得 FDA 批准的自主 AI 诊断系统，H EALTHCARE ITN EWS（2018 年 7 月 12 日），https://www.healthcareitnews.com/news/university-iowa-healthcare-rolls-out-first-autonomous-ai-diagnostic-system-cleared-fda [https://perma.cc/Y9AQ- ZNMG]。7 参见，例如，美国卫生与公众服务部，向国会提交的报告：电子医疗与远程医疗 3-4（2016 年），https://aspe.hhs.gov/system/files/pdf/206751/TelemedicineE-HealthReport.pdf [https://perma.cc/ZH2G-RPHF]（“据估计，目前有 61% 的医疗机构使用某种形式的远程医疗，美国 40% 至 50% 的医院目前采用某种形式的远程医疗。”（省略内部引用）智能手机应用程序被美国卫生与公众服务部列为远程医疗形式）。