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HSBC亚太地区（日本）股息收益基金
TAIWAN SEMICONDUCTOR CO LTD 8.3% SAMSUNG ELECTRONICS CO LTD 7.4% TELKOM INDONESIA PERSERO TBK 4.5% DBS GROUP HOLDINGS LTD 4.5% BAIDU INC-CLASS A 4.4% NATIONAL AUSTRALIA BANK LTD 4.0% TINGYI (CAYMAN ISLN) HLDG CO 3.9% SK SQUARE CO LTD 3.8% AIA GROUP LTD 3.6% PING AN INSURANCE GROUP CO-H 3.4% TELSTRA CORP LTD 3.4% L'OCCITANE INTERNATIONAL SA 3.3% SANTOS LTD 3.2% SOUTH32 LTD 3.2% BHP GROUP LTD 3.1% CHINA CONSTRUCTION BANK-H 3.0% CHINA STATE CONSTRUCTION INT 2.6% KB FINANCIAL GROUP INC 2.6% SK TELECOM 2.5% MEDIATEK INC 2.4% ALIBABA GROUP HOLDING LTD 2.3% UNI-PRESIDENT CHINA HOLDINGS 2.1% HYUNDAI MARINE & FIRE INS CO 2.0% INFOSYS LTD 2.0% HDFC BANK LTD-ADR 1.8% POWER GRID CORP OF INDIA LTD 1.5% HONG KONG EXCHANGES & CLEAR 1.5% QUANTA COMPUTER INC 1.3% MINDSPACE BUSINESS PARKS REI 1.3% SINGAPORE TELECOMMUNICATIONS 1.0% INDIA GRID TRUST 1.0% UNITED MICROELECTRONICS CORP 1.0% WISTRON CORP 0.5% CHROMA ATE INC 0.2% Cash 3.6％总计100.00％
使用深度实时语音情感识别...
在人与人之间的互动中，检测情绪通常很容易，因为它可以通过面部表情、肢体动作或言语来感知。然而，在人机交互中，检测人类情绪可能是一个挑战。为了改善这种互动，出现了“语音情绪识别”一词，其目标是仅通过语音语调来识别情绪。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习方法和两种高效数据增强技术（噪声添加和频谱图移位）的语音情绪识别系统。为了评估所提出的系统，我们使用了三个不同的数据集：TESS、EmoDB 和 RAVDESS。我们采用了多种算法，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、零交叉率 (ZCR)、梅尔频谱图、均方根值 (RMS) 和色度，以选择最合适的代表语音情感的声音特征。为了开发我们的语音情感识别系统，我们使用了三种不同的深度学习模型，包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和结合 CNN 与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 的混合模型。通过探索这些不同的方法，我们能够确定最有效的模型，用于在实时情况下从语音信号中准确识别情绪状态。总体而言，我们的工作证明了所提出的深度学习模型的有效性，
使用深度学习和数据增强实现实时语音情感识别
在人与人之间的互动中，检测情绪通常很容易，因为可以通过面部表情、肢体动作或语音感知到情绪。然而，在人机交互中，检测人类情绪可能是一项挑战。为了改善这种互动，出现了“语音情绪识别”一词，目的是仅通过语音语调识别情绪。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习方法和两种高效数据增强技术（噪声添加和频谱图移位）的语音情绪识别系统。为了评估所提出的系统，我们使用了三个不同的数据集：TESS、EmoDB 和 RAVDESS。我们采用了多种算法，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、零交叉率 (ZCR)、梅尔频谱图、均方根值 (RMS) 和色度，以选择最合适的代表语音情绪的声音特征。为了开发我们的语音情感识别系统，我们使用了三种不同的深度学习模型，包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和将 CNN 与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 相结合的混合模型。通过探索这些不同的方法，我们能够确定最有效的模型，以便在实时情况下从语音信号中准确识别情绪状态。总的来说，我们的工作证明了所提出的深度学习模型的有效性，
最终报告
3D Innovation Co.，Ltd Abel Co.，Ltd Acteskyosan Inc。 <位置> ADACHI新工业公司，有限公司 adloptica光学系统GMBH 高级通信媒体有限公司，有限公司 agc inc. agilent Technologies Japan，Ltd. Ltd. aim aim aim Co. Akitech Leo Inc。 Alnair Labs Corporation Alt Inc. Altechna Alxis Data，Inc。 Amakusa Optical Co，Ltd Ametek Co. Anhui Crystro Crystal Materials Co.，Ltd. Anritsu Corporation Ansys Japan K.K.APL Machine Industrial Co。，Ltd。 Aptus Corporation Archer Optx，Inc。 Artray Co。，Ltd Asahi Diamond Industrial Co.，Ltd. asahi Rubber Inc. sahi Rubber Inc。Askk Co。，Ltd。 Asphericon GMBH <激光>创新光学技术协会 Autex，Inc。 aval Data Corporation AYASE CO. BOOK Fair BPF laser innovation corporation Broadcom Inc. / Silicon Technology Co., Ltd. Bunkoukeiki Co., Ltd. Camerium Inc. Canare Electric Co., Ltd. Canon Marketing Japan Inc. CARLBASSON CO., LTD. Castech Inc. CBC Optics Co.，Ltd. CBS Japan Japan> Ceratech Japan Japan Co。Co., Ltd. Changchun Worldhawk Optoelectronics Co., Ltd. Chroma Technology Japan CHRONIX Inc. Chuo Precision Industrial Co., Ltd. CIOE - China International Optoelectronic Exposition Circle & Square Co., Ltd. COMSOL G.K. 可见光激光二极管应用程序 Coremorrow Ltd. <位置>工艺中心Sawaki Inc. <激光>
使用深度学习技术的高级杂草检测
简介 CNN 或卷积神经网络是深度学习的一个子集。深度学习是机器学习和人工智能的更广泛的集合。深度学习是一种从数据集中进行复杂学习的方法，并根据数据集创建模型（Patel 等人，2018 年）。深度学习可以是一种监督学习的方式，也可以是一种无监督学习的方式。通常，它有一个现实生活中的问题的解决方案，学习结果可以是监督的、半监督的或无监督的，首先给出一个数据集，然后首先要对数据进行操作，必须清理数据，因为在现实生活中的数据模型中有很多数据缺失，无法用缺失数据创建模型，为此，必须准备数据以供算法运行，在应用算法之前，必须仔细清理数据并了解实际情况，然后才能应用合适的算法，应用算法后，人们将得到基于人工神经网络的理想数据表示（Mongaet al. 2020）。人工神经网络 (ANN) 的名称听起来可能与生物神经元相似，因为其结构与位于大脑内的神经元非常相似，但它与生物神经元有一些关键区别，例如人工神经网络是静态的，而另一个是活体生物体，因此本质上是动态的，另一个是人工神经网络是符号的，生物神经网络是模拟的。深度学习具有多种架构，这种多种架构在许多领域都有多种应用，例如“自然语言处理 (NLP)、医学图像分析、药物设计、生物信息学、语音识别、深度神经网络、卷积神经网络、医学视觉、计算机视觉”。转换或卷积神经网络处理图像恢复。卷积神经网络在“图像分割、裁剪图像分析、脑机接口、图像分类”等领域有着广泛的应用。受深度学习技术在图像处理领域的最新成功的启发，我们利用样本图像集使用反向传播对前馈深度卷积神经网络 (CNN) 与 Inception-ResnetV2 进行训练，以识别 RGB 和灰度值中的模式。然后，给定测试图像的灰度 L 通道，使用训练后的神经网络预测两个 a* 和 b* 色度通道。CNN 在融合层的帮助下生动地为图像着色，同时考虑了局部特征和全局特征。采用两个目标函数，即均方误差 (MSE) 和峰值信噪比 (PSNR)，对估计的彩色图像与其基本事实之间的质量进行客观评估。该模型在我们自己创建的数据集上进行训练，该数据集包含 1.2 K 张尼泊尔古老而古老的照片，每张的分辨率为 256×256。损失即 MSE、PSNR，模型的自然度和准确率分别为 6.08%、34.65 dB 和 75.23%。除了展示训练结果之外，还通过用户研究来评估生成图像的公众接受度或主观验证，其中模型在评估彩色结果时显示出 41.71% 的自然度。随着计算机图形渲染和图像编辑技术的巨大进步，计算机生成的假图像通常不能反映现实情况，现在可以很容易地欺骗人类视觉系统的检查。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过通道和像素相关性来区分计算机生成的 (CG) 图像和自然图像 (NI)。所提出的 CNN 架构的关键组件是一个自编码模块，它将彩色图像作为输入来提取
焦点模型示例
五个主要特许经营模型-Coco，Foco，Fofo，Fico和Cofo - 旨在满足不同的业务目标和投资者需求。了解这些模型对于那些计划投资特许经营或创建自己的特许经营链的人至关重要。FOFO模型非常适合想要动手参与其业务，提供灵活性和更高利润但需要大量努力和管理专业知识的企业家。FOOCO和FOFO模型之间的关键差异包括所有权结构，运营管理，收入共享和控制。投资者寻求稳定的收益，最少的参与，FOFO模型提供了一个令人信服的机会。通过与特许人合作，您可以享受既定品牌的好处，同时保持对运营和决策的控制。此设置适合喜欢积极参与业务的个人。Ola Car Wash（P）Limited在其FOFO特许经营模型下提供了一种灵活而创新的方法。关键重点包括操作独立性，可自定义定价，高级在线工具以及每个位置的专用网站。通过选择Ola Car Wash的FoFo模型，您可以享受一种精简的商业模式，该模型支持增长和盈利能力，同时与您的企业家目标保持一致。该平台专用于每个专营权，为有效的客户参与和品牌代表提供了重要的工具。专有功能可用于印度的PPF和陶瓷涂料经销商，进一步增强了合作伙伴的利益。品牌标准得到适当满足。Ola ola洗车量FOFO特许模型功能： - 无特许权使用费 - Web软件服务的每月服务费用 - 运营中的100％独立性 - 灵活地恢复特许经营协议（随意） - 带有客户的操作，具有流线型操作的方法 - 通过其流线型操作 - 通过其访问其无用的客户访问的无限型包装，包括在线票房，包括在线账单和dash offorization and Proffertum，定制型和dash offibory offiential，自动定制，自动定制，自动访问，定制，自动访问，定制，自动访问，定制，自动访问，根据其位置量身定制的在线存在。开始您在汽车护理行业的旅程，并探索Foco模型如何为您服务！了解特许经营公司经营（FOCO）业务模型的特许经营模型，这是一个独特的商业模式，称为特许经营公司经营（POCO）。该模型提供了特许人和特许经营者之间的关联，将特许经营的好处与母公司的运营专业知识合并。这更深入地了解了该模型的需要及其对双方的优势。为理解此模型的特许经营模型，我们可以将特许经营所有者标记为特许经营者，品牌或公司为特许经营者。初始投资和设置成本由投资者或特许经营者（拥有）承担。该业务正式属于特许经营者，而其业务完全由特许人或公司经营。特许人照顾了财产租金，员工薪水，培训，电力，营销，广告和物流等运营成本。简单来说，加盟商将资金投资于已经成功的业务，并有助于扩大品牌。日常运营由公司处理，使其成为已经具有另一个主要收入来源的投资者的合适模型。为什么大型企业家选择FOCO模型foco模型确保为投资者或特许人合作伙伴提供无风险投资，因为所有运营成本均由特许人承担。该模型承诺保证与加盟商共享的最低收入担保（固定利润股份的固定百分比）。在特许经营者关系中维持余额，以确保党没有承担运营成本，也没有资本支出。FOOCO模型受益于可能缺乏经验和企业敏锐度的首次企业主，从而提供了学习机会。优质的服务或产品。特许人和特许人之间的合作伙伴关系为双方带来了福利。特许经营的FOCO模型为参与特许经营公司经营（FOCO）模型的每个人提供双赢的状况，通过保持品牌完整性的同时确保平稳运营，从而使特许人和特许经营者受益。这种方法通过保证的投资回报为投资者提供了安全网，使其成为新企业家的吸引人选择。焦点模型可以在麦当劳等各个行业中看到，那里的标准化产品和服务跨越跨越。蕨类植物和花瓣也在该模型下运行，在50个城市中有150多个销售店。在此模型中，特许人处理日常活动，而特许经营者则涵盖初始成本，从而产生一致的质量标准。通过Lal Pathlabs等公司，FOCO在印度的成功很明显，Lal Pathlabs博士通过提供设备和测试来维持所有诊断中心的标准化。其他值得注意的例子包括咖啡馆，色度，Quickauto服务，小酒馆57和塔塔的新合资企业Zudio。总而言之，FOCO模型是一种特许经营的战略方法，将企业家精神与运营专业知识相结合，使双方能够在竞争性商业环境中取得相互成功。
主题：绘制人工智能的传播图
Adobe Inc. 北美 Weiss, Keith 增持 272,147 77% 595.5 11% 受益者 (推动者、采用者、两者皆有) 核心至 Thesis Advantech 亚太区 Yang, Derrick 增持 9,378 24% 372.0 1% 受益者 (推动者、采用者、两者皆有) 核心至 Thesis Advantest 日本 Yoshikawa, Kazuo 同等权重 25,136 126% 4797.0 -19% 受益者 (推动者、采用者、两者皆有) 核心至 Thesis Alchip Technologies Ltd 亚太区 Chan, Charlie 增持 8,072 316% 3275.0 -3% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis 阿里巴巴集团控股 亚太区 Yu, Gary 同等权重 203,856 -12% 77.2 17% 受益者 -推动者 核心至 Thesis Alphabet Inc. 北美 Nowak, Brian 增持 1,772,669 59% 140.2 7% 受益者 (推动者、采用者、两者) 核心至 Thesis AP Memory Technology Corp 亚太地区 Yen, Daniel 增持 2,472 184% 469.0 18% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis Apple, Inc. 北美 Woodring, Erik 增持 3,023,242 49% 193.6 14% 受益者 (推动者、采用者、两者) 核心至 Thesis Arista Networks 北美 Marshall, Meta 增持 75,346 95% 237.0 1% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis ASMPT Ltd 亚太地区 Liu, Dylan 增持 3,792 34% 74.5 18% 受益者 - Thesis Asustek Computer Inc. 亚太地区 Kao, Howard 增持 11,835 82% 489.5 1% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis Baidu Inc 亚太地区 Yu, Gary 增持 42,855 3% 117.8 27% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis C3.ai 北美 Singh, Sanjit 减持 4,374 170% 30.2 -34% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis Chroma Ate Inc. 亚太地区 Yang, Derrick 增持 2,949 18% 213.0 41% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis CI&T Inc 拉丁美洲 Medina, Cesar 增持 701 -18% 5.3 13% 受益者（推动者、采用者、两者兼有） 核心至 Thesis Darktrace PLC 欧洲 Webb, George增持 3,132 42% 366.6 32% 受益者 - 推动者 核心至论文 Dell Technologies Inc. 北美 Woodring, Erik 增持 55,981 91% 76.7 16% 受益者（推动者、采用者、两者皆有） 核心至论文 DISCO 日本 Yoshikawa, Kazuo 增持 26,892 178% 34980.0 -11% 受益者（推动者、采用者、两者皆有） 核心至论文 Ennoconn Corporation 亚太地区 Yang, Derrick 增持 805 32% 268.0 16% 受益者（推动者、采用者、两者皆有） 核心至论文 Exscientia PLC 北美 Purohit, Vikram 同等权重 841 29% 6.9 2% 受益者（推动者、采用者、两者皆有） 核心至论文技嘉科技股份有限公司 亚太地区 Kao, Howard 增持 5,496 150% 266.0 20% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis Global 凌芯科技股份有限公司 亚太地区 Liu, Dylan 等权重 7,632 171% 1740.0 -14% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis Globant SA 拉美 Medina, Cesar 增持 10,346 43% 239.9 0% 受益者 (推动者、采用者、两者兼有) 核心至 Thesis 金牌电路电子有限公司 亚太地区 Kao, Howard 增持 3,666 151% 218.0 22% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis 浪潮电子信息 亚太地区 Kao, Howard 等权重 6,731 54% 33.2 8% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis King Yuan Electronics Co Ltd 亚太地区 Liu, Dylan 增持 3,423 135% 84.9 18% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis MediaTek 亚太地区 Chan, Charlie 增持 51,711 62% 1015.0 10% 受益者（推动者、采用者、两者皆有） 核心至 Thesis Microsoft 北美地区 Weiss, Keith 增持 2,787,955 56% 375.3 11% 受益者（推动者、采用者、两者皆有） 核心至 Thesis Naver Corp 亚太地区 Park, Seyon 减持 28,503 26% 224000.0 -20% 受益者（推动者、采用者、两者皆有） 核心至 Thesis NVIDIA Corp. 北美地区 Moore, Joseph 增持 1,248,090 239% 495.2 22% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis Oracle Corporation 北美 Weiss, Keith 等权重 300,287 30% 106.3 0% 受益者（推动者、采用者、两者皆是） 核心至 Thesis Quanta Computer Inc. 亚太地区 Kao, Howard 增持 28,221 211% 224.5 25% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis Recursion Pharmaceuticals Inc 北美 Purohit, Vikram 等权重 1,849 38% 10.6 4% 受益者（推动者、采用者、两者皆是） 核心至 Thesis Salesforce.com 北美 Weiss, Keith 增持 261,338 100% 265.6 32% 受益者（推动者、采用者、两者皆是） 核心至 Thesis 腾讯控股有限公司 亚太地区 Yu, Gary 增持355,677 -7% 293.6 46% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis TSMC 亚太区 Chan, Charlie 增持 500,490 32% 593.0 16% 受益者（推动者、采用者、两者皆有） 核心至 Thesis Upstart Holdings, Inc. 北美 Faucette, James 减持 3,727 234% 44.2 -71% 受益者（推动者、采用者、两者皆有） 核心至 Thesis Wistron Corporation 亚太区 Kao, Howard 增持 9,079 235% 98.6 47% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis Wiwynn Corp 亚太区 Kao, Howard 同等权重 10,063 129% 1825.0 5% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis 中际旭创科技股份有限公司 亚太区 Meng, Andy 增持 12,679 318% 112.9 15% 受益者 - 推动者 核心到论文核心至 Thesis 腾讯控股有限公司 亚太区 Yu, Gary 增持 355,677 -7% 293.6 46% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis 台积电 亚太区 Chan, Charlie 增持 500,490 32% 593.0 16% 受益者 (推动者、采用者、核心至 Thesis Upstart Holdings, Inc. 北美 Faucette, James 减持 3,727 234% 44.2 -71% 受益者 (推动者、采用者、核心至 Thesis 纬创资通股份有限公司 亚太区 Kao, Howard 增持 9,079 235% 98.6 47% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis 纬颖科技股份有限公司 亚太区 Kao, Howard 同等权重 10,063 129% 1825.0 5% 受益者- 推动者 核心至论文 中际旭创股份有限公司 亚太区 孟祥 增持 12,679 318% 112.9 15% 受益者 - 推动者 核心至论文核心至 Thesis 腾讯控股有限公司 亚太区 Yu, Gary 增持 355,677 -7% 293.6 46% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis 台积电 亚太区 Chan, Charlie 增持 500,490 32% 593.0 16% 受益者 (推动者、采用者、核心至 Thesis Upstart Holdings, Inc. 北美 Faucette, James 减持 3,727 234% 44.2 -71% 受益者 (推动者、采用者、核心至 Thesis 纬创资通股份有限公司 亚太区 Kao, Howard 增持 9,079 235% 98.6 47% 受益者 - 推动者 核心至 Thesis 纬颖科技股份有限公司 亚太区 Kao, Howard 同等权重 10,063 129% 1825.0 5% 受益者- 推动者 核心至论文 中际旭创股份有限公司 亚太区 孟祥 增持 12,679 318% 112.9 15% 受益者 - 推动者 核心至论文
日期基金名称SEDOL安全说明当地价格份额/标准价值30/09/2023边境与海岸新兴市场股权Alpha Fund 22328
337.50 22,180 189,993.81 30/09/2023边境与海岸新兴市场股票股权Alpha Fund 6744283 E Ink Holdings Inc.TWD10 8069 179.75 238,0038,000 1,085,800.38 KRW5000 512,500.00 16,354 5,088,872.19 30/09/2023 Border to Coast Emerging Markets Equity Alpha Fund 6771720 SAMSUNG ELECTRONICS CO KRW100 68,450.00 819,840 34,072,675.45 30/09/2023 Border to Coast Emerging Markets Equity Alpha Fund 6773812 SAMSUNG ELECTRONICS CO LTD PRF 54,450.00 75,208 2,486,369.12 30/09/2023 Border to Coast Emerging Markets Equity Alpha Fund 6889106 TAIWAN SEMICONDUCTOR MANUFACTURING TWD10 522.50 3,828,000 50,764,762.30 30/09/2023 Border to Coast Emerging Markets Equity Alpha Fund 6916628 UNITED MICROELECTRONICS CORP 45.18 3,309,000 3,794,015.16 30/09/2023 Border to Coast Emerging Markets Equity Alpha Fund 7243530 JUMBO SA EUR0.88 25.99 107,789 2,430,068.68 30/09/2023 Border to Coast Emerging Markets股权Alpha Fund B00FSK0 Banco Bradesco s a赞助ADR REPSTG PFD SHS NE 2.85 767,995 1,790,131.98 30/09/2023边境与海岸的边界接壤 Border to Coast Emerging Markets Equity Alpha Fund B01B1L9 CHINA MENGNIU DAIRY CO HKD0.1 26.28 401,000 1,102,217.04 30/09/2023 Border to Coast Emerging Markets Equity Alpha Fund B01C1P6 BANK CENTRAL ASIA TBK PT 8,837.50 18,903,700 8,856,285.73 30/09/2023边境与海岸新兴市场边境股权Alpha Fund B01FLR7 PING一个保险集团H CNY1 44.83 1,362,000 6,386,713.44 30/09/09/2023 30/09/2023海岸市场与新兴市场的边境竞争Alpha Alpha Fund Buth Futh Blpha Fund B0517 K92。 3,928,500 1,179,262.12 30/09/2023边境与海岸新兴市场股权Alpha Fund B037HR3 ITAU UNIBANCO HLDG。'PRF' 27.21 585,277 2,606,831.44 30/09/2023 Border to Coast Emerging Markets Equity Alpha Fund B0MP1B0 SHENZHOU INTERNATIONAL GROUP HLDGS HKD0.10 74.90 197,500 1,547,493.89 30/09/2023 Border to Coast Emerging Markets Equity Alpha Fund B0PB4M7链接REIT 38.38 504,400 2,024,899.59