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保修和服务手册Deepal
Inchcape Automotive Australia Pty Ltd作为Deepal Australia（“ Deepal Australia”）尊重您的隐私。 我们要求上述信息将您注册在我们的系统中，作为该车辆的新所有者，并促进任何保修索赔（如果您的车辆仍处于深层新车辆保修期内）。 我们还可以使用它为您提供可能感兴趣的信息，其中可能包括最新的Deepal新闻，服务信息，促销和/或特殊事件邀请。 为了为您提供这些服务，我们可能会与我们授权的零售商，相关公司和/或与我们相关的第三方共享您的个人信息，这些公司必定会保护您的隐私。 遵守1988年《隐私法》（CTH），您可以联系Deepal Australia，以寻求访问我们有关您的信息。 有关更多信息，请参阅我们在deepal.au上的隐私政策或写信给澳大利亚Deepal Australia，PO Box 8311，Norwest NSW 2153或发送电子邮件至privicacy.officer.officer@deepal.auInchcape Automotive Australia Pty Ltd作为Deepal Australia（“ Deepal Australia”）尊重您的隐私。我们要求上述信息将您注册在我们的系统中，作为该车辆的新所有者，并促进任何保修索赔（如果您的车辆仍处于深层新车辆保修期内）。我们还可以使用它为您提供可能感兴趣的信息，其中可能包括最新的Deepal新闻，服务信息，促销和/或特殊事件邀请。为了为您提供这些服务，我们可能会与我们授权的零售商，相关公司和/或与我们相关的第三方共享您的个人信息，这些公司必定会保护您的隐私。遵守1988年《隐私法》（CTH），您可以联系Deepal Australia，以寻求访问我们有关您的信息。有关更多信息，请参阅我们在deepal.au上的隐私政策或写信给澳大利亚Deepal Australia，PO Box 8311，Norwest NSW 2153或发送电子邮件至privicacy.officer.officer@deepal.au
预测使用外骨骼进行建筑工作的心理工作量：一种深度学习方法
摘要：外骨骼正在引起人们的注意，作为解决建筑行业背部受伤的潜在解决方案。但是，在施工中使用主动支持外骨骼会引发意想不到的后果，这可能会增加工人的心理工作量。长期增加心理工作可以影响工人的福祉和生产力。预测外骨骼使用期间的心理工作量可以为减轻触发因素提供依据。这项研究研究了两个机器学习框架，用于使用主动的背支持外骨骼进行施工工作来预测精神工作量。实验实验，其中脑电图（EEG）的数据是从戴着主动背支架外骨骼的参与者那里收集的，以执行地板任务。EEG数据接受了预处理，包括频带滤波，缺口过滤和独立的组件分析，以删除工件并确保数据质量。基于回归的长期记忆（LSTM）网络和卷积神经网络和LSTM的混合模型进行了培训，以预测处理后的脑电图数据的未来时间步骤。使用均方根误差和R平方评估网络的性能。平均均方根误差为0.162，R平方为0.939，表明LSTM网络在所有EEG通道上具有更好的预测能力。实际心理工作量和预测的心理工作量之间的比较结果还表明，实际心理工作负载中约有75％的差异是在预测的心理工作中捕获的。这项研究增强了对在建筑工作中使用外骨骼的意外后果的理解。结果强调了各种卷积神经网络方法在识别关键EEG数据特征的有效性，并为未来应用中的算法选择提供了指南。此外，该研究还确定了在使用外骨骼期间评估心理工作量的最合适的大脑通道，从而有助于EEG设备的开发，以优化成本效益，解释力和最少的通道。这项研究为利益相关者提供了宝贵的见解，以便在使用外骨骼并发现缓解机会的同时了解心理工作的影响。
TMT DEEP AI TRADE SA 由 esc 提供。 2020 年 7 月 30 日第 79 号，注册...
TMT DEEP AI TRADE SA 通过电子邮件2020 年 7 月 30 日第 79 号 CABA 条例 1752，“TMT DEEP AI TRADE SA” 成立。 1. 合伙人：Néstor Darío AHUAD，1970 年 9 月 26 日，离异，农业经济学学士，DNI 21,877,163，CUIT 20-21877163-8，住所为 Av. Federico Lacroze 2097，CABA；以及 Stella Maris ANA，1946 年 9 月 22 日，寡妇，女商人，DNI 5,157,127，CUIT 23-05157127-4，住所为 Carlos Pellegrini 1953，7 楼，部门“O”，CABA；都是阿根廷人。 2.有效期限：自注册之日起99年。 3. 宗旨：公司的宗旨是自行、代表他人或与第三方联合，在国内外从事以下活动：a) 提供广告、促销和贸易营销服务，理解为销售点的所有营销活动以及提供由上述活动衍生的必要投入，并且还可以行使和授予所有类型的代表、授权、佣金、寄售、许可、特许经营、中介和推广其自身和/或第三方的产品和/或服务；与公司宗旨相关的业务咨询；物流计划的制定、实施及执行；市场研究；收集、处理和分析统计、市场和经济信息；营销技术的教学、培训和能力建设；与产品和/或服务的销售和售前协助相关的服务。 b) 对直接或间接与技术开发、研究与创新和软件相关的所有类型有形和无形商品的创造、生产、交换、制造、转化、工业化、商业化、分销、中介、代理、进出口以及所有类型服务的提供。 c) 通过互联网、互联网页面和/或网站以及电子商务解决方案、计算机系统、编程服务和计算机操作系统和电子数据处理开发、设计、生成、创建、运行、利用、提供、以各种形式营销、使用、集成和管理交互系统和空间；以及通过任何已创建或将来创建的社交沟通手段进行的广告和营销，例如互联网平台或网站、交互系统和/或任何数字工具和/或平台和/或电子商务机制或平台；处理、编程和实施数据库，提供维护、修理、技术咨询、培训，执行和开发所有类型的业务咨询服务，规划、战略、流程以及与之相关的IT解决方案的实施。根据主题而需要的活动，将由专业人士提供。为此，公司将有充分的能力获得权利、承担义务并履行法律和本章程未禁止的一切行为和合同。 4. 资本：100,000 美元，代表 100,000 股普通、注册、不可转让的股票，每股价值 1 美元，每股一票。认购：Nestor Dario Ahuad 95,000股； Stella Maris Ana 5,000 股。整合25%现金，剩余余额在2年内支付。 5. 财政年度结束日期：06/30。 6. 董事会：由1至5名主要董事和同等或更少数量的副董事组成，任期3年。公司的法定代表人对应为总裁或副总裁，没有区别。总裁兼董事：Jorge Schlikerman，1937 年 6 月 5 日，律师，DNI 4.202.778，CUIT 20-04202778-3。替补主任：萨拉·埃琳娜·乌丁，1947 年 1 月 8 日，女商人，DNI 5.618.834，CUIT 27-05618834-2。两名阿根廷人均已婚，住址为 CABA，Pereyra Lucena 2535，2 楼 B 部，特殊地址为 CABA，Av. Federico Lacroze 2097。 7. 监督：无。 8.注册办事处：Av. Federico Lacroze 2097，CABA。根据授权
Kizuna 首次模仿 SIRE DEEP IMPACT
作者：Emma Berry 这真的是不可避免的。Kizuna (Jpn) 是 2013 年东京有骏 (日本德比) 的冠军，也是 2019 年首季冠军种马，如今，它效仿其备受推崇的种马 Deep Impact (Jpn) 首次成为日本冠军种马。这匹 Shadai 种马在过去三年的锦标赛中都进入了前四名，这次它从 2023 年的冠军已故的 Duramente (Jpn) 手中夺走了桂冠。它终于结束了 Deep Impact 11 年的统治，Deep Impact 也是 2010 年的冠军新人种马。Justin Milano (Jpn) 是 Kizuna 在 2024 年的明星选手，赢得了 G1 皋月奖 (日本 2,000 几内亚赛)，并在日本德比大赛中仅次于 Danon Decile (Jpn) 获得亚军。他的母亲在欧洲读者中广为人知，因为她是 2011 年 Nunthorpe Stakes 冠军 Margot Did (爱尔兰)，她作为种母马为 Exceed And Excel (澳大利亚) 增添了另一份荣誉。他的女儿 Believe'N'Succeed (澳大利亚) 是命运多舛的德比冠军 Anthony Van Dyck (爱尔兰) 的母亲。Kizuna 还赢得了 G2 Prix Niel，之后在 Arc 中落后 Treve (法国) 获得第四名，其母为 Storm Cat 雌马 Catequil，这意味着他与欧洲种马界冉冉升起的新星之一、Lanwades 常驻 Study Of Man (爱尔兰) 是同一品种。续第 3 页
Ramandeep Kaur
根据《上市条例》第30条规定，我们希望告知该公司的子公司，即罗莎电源有限公司（Rosa Power Supply Company Limited），已于2024年12月27日执行了确定的文件，以在一个或多卢比的范围内，从一个或多个范围内，从一个或多个Power Finance Corporation（Power Finance Corporation）（Power Finance Corporation）（PROTER FINANCE CORPATION）（习惯）（PFC），以3,760千万卢比的范围利用卢比定期贷款设施。应将贷款的收益用于一般公司目的，包括该集团在可再生能源项目中的未来投资和Rosa的烟气脱硫资本支出。
Nicolas Six、Andrea Perrichon-Chrétien、Nicolas Herbaut。SAIaaS：基于区块链的安全人工智能即服务解决方案。第二届深度学习、大数据和区块链国际会议 (DEEP-BDB 2021)，2021 年 8 月，意大利罗马。hal-03245536
摘要。人工智能模型是支持当前全球经济中许多部门的关键要素。训练这些模型需要 3 个主要资产：数据、机器学习算法和处理能力。鉴于对数据隐私、算法知识产权和服务器安全的日益关注，结合所有 3 种资源来构建模型具有挑战性。在本文中，我们提出了一种解决方案，允许提供商在安全的云训练环境中共享他们的数据并运行他们的算法。为了在系统中为客户和资产提供者提供信任，引入了区块链来支持模型生产的协商、监控和结论。通过初步评估，我们验证了该方法的可行性，并提出了更安全的人工智能即服务的路线图。
使用天然深色eutectic
考虑用于染色不同纺织材料的过程消耗的大量水量，持续的扩展集中在设计更可持续的染色方法。分散染料的染料不溶于水，因此经常使用有毒的染色辅助（载体和分散剂）溶解它们。在当前的工作中，以双重方式使用了基于甜菜碱的天然深层溶剂（NADE）：确保减少产生的废水并消除对环境不友好的辅助设备（例如分散剂和载体）的需求。染色实验。涉及常规方法，在添加载体，分散剂和乙酸的情况下，在100°C下进行染色45分钟。相比之下，基于NADE的方法涉及织物染色，以70:30的比例为nades和蒸馏水的混合物。对于两种方法，pH值4的pH值保持相同。染色效率。基于NADE的方法恶魔均取得了更好的整体性能，而不会影响聚酯织物的拉伸强度和休息时伸长率。基于获得的结果，基于甜菜碱的nades可以用作聚酯染色的“绿色”培养基。
使用深度学习检测阿尔茨海默病
阿尔茨海默病是老年人痴呆症的病因，影响着全球数百万人。阿尔茨海默病无法治愈，进展缓慢或迅速，可能导致丧失独立性和死亡。阿尔茨海默病的诊断依据是记忆丧失、认知障碍、病史以及身体和神经系统测试。这些方法是主观的，可能无法检测出早期疾病。因此，阿尔茨海默病的检测和诊断必须客观准确。医学成像和机器学习的最新进展使得使用脑电图和磁共振成像数据诊断阿尔茨海默病成为可能。磁共振成像产生高分辨率的大脑图像，而脑电图则以非侵入性方式测量大脑电活动。机器学习算法可以在大型脑电图和磁共振成像数据集中检测阿尔茨海默病的指标。这些算法可以将新的脑电图和磁共振成像数据识别为健康数据。本文旨在研究使用机器学习技术检测阿尔茨海默病时脑电图和磁共振成像数据的用途。我们
巴塞罗那深度科技峰会
这两大盛事还与第三大盛事——巴塞罗那深度科技峰会——联袂举办，这是加泰罗尼亚首府希望继续引领欧洲大陆科技进步的新例证。深度科技行业是当前欧洲经济战略的主要参与者之一，其举措包括未来一年欧洲创新技术学院将对一百万人进行深度科技培训。 2024年展会将于11月5日至7日在巴塞罗那展览中心举行，这将是国际投资者、各领域顶尖演讲者和不断发展的深度科技社区第三次齐心协力，创造正确的协同效应，以在技术创新和发展方面达到新的水平。
糖尿病的新型混合深度学习模型...
被称为糖尿病性视网膜病的进行性眼科疾病仍然是全球失明的主要原因。有效的治疗和预防视力丧失需要迅速而准确的DR检测。深刻的学习程序在临床图片检查中表现出了非凡的承诺，在本文中，我们提出了一个混合模型，该模型加入了卷积大脑组织（CNNS）和重复性脑组织（RNN）的质量，以进一步发展Dr Discovery精确性。拟议的跨界深度学习模型涉及三个主要阶段。首先要采取的前进性，以这种方式以这种方式来升级眼底图片的质量和差异化，以取决于该模型消除基本亮点的能力。之后，使用残留的CNN来从已经处理的图像中提取特征。残留的CNN在捕获各种级别的亮点方面是备用的，并且此阶段使模型能够成功从信息图片中获得歧视性元素。随后的阶段包括将RNN纳入模型。rnns非常适合分析医学图像中的顺序模式，因为它们非常适合处理顺序数据和捕获时间依赖性。由于RNN的包含，该模型从底底图像序列中提取时间信息的能力提高了其识别早期DR进展符号的能力。混合模型的体系结构促进了空间和时间信息的融合，从而实现了更全面，更准确的DR诊断。1。第三阶段和最后阶段围绕着表征任务，在该任务中，完全关联的大脑网络被用来破译过去阶段分开的亮点，并将图片订购为各种DR的严重程度。关键词：糖尿病性视网膜病，深度学习，混合模型，检测，视网膜图像。引言糖尿病性视网膜病（DR）是一种退化性眼部感染，是糖尿病的结果。对视网膜中血管的损害，眼睛背面的光敏组织是其独特的特征之一。每当未经处理的情况下，DR都会导致严重的视力不幸甚至视觉缺陷[1] [2]。非增殖性糖尿病性视网膜病（NPDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是糖尿病性视网膜病的两种基本类型[3] [4]。在NPDR的开始阶段，视网膜中的静脉虚弱，并开始溢出液体或血液。但是，PDR是一个更高级的阶段，其中视网膜的表面开始发芽新，