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科隆布，2022 年 9 月 15 日 阿科玛助力迪卡侬高性能跑步品牌 KIPRUN 实现宏伟目标 凭借其先进和创新的产品组合
科隆布，2022 年 9 月 15 日 阿科玛助力迪卡侬高性能跑步品牌 KIPRUN 实现宏伟目标 凭借其先进创新的材料组合，阿科玛几十年来一直是体育器材公司的首选合作伙伴。9 月初，公众得以发现该集团与体育器材设计师迪卡侬合作的成果：KIPRUN 跑步品牌推出的全新 KD900X 高性能跑鞋。为了支持其开发顶级性能跑鞋的雄心，KIPRUN 采用了阿科玛及其 Pebax® 高性能材料，与 EVA 或 TPU 等更传统的材料相比，该材料因其轻质、反应性和出色的能量回馈而广受好评。KIPRUN 推出的全新 KD900X 高性能跑鞋采用 Pebax® 泡沫和碳板，可在长时间内提供速度和性能，该品牌声称其耐用性可达 1,000 公里
Gul Ahmed的可持续性报告2022Gul Ahmed的可持续性报告2022
我们一直培养创意设计师的热情，并邀请年轻，才华横溢的人以各种形式的设计展示自己的技能。这样做，我们不仅鼓励这样的才华横溢的人，而且还从他们的创新思想中受益。我们的价值创造过程和人力资源从未让我们失望。客户热衷于在每次新发布的情况下急于商店的热情，这证明了我们成功地创建吸引人的设计和设定新的时尚趋势。收到当地市场的令人印象深刻的回应后，我们扩展到出口服装。根据目标国家的时尚趋势设计产品和GSP Plus身份，帮助我们增加了出口。我们的主要外国服装客户包括JCPenney，Decathlon，C＆A和家乐福。
在东南亚和C＆I太阳能的繁荣似乎是最有前途的部门
几家大型公司正计划从可再生能源中越来越多地恢复电力。有几家RE 100家公司在东南亚国家做出了“ 100％可再生能源”的承诺。其中包括亚马逊，十项全能，Google，宜家，耐克，施耐德电气。许多这些公司（例如宜家）都超越了自己的业务，可以在气候下与供应商和合作伙伴互动。供应链参与的途径包括鼓励供应商建立，衡量和披露自己的减少碳降低策略，并开始将其供应商的整个业务转变为可再生能源。Microsoft提到了范围3排放的需求
安置报告
今年，该学院与 70 多家新招聘机构建立了合作伙伴关系，例如 Airtel Payments Bank、Bloomberg、Decathlon、Dell、Havells、HSBC、IDBI Bank、Innover Digital、Kirloskar Oil、LTTS、Maruti Suzuki、Mother Dairy、Pramerica、TATA AIG 和 Yokohama。我借此机会向我们的招聘人员表示感谢，感谢他们一直信任我们学生的能力。我感谢所有利益相关者的持续支持和鼓励。我还要祝贺就业委员会，他们昼夜不停地工作，成功完成了整个过程。最后，我要强调的是，印度管理学院罗塔克分校始终致力于培养印度最优秀的管理人才。我们将坚持不懈地努力培养具有良好职业道德、坚定承诺、坚韧不拔和积极态度的商业领袖。
适应还是延展——新冠肺炎疫情期间的组织适应策略
摘要 COVID-19 大流行正在重新定义经济现实。全球封锁造成的混乱导致人们重新评估商业模式和业务惯例。组织采取两种主要的适应策略来应对环境变化。战略契合度是指公司寻求机会和资源之间的匹配，而战略延伸是指公司在资源和/或机会不足的情况下仍遵循其愿望（战略意图）。通过创新和杠杆作用可以弥补差距。本文的主要目标是研究战略契合度和战略延伸的理论和实例，以适应大流行现实。Red Noses International、迪卡侬、福特、特斯拉汽车或学校和大学等组织的例子被用来说明战略延伸。GAP、Zoom、Teams、Uber Eats、Veclaim 和 PKN Orlen 正在说明战略契合度。
摩洛哥微电网案例研究
摘要：储能系统是管理可再生能源间歇性、平衡供需的有效解决方案。许多研究建议采用共享储能系统 (ESS)，而不是多个单个储能系统，因为它们价格高昂且效率低下。因此，本研究考察了电网连接微电网中的共享存储系统。通过修改能源资源的功率输出，这项工作旨在实现共享储能系统的经济调度，以满足功率平衡并降低电力总成本。在此背景下，使用混合整数线性规划 (MILP) 模型制定和开发了一个优化问题。此外，摩洛哥本格里尔绿色智能建筑园区 (GSBP) 的一个试点项目（太阳能十项全能非洲村）被用于评估和验证所提出的方法。因此，在 MATLAB 环境中运行了一些可比较的场景。收集到的研究结果表明，所开发的算法在优化能源成本降低和加强可再生资源融入摩洛哥能源结构方面的有效性。
生物医学计算机 NExpR - 赵凯
医学图像通常需要重新缩放到各种空间分辨率，以确保在不同层面上的解释。传统的基于深度学习的图像超分辨率 (SR) 增强了固定尺度的分辨率。隐式神经表征 (INR) 是一种实现任意尺度图像 SR 的有前途的方法。然而，现有的基于 INR 的方法需要重复执行神经网络 (NN)，这既慢又低效。在本文中，我们提出了用于快速任意尺度医学图像 SR 的神经显式表征 (NExpR)。我们的算法用显式解析函数表示图像，其输入是低分辨率图像，输出是解析函数的参数化。通过单个 NN 推理获得解析表示后，可以通过在所需坐标处评估显式函数来得出任意尺度的 SR 图像。由于解析显式表示，NExpR 比基于 INR 的方法快得多。除了速度之外，我们的方法还实现了与其他强大竞争对手相当或更好的图像质量。在磁共振成像 (MRI) 数据集（包括 ProstateX、fastMRI 和我们内部的临床前列腺数据集）以及计算机断层扫描 (CT) 数据集（特别是 Medical Segmentation Decathlon (MSD) 肝脏数据集）上进行的大量实验证明了我们方法的优越性。我们的方法将重新缩放时间从 1 毫秒的数量级缩短到 0.01 毫秒的数量级，实现了超过 100 倍的加速，同时不损失图像质量。代码可在 https://github.com/Calvin-Pang/NExpR 上找到。
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
朝着AI事件的常见报告框架
该论文从AIGO和GPAI代表作为专家的口头和书面贡献中受益匪浅，作为与OECD.AI体验小组相关的专家，包括Abhishek Singh（印度）； Barry O'Brien（IBM）；卡洛斯·伊格纳西奥·古铁雷斯（Carlos Ignacio Gutierrez）（生命研究所的未来）；克雷格·香克（Craig Shank）（独立专家）； Cornene White（美国）；丹尼尔·施瓦贝（Daniel Schwabe）（里约热内卢的天主教大学；戴维·特恩布尔（美国）； Debashis Chakraborty（印度）； Dewey Murdick（CSET）；DunjaMladenić（Jožefsif Sif Institute）； Elham Tabassi（Elham Tabassi（Elham Tabassi）； Elham Tabassi（Estit）； Florian Ostmann（Florian Ostmann）（Alan Turnitute）； Frase (Veraitech); Irna Orssic (Europan Commission); Jesse Dunetz (Sthi); Jimena Vvers (IQILILIBRIUMAI); Jimmy Farrell (Pour Demain); Judith peterka (Germany); Julian frohnecke (Germany); Kevin paeth (ul research institutes); Larissa lem (infocomm media development authority); Luis Ricardo Sánchez Hernández (Mexico); Matthew o'shaugnessness (U.S. Department of State); Marjoleine Hennis (Netherlands); Mark Latonero (U.S. AI Safety Institute); Marko Grobelnik (Jezief Stefan Institute); Melisa teleki (republic of türkiye); Michaine Reffay (France); Nicolas Miailhe（未来的社会）；帕特里克·吉尔罗伊（TüvAssociation）； Raja Chatila（IEEE）；罗布·普罗克特（Warwick University）；莎拉·布克（Sarah Box）（新西兰）；肖恩·麦格雷戈（Sean McGregor）（负责AI合作）； Sebastian Hallensleben（Cen-Cenelec）；沙龙·霍（加拿大）； Tatjana Evas（欧洲委员会）； Theodoros Evgeniou（Insad）； ThiagoGuimarãesMoras（巴西）；直到克莱因（Apliedai）；威廉·巴塞洛缪（Microsoft）和乔丹·伊万诺娃（Jordan Ivanova）（欧洲委员会）。
