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结语：产品多样化和企业战略
金佰利的历史是大型多元化跨国公司崛起的一个篇章，这些公司诞生于 20 世纪上半叶，当时单一产品公司开始涉足新的产品线。多元化是由多种因素引发的。在许多情况下，现有产品线已接近增长极限的公司会进行多元化，以获得更高的投资回报。其他公司则试图通过密切相关的高利润产品线来补充现有业务，而这需要预先具备制造、研究、开发和营销方面的组织能力。公共政策的变化也发挥了重要作用。例如，1914 年的克莱顿反托拉斯法限制了公司通过并购实现增长的能力。杜邦公司被广泛认为是单一产品公司产品多元化的先驱，但在 1916 年，它成为反托拉斯调查的对象，促使该公司在随后的几年中尝试从火药业务扩展到化学品和油漆业务。 1950 年的《塞勒-基福弗法案》使横向和纵向整合变得更加困难，产生了类似的效果，促成了新一轮的多元化和企业集团的形成。关税政策的变化也鼓励企业进行多元化，特别是在那些难以与廉价进口产品竞争的行业。像钢铁、纺织、制鞋和其他复合材料行业一样，
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人类将在接下来的25年中发生巨大变化，让人联想到古腾堡（Gutenberg）发明印刷机发明的第一次信息革命发生的事情。印刷机允许广泛地共享艺术，科学和工程学的知识。对这些信息的新发现均鼓励了新的表达和创新，以至于它点燃了一场始于欧洲的工业革命，并在几个世纪后在北美达到顶峰。它广泛地实现了有效和稳定的制造工艺，这些过程有助于用机器制造的商品代替手工生产的商品，减少建筑财富的摩擦，并改善了大多数人的生活水平。一场新的信息革命始于大约60年前（1950年代至1960年代），当时Shockley发明了晶体管 - 巧合的是，大约在美国启动其太空计划的同时。晶体管导致了集成电路的开发，从而促进了较小的计算机的创建，最终为互联网的出现铺平了道路。与Internet的开发并行的是对AI系统的早期探索，其中包括人工神经网络，基于知识的系统，模糊逻辑和进化计算，仅举几例。现代AI研究始于1960年代，直到计算能力急剧增加，并且互联网开始为培训模型生成大量数据，才产生显着的结果。现在，AI系统正在产生惊人的结果，并将永远改变我们的未来。
定量性状在锚点中多样性（Coccinia ...
锚点（Coccinia abyssinica（Lam。）Cogn。）是一种土著根作物，用作埃塞俄比亚的食品和营养安全和社会经济上重要的农作物。尽管该作物具有巨大的潜力，但该国的研究和开发业上给予了较低的关注。事件尽管很少有关于锚定在几个加入的遗传多样性的研究，但本研究包括来自巨大生产领域的更多加入。使用定量性状进行了本研究，以评估埃塞俄比亚锚定400种锚定的遗传多样性。现场试验以三个复制的随机三重晶格设计进行了规定。收集了22个定量性状的数据，并进行了方差和多变量分析的分析。方差分析的结果表明，除了每个水果的位置数量和每个果实的6个位置，所有特征在附属中均显示出显着的变化（p <0.01）。在所有根特征的加入中都展示了宽范围；每植物（1-13），植物根重量（0.02-3.52 kg），总砧木（1.67-293.33 t/ha），根长度（6.4-30.08 cm），根宽度（6.09-33.16 cm）和根干重（12.9-55g/100g）。同样，果实和种子特征也表现出宽阔的范围。在根特征之间产生最高的正相关和显着相关性；总根产量（r = 0.37 **，根直径（r = 0.34 **）。根产量与种子产量（-0.001）负相关，但果实的长度与所有根特征呈正相关。聚类分析表明存在五个不同的群体，在这些群体中，它们的收集区域有多样化和各种不同。主成分分析（PCA）的结果表明，将附件分为七个基于评估的特征，即显着（特征值> 1），并解释了总变异性的55.08％。本实验中表现出的变异可以归因于环境和遗传因素。在埃塞俄比亚的锚固种质之间表现出的变异性将是在未来工作中筛选和选择锚定基因型的出色方法。
MCD：机器人感知的多种大型多校区数据集
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是，现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景，而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合，并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界，我们介绍了一个名为MCD（Multi-campus数据集）的全面数据集，其中包含各种感应方式，高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS（经典的圆柱旋转）和NRE（非重复性环球）LIDAR，高质量的IMU（惯性测量单元），相机和UWB（URWB（Ultra-Wideband））传感器。更重要的是，在开创性的努力中，我们引入了29堂课的语义注释，超过59k稀疏的nre lidar扫描
ESMO网络研讨会：ESMO深水潜水：乳腺癌 - ER+转移性乳腺癌：精炼实践和转向研究2024
•了解分类和风险分层的生物学假设，治疗学领域的持续/必需研究以及使用对乳腺癌的生物标志物精确医学的使用方法的知识。
训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
作物轮作和土壤碳平衡的多样化
摘要成功的作物轮作选择是农民生物的盈利能力和可持续性的关键，并且可能同时对土壤有机碳（SOC）含量产生影响。在这项研究中，我们估计了使用地理空间数据和贝叶斯建模在2009年至2018年之间在2009年至2018年之间如何影响芬兰的SOC平衡。在整个研究期间，指定为多年生型和多种谷物旋转的区域增加了。多年生草地旋转对SOC平衡产生积极影响，而由年度农作物主导的旋转对SOC含量的影响没有差异。在国家规模上，芬兰农作物轮换的变化导致估计在矿物质土壤中估计SOC含量损失的年度减少1336 mg C年-1，并使有机土壤的二氧化碳排放量减少了10,475 mg c c年-1。这两种贡献的综合作用为11,811 mg c年-1，概率为80％的间隔为（ - 6600; 30,300）mg c年-1。虽然农作物轮换对SOC的变化的总体影响相对较小，但持续的变化对更多样化和多年生的作物轮作可能具有其他农艺和环境益处，例如关于弹性和生物多样性。
DNA渲染：高度...
。DNA渲染提出了几个吸引人的属性。首先，我们的数据集包含1500多名人类受试者，5000个运动序列和67。5 m帧的数据量。在大规模的收藏中，我们为人类受试者提供了巨大的姿势动作，身体形状，衣服，配饰，发型和物体交集，范围从日常生活到专业场合的几何形状和外观差异。第二，我们为每个主题提供丰富的资产 - 2D/3D人体关键点，前景口罩，SMPLX型号，布/配件材料，多视图图像和视频。这些资产提高了当前方法在下游渲染任务上的准确性。第三，我们构建了一个专业的多视图系统来捕获数据，该系统包含60个具有最大4096×3000分辨率，15 fps速度和船尾摄像头校准步骤的同步摄像机，以确保用于任务培训和评估的高质量资源。