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Saab标志与Iceye一起融入了高级空间 -
萨博（Saab）是一家领先的国防和安全公司，具有持久的使命，以帮助各国确保其人民和社会的安全。萨博（Saab）在其24,000名才华横溢的人的授权下，不断地推动技术的界限，以创造一个更安全，更可持续的世界。萨博设计，制造和维护航空，武器，指挥和控制，传感器和水下系统的先进系统。萨博总部位于瑞典。它在世界各地都有重大行动，并且是几个国家国内防御能力的一部分。
Safilo Group介绍了Mido
Padua，2025年2月 - Safilo Group - 眼镜行业的主要参与者之一，处方框架，处方框架，太阳镜，户外眼镜，护目镜和头盔的设计，制造和分发 - 将参加米多（Mido具有超过800平方米的表面积，Safilo展位旨在创建定义明确且功能齐全的领域，包括具有新收藏品，休息室和工作区域的品牌空间，以适应客户会议和业务需求。该展位旨在庆祝Safilo在2024年实现的重要业务目标，并为2025年的新成就奠定基础，它将具有较高的技术内容，并将展示Safilo's Portfolio的最新发展，该产品组合的最新发展包括30多个品牌，包括30多个品牌，包括其家庭品牌和持有牌照的品牌和授权品牌。Safilo的家庭品牌在战略上对集团的发展目标至关重要。主要的是Carrera，Smith，Polaroid和Blenders眼镜。展台展示了一个开放的立面体系结构，可让访客在接近内部看到内部，从家居品牌Carrera和Polaroid开始，这将创造出明确而直接的焦点。定制的Carrera空间是在纽约市举办的春季/夏季2025年春季/夏季杂志唱片中介绍。2025年，Carrera推出了新的Carrera Sport系列，将该品牌的敬意大胆和真实性带入了体育世界。Carrera Sport Collection将品牌的标志性传播给了更广泛的热情人物：“运动中的时尚”，其积极的生活方式并不意味着他们必须放弃风格。将在周六下午在Carrera Space欢迎客户，新闻和品牌爱好者的特殊活动，并邀请所有人参加#DriveYourStory。宝丽来空间是一个五颜六色的沉浸式枢纽，将宝丽来眼镜推向了一个新时代。新的2025年春夏运动以意大利网球选手和奥运会奖牌获得者洛伦佐·穆塞蒂（Lorenzo Musetti）为全球品牌大使，并宣布了一些重要的新闻：宝丽来眼镜将成为未来三年的ATP巡回赛官员眼镜合作伙伴。所有这些惊人的消息将在周日早晨举行的特别活动中以嬉戏的激活，游戏挑战和大惊喜庆祝。在Carrera和Polaroid地区，游客将享受测试“即时尝试”体验的可能性，该体验可让用户实际上，立即尝试每个眼镜收集，并享受链接虚拟和物理媒体接触点的快速和沉浸式体验。在2024年，大卫·贝克汉姆（David Beckham）的眼镜成为永久许可证，使Safilo能够在其投资组合中获得近年来最成功的眼镜品牌之一，并标志着该集团战略中的另一个里程碑。因此，今年将有一个献给戴维·贝克汉姆（David Beckham）收藏品的眼镜的空间，庆祝永久许可协议，并展示新的太阳镜和充满英国英国精致的新型太阳镜和光学框架。一个令人惊叹的30个带有竞选图像的户外设施的巡回赛将欢迎入口处和主要凉亭的访客，以便对大卫·贝克汉姆（David Beckham）收藏的眼镜提供更多知名度。该集团的许可品牌是眼镜领域领先，最多样化的品牌之一。在2023年至2024年初，在最近几周，Safilo与主要许可品牌签署了合作伙伴关系，获得了大约6年的前所未有的知名度。所有有执照的品牌都以技术和物理内容或专用领域为代表。新的Missoni眼镜系列将在周日下午举行特别节目，这是一场专门的邀请活动，将通过展示其独特的美学和签名细节，以表达精美的Savoir-Faire的纯表达，从而增强新的太阳镜和光学框架。
日常动手工作室与expeyes
目前在Shri的IUAC担任工程师。satyanarayana一直在培养技术创新和实验能力方面发挥了作用。他的作品跨越了各个领域，强调了精确的电子和实验方法，这些方法为学生和专业人士的研究和培训机会增加了。他的显着成就之一包括他与IUAC的Phoenix（具有自制设备和创新实验的物理学）项目下的外表（针对年轻工程师和科学家的实验）密切相关。这种革命性的教育工具弥合了理论知识和动手实验之间的差距，为学习物理和电子产品提供了一个可访问的平台。Shri。satyanarayana的专业知识和对推进电子教育的承诺继续激发和增强科学界的能力。他的讲习班和培训计划反映了他对培养人才和培养科学技术的好奇心的热情。
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
所有人的目光都集中在人工智能上：解决工作场所的数字化和人工智能问题
经合组织最近在 7 个国家（特别是工业和金融部门）开展的一项研究 2 显示，工人们担心人工智能的应用可能会带来失业风险。仅从工业部门的结果来看，在接受调查的实施人工智能的公司员工中，15% 表示他们认识有人因为人工智能而失业，而 14% 的人非常或极其担心 10 年内因人工智能而失业的风险。只有一半的受访员工一点也不担心。另一个有趣的结果是，使用人工智能的员工比其他人更担心失业的风险。这是因为他们更熟悉人工智能的功能吗？
Weyerhaeuser的温室气体清单原理
我们认为，准确的温室气（GHG）清单清晰透明的通信是公司气候问责制的基础。温室气体库存是设定目标并跟踪净零净进度的起点，这些原则概述了一种基于科学的可实施方法，以说明森林和森林产品的全部碳影响。有关我们如何应用这些原则来开发GHG库存的更详细信息在我们公开可用的方法中共享（也称为B面的碳记录）。
