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年度报告 - Gi Group Holding
在此背景下，截至 2020 年 9 月，经合组织 (OECD) 平均经济体的失业率为 7.25%，比疫情爆发前的水平高出约 1.25 个百分点。实际上，总体数字掩盖了各经济体之间的显著差异。事实上，在日本等国家和许多欧洲经济体中，失业率的增长远低于经济衰退，这在很大程度上要归功于就业保留措施：从禁止裁员到补贴短期工作。只有在美国和加拿大，失业率才大幅上升。详细了解意大利经济，由于与卫生紧急情况相关的遏制措施对经济的影响，2020 年出现了异常收缩。Istat 估计 GDP 同比下降为 -8.9%。所有国家宏观经济变量均出现大幅下降，几乎每个行业的生产率都在下降：工业下降 11.1%，服务业下降 8.1%，建筑业下降 6.3%，农业、林业和渔业下降 6.0%。在第三产业中，贸易、运输、酒店和餐饮业（-16%）、专业、科学和技术活动、行政和支持服务（-10.4%）以及艺术、娱乐、家居用品修理和其他服务业（-14.6%）的收缩尤为明显。
印度场景的车辆检测：增强的Yolo- ...
1* Autdr-Hub，Andhra University，Visakhapatnam，AP，印度。2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。 *通讯作者。 电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。*通讯作者。电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度
引用出版版本（APA）：Fernández-De-Las-Peñas，C.，Díaz-Gil，G.，Gil-Crujera，A.，Gómez-Sánchez，S.M.
1物理治疗系，职业治疗，康复和物理医学，Rey Juan Carlos大学（URJC），28922AlcorcóN，西班牙； SILVIA.AMBITE.QUESADA@URJC.ES 2神经可塑性与疼痛中心（CNAP），感觉运动互动（SMI），卫生科学技术系，医学院，AALBORG UNIVESS，DK-9220 AALBORG，丹麦AALBORG大学； lan@hst.aau.dk（L.A.-N。）; rg@hst.aau.dk（R.G.）3研究小组GAMDES，基础健康科学系，雷伊·胡安·卡洛斯大学（URJC），28933西班牙马德里； gema.diaz@urjc.es（g.d.-G。）; antonio.gil@urjc.es（A.G.-C。）; stella.gomez@urjc.es（S.M.G.-S。）4内科，医院Indirio Infanta Leonor-Virgen de la Torre，西班牙马德里28031； anaisabel.franco@salud.madrid.org（A.F.-M。）; pablo.ryan@salud.madrid.org（P.R.-M。）; juan.torresm@salud.madrid.org（J.T.-M。）5医学院oscar.pellicer@uv.es 7 Department of Gastroenterology & Hepatology, Mech-Sense, Clinical Institute, Aalborg University Hospital, DK-9000 Aalborg, Denmark 8 Steno Diabetes Center North Denmark, Clinical Institute, Aalborg University Hospital, DK-9000 Aalborg, Denmark 9 Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Aalborg University Hospital, DK-9000 AALBORG，丹麦 *通信：cesar.fernandez@urjc.es;电话。： +34-91-488-88-84
无标题 - 国际核信息系统 (INIS)
j(^ii>'adV'.Si>ring'ne^d.. ' \'A 2.2X&1..NTIS pi-iere'codes;Npri ; ti tt'd 'copy — A05, ni:ii:ro'fic 1 iie*-c*o.ijy ^~ .v|j.l。这个 .repqi-t 被准备为 n-n 。'。vt Q'f^wo^'k" 由 tJl.e- Vnited'.St Ues IGovei'nriien't 的 a'iV 机构赞助^t'ed。L'hited |5t 都不是吗？ate.s Gbv.^rrimt'iit 'tioi'。任何机构 • rf t i'-ni5i\'any “Of,-their雇佣^©St-nor-.any : t)f;theit'C ?pnt '演员。s'tilH'phtractovs," 或他们的 'einpiQye.0^, niak'ejs: 任何 v .warranty.,, exp'^es^ !Bt'd,;'oi:;iissUmes 任何 li'gal-责任- br.respeiosibili't-y ft >•：准确性..完整性，或riijj的使用| ijifornia'硫醇装置',' i|i,.. ipfHrigt'p'i'tvajel.v ow'ned .rig ：&|si。 Refevi?n,CL>••此处为 iiny 'spetifi.e'' ^f^ia:i;pVod;uetJ.i)rocessyQ.r;s(Si'^ 制造商，或' : pthe<' \vis.e,-dQ®.lipt%necei^ari:iy 。 epristitute oj;注射；'ipfHrigt'p'i'tvajel.v ow'ned .rig ：&|si。Refevi?n,CL>••此处为 iiny 'spetifi.e'' ^f^ia:i;pVod;uetJ.i)rocessyQ.r;s(Si'^ 制造商，或' : pthe<' \vis.e,-dQ®.lipt%necei^ari:iyepristitute oj;注射；'
操作喷雾计划
Thi s p lan b y b y bo ffa miskell li mi ted o n sp eci fic i nStructi o ns o o y ur ur客户端。在客户与商定的Sco p e o f wo rk一起使用的客户是如此。第三个p arty i s than partys o wn ri s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s少。如果我的外部客户有限制的情况，那么un the un the un the us o n od s od s of the the the the the the the the the the us the the us the to n of the us the un unces so urces so un un b een b een假定这是准确的。no li ab i li li ty ty o nsi ty b y t b y b y bo ffa mi skell有限，以至于它们会出现，以至于它们会出现，因此它们会出现nfo m i nfo rmatio nfo rmatio n p rmatio n p rmatio n p rmate ved by cl y cl y cl y the Cl ient the Cl ient o not so n oce n oce y rece。
人类混合范式用于协作空中交通...
摘要 - 即使在人工智能（AI）方面的最新进展中，将基于AI的系统纳入空中交通管理（ATM）和空中交通管制（ATC），因此对ATM系统中的错误的容忍度极低，因此提出了显着的挑战。因此，我们建议在ATM中采用一种新型的人类混合（HAH）范式，强调了人类互动的协作方面和高安全标准。与人类组合范式中讨论的替代和增强概念相反，后者表达了人工智能和人类的角色被划分，我们更喜欢HAH范式，在该范式中，人类和AI系统作为集成单元协作以完成任务。在HAH范式下，ATM可以从ATCO判断，直觉和适应性的综合融合中，以及感知能力，计算能力以及对AI可以提供的细节的不懈关注。还研究了HAH的一些关键要素和设计原则，并且还提出了典型的以人为中心和关键的任务的空中交通冲突中HAH的例子。这些贡献是成功将HAH引入ATM/ATC的基本先决条件，并将有助于创建一个框架，以更好地理解和支持有效使用AI系统对ATM/ATC的使用。关键字 - 人类 - ai混合动力车，人类组合，空中交通管理，空中交通管制，基于AI的方法。
C-ESG风险圆桌气候场景Workstream的报告
通过自2020年以来进行的各种气候压力测试练习，主管的机会逐渐构成了参考分析框架，即禁止KS C AN U SE作为KEY INP UT来约束IR机构规定的应力应力测试framewo rks。Banque de France（2020）和欧洲中央银行（2022年）的提议显示很高。The exe rcise bein g r un in 202 4, a t the re que st of the European Commission, to specify the modalities of succ ess of Fi t for 55 (com mit ment to reduce E urope's gre enho use gas em is sions by 55% by 2030 compared to 1990 emissions), as well as to me asure the con seq uences of stress sce nari os on the financing ca paci ty of this t跑步了，我已经在已经E stablis hed t架子上进行了。the是coul d n e lp设计的cros s sectori al Analys sis b ex be eco eco eco nomy的部分部分（BAN KS，保险公司和资产管理人员）。
1.区域经济更新_FINAL_PP。 ...
目的本文根据以下主要经济指标的经济状态和该地区的经济状况提供了论坛经济部长会议（FEMM）的更新：（i）真正的国内生产总值（GDP）增长率，（ii）通货膨胀率和（iii）债务与GDP比率。一个国家的细节包含在附件1中。本文还广泛地强调了战争对乌克兰的经济影响以及与气候变化引起的冲击相关的风险。总结一下产出水平，大多数太平洋国家预计到2024年将达到其流行前GDP，除了帕劳，萨摩亚和所罗门群岛。论坛岛国家（FIC）的实际GDP增长率从2020年的最低-5.5％反弹至2023年的约5％。该地区的实际GDP预计将在2024年降至约3.2％。通货膨胀率预计在2023年将保持上升，威胁到贫穷和脆弱人群的生计。通货膨胀率在2019年至2021年之间的3％左右左右。但是，通货膨胀在2022年增加到约6％，部分原因是乌克兰的战争。为提高通货膨胀率提高的主要因素包括几个国家的消费者和投资者情绪，全球利率和经济不确定性较高，因为乌克兰的战争推动了融资成本，对供应链中断和能源价格的影响。世界上一些最贫穷的国家被迫在偿还债务或为人民服务之间做出选择。在2022年，联合国（联合国）估计，全球公共债务达到了创纪录的92万亿美元。发展中国家占据了不成比例的数量，尤其是在较小的岛屿经济体中。太平洋的债务困扰水平仍然很高，但预计大多数太平洋县将下降
基于集成驱动程序的推理和深度强化学习
随着自主驾驶技术的继续发展并逐渐成为现实，确保在复杂的交通情况下自动驾驶的安全已成为当前研究中的重点和挑战。无模型的深钢筋学习（深度强化学习）方法已被广泛用于解决复杂的交通情况下的运动计划问题，因为它们可以隐含地学习车辆之间的互动。但是，基于深度强化学习的当前规划方法表现出lim的鲁棒性和泛化性能。他们努力适应培训方案以外的交通状况，并面临困难处理因意外情况而引起的不确定性。因此，本文解决了综合交通情况所带来的挑战，例如无信号交叉点。首先利用在这些情况下观察到的相邻车辆的历史轨迹来做到这一点。通过基于门控复发单元（GRU）复发性神经网络的变量自动编码器（VAE），它提取了驱动程序样式功能。然后将这些驱动程序样式功能与其他状态参数集成在一起，并用于在扩展强化学习框架内训练运动计划策略。这种方法最终产生了一种更健壮和可解释的中期运动计划方法。实验结果证实，在复杂的传统方案中，提出的方法可实现低碰撞率，高效率和成功完成任务。
猫科动物下尿路疾病的最新概念
1925年猫的下尿路疾病（LUTD）的临床描述[1]准确地描述了临床体征和疾病，并报告了它很常见。此后，用猫泌尿科综合征（FUS）和猫较低的尿路疾病（FLUTD）用于描述与刺激性无效有关的临床体征的星座，但不能识别潜在的病因。大多数患有LUTD的猫都有猫的特发性或间质性膀胱炎（FIC），但是尿道病，细菌性尿道感染（UTI），解剖畸形，肿瘤，行为障碍，行为障碍和神经系统疾病和神经学问题（例如，eg，ex ex dymn.nergia）可能会发生更多。无论基本的病因如何，所得的临床体征都是相似的，包括排尿症，遗漏，血尿（宏观和微观显微镜），Pollakiuria和Periuria（用来指在不适当的地方进行排尿）。阻塞性和非刺激性泌尿病是更广泛的概念，也可以分别通过存在或不存在尿道阻塞来对LUTD进行分类。阻塞性尿道病在雌性猫中很少见，主要在雄性猫中看到。尿道的直径和阻塞性泌尿病的频率不会在cast骨和完整的雄性猫之间差异，但尿道障碍物在cast割的雄性猫中发生较高的频率[2]。疾病在临床上变得越来越明显。不适当的消除导致每年将大约400万只猫放在动物收容所中，因为行为对所有者来说是不可接受的[3]。据报道，美国初级保健实践中LUTD的估计患病率大约为