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逆转理论动机的定量研究
是概率度量的法律和弱收敛性的特征。对于更先进的应用程序分布和特征值的分布，Stieltjes Tranform不够强大，并且需要控制整个分解矩阵G K（z）。这是在I.I.D的[ALE+14]中进行了研究的。情况下，确定G k（z）接近涉及尺寸和频谱参数z的定量界限的g k（z）i p。此分析后来被携带到[KY17]中的线性依赖情况，表明G K（Z）接近确定性矩阵G（z），这通常不是身份矩阵的倍数。遵循[HLN07]的术语，我们将矩阵G（z）称为G K（z）的确定性等效词。在处理独立列的最一般情况下，[LC21]发现了类似的确定性等效物。值得注意的是，他们考虑了具有不同分布的列，这在先前的文献中未经研究。最后一篇文章不允许光谱参数z随维度而变化，尤其是用定量界限靠近真实轴。我们通过量化基础随机矩阵具有i.i.d的收敛来完成它来完成它。列。我们的结果包括两个不同的设置：当z是具有积极虚构零件的复数时，不会消失得太快，
Generali Group合并结果，截至2024年12月31日，将军对“终生合作伙伴24：驱动增长”计划目标和实现RE
Generali Group首席执行官Philippe Donnet说：“ Generali在2024年取得了出色的成绩，对我们的财务目标进行了过度实现，并成功地将我们的“终身合作伙伴24：推动增长”战略计划带入了一个结束。这些结果进一步反映了我们通过我们采取的管理行动确保每个细分市场一致的有机增长的能力，同时成功整合了我们所收购的所有业务。今天的小组在其历史上处于最强的位置，这是我们记录的运行和调整后的净结果证明的，这得益于我们的人员和分销网络的努力和承诺。我们继续将我们的团队转变和多样化，成为全球领先的综合保险公司和资产经理，现在专注于加速我们对卓越的追求。我们雄心勃勃的新“终生合作伙伴27：卓越的计划”计划将推动强劲的收入增长，可靠的现金创造和增加的股东报酬。我们的AI和数据功能进一步提高了我们从快速变化的客户需求和新兴趋势中始终如一地捕捉机会的能力。”
暑期学校«工业的生成人工智能（Genai）
对明天的挑战的认识与生成性AI有关，主要模型（基础模型）和语言学（LLM）的所有主要主题（LLM），深度学习（DL），机器学习（ML），当然，以及对自然语言（NLP）的处理，DL/ML革命和计算机视觉的处理工业的。
暑期学校«工业的生成人工智能（Genai）
旨在为法国和国际学生继续在计算机和工业工程领域学习，暑期学校是一项计划，其参与者陷入了工业5.0和期货工厂的生成AI问题的核心。其目标是允许各行各业的法语和国际学生之间的反思，交流和共享，以与生成AI的新模型以及新的AI工具的开发相关的主题的贡献。今年暑期学校不仅允许您发现生成AI及其工业应用的新方法和技术，而且还可以为您提供由公认专家提供的实际工作。对公司，实验室和象征网站的文化访问将补充该计划。
在2025年接受德克萨斯州奥斯汀市的IEEE PES股东大会（PES GM 2025）接受，使用STO
摘要 - 本文引入了一种分布式的应急检测算法，用于使用随机混合系统（SHS）模型在功率分配系统中检测不可观察的意外情况。我们旨在应对分销网络中有限测量能力的挑战，这些挑战限制了迅速检测意外事件的能力。我们将分布网络连接，负载馈线，PV和电池储能系统（BESS）混合资源的动力学结合到完全相关的SHS模型中，该模型代表分布系统作为意外情况下不同结构之间的随机切换系统。我们表明，SHS模型中的跳跃对应于物理功率网格中的突发事件。我们基于幅度调制输入（MAMI）采用探测方法，以使意外情况可检测到。通过对样本分布系统的模拟来验证所提出的方法的有效性。索引术语 - PV-BESS，分布系统，不可检测的偶性，随机混合系统，偶然性检测。
ei Yamada总裁兼首席执行官Anges，Inc。7-7-15，Saito-Asagi，Ibaraki，Osaka，ShareHol的第26届年度股东大会ei Yamada总裁兼首席执行官Anges，Inc。7-7-15，Saito-Asagi，Ibaraki，Osaka，ShareHol的第26届年度股东大会
1982年4月加入三菱Kasei公司（目前是三菱化学公司）1995年1月加入了Sosei K.K.2000年8月加入Takara Shuzo Co.，Ltd。Dragon Genomics Inc.（目前是Takara Beio Inc.）2001年5月加入Anges Mg，Inc。（目前是Anges，Inc。）业务发展总经理2001年8月8日董事会成员Anges Mg，Inc。（目前Anges USA，Inc。（当前）2020年1月董事会成员Emendobio Inc. 2023年9月，董事会成员Emendo Rentern and Development Ltd.（当前）2024年3月，Emendobio Inc.首席执行官Emendobio Inc.（当前）（重要的并发职位）（重要的并发职位），Anges USA，Anges USA，Inc。CEO，Emendobio Inc.董事会成员，Emendo Renchend and Development Ltd。 此外，他具有稳步执行该小组的管理目标所需的经验，知识和强大的领导能力。 因此，该公司判断Yamada先生将有资格担任公司董事会成员，并再次任命他为董事会成员的候选人。董事会成员，Emendo Renchend and Development Ltd。此外，他具有稳步执行该小组的管理目标所需的经验，知识和强大的领导能力。因此，该公司判断Yamada先生将有资格担任公司董事会成员，并再次任命他为董事会成员的候选人。
生成人工智能工具增强
南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294
使用卷积神经
图像字幕（自动生成图像的描述标题的任务）由于其潜力弥合视觉和语言理解之间的差距而引起了极大的关注。随着深度学习的进步，尤其是用于序列产生的特征提取和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），神经图像标题发生器在产生的字幕的质量和流利程度上都取得了重大进展。本文调查了图像字幕技术的演变，从传统模型到现代深度学习方法，包括使用变压器和多峰模型。我们讨论了关键组件，例如图像表示，字幕生成和注意机制，并检查大规模数据集和评估指标的作用。尽管取得了长足的进步，但在语义理解，上下文相关性和处理偏见等领域仍存在挑战。这项调查以研究目前的研究状态并概述了该领域的潜在方向，包括探索零射击学习，多模式集成以及改善字幕模型的概括。
对文本形象的生成AI的评论...
生成的AI（Genai）已成为一种有力的工具，具有创建新颖的数字内容（包括图像，文本和音乐）的能力[5]。然而，使用生成的AI创建模型看不见的现象的科学图像仍然具有挑战性，并且容易幻觉[43]和对科学原理的虚假陈述。如果模型推断超出其训练数据，它可以生成图像，虽然在视觉上是合理的，但在物理上或生物学上是不可能的[37]。这可能导致不准确的科学概念的传播，并阻碍真正的发现[19，20]。本文概述了过去几年的主要里程碑，然后描述了变异自动编码器（VAE），生成对抗网络（GAN）和扩散模型如何彻底改变了这些领域。最后，我们描绘了验证和验证的潜在途径。
