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经济适应度：概念、方法和应用
经济适应性和复杂性是最近由 Luciano Pietronero 团队与多位国际合作者在罗马开发的一门经济学科和方法，最初在 Sapienza 大学和 ISC-CNR 工作，现在在 Enrico Fermi 研究中心工作。EFC 使用和开发现代数据分析技术，以复杂系统科学为基础的科学方法建立经济模型，特别注重定量测试以提供可靠的科学框架。它采用基于数据和自下而上的方法，考虑没有经济意识形态的具体问题，并使用复杂网络、算法和机器学习方法从所有国家以前的增长数据中获取信息。其主要特点是科学严谨、分析和预测精确、透明和适应性强。适应性算法克服了该领域早期尝试的概念和实际问题，为可测试和成功实施经济复杂性领域奠定了基础。特别是，它为多样化的基本概念提供了适当的相关性。一种新的范式取代了关于经济发展的理想经济理论的意识形态争论。不存在适用于所有情况的理想理论。就像医学一样，人们必须首先仔细识别病理，然后实施适当的治疗，没有一种万能药可以解决所有问题。同样，对于一个国家的经济发展，人们必须分析其竞争力水平并确定可能的现实发展路线。
委员会多数员工日期：2025年2月20日
iii。不少于48小时，不包括周末和联邦假期，在您作证之前，您还必须提交给委员会：§最终书面证词的电子副本，最好是可搜索的PDF格式，包括任何支持图，图表，图表或幻灯片。该电子版将发布在委员会网站上，并将被公众访问。§简短传记的电子副本。§您的课程的电子副本。§您完成的真相披露表的电子副本。§您完成的虚假陈述法案认证表的电子副本。iv。您必须将其带到听证会：§2（两个）硬副本，包括您完成的证词披露表中的一份签名原件。§2（两（两）硬副本，包括您已完成的虚假陈述法证明表格的一份签名原件。§2（两（两）硬副本，包括您已完成的虚假陈述法证明表格的一份签名原件。
ITN 6681-4第1页，共9封电子邮件：lauren.beck@fsu.edu
代表FSU的正式表达。针对其他部门，个人，代理人或FSU代表收到的任何提案将不视为有效或有约束力。此外，FSU将仅认可被签署并以书面形式或直接在FSU公共采购门户中提交的被告的通讯，作为代表被告正式授权的表达方式。对此的受访者或代表他们行事的人不得与FSU的任何雇员或官员，董事会或大学直接支持组织有关ITN的任何方面的直接支持组织，除非以书面形式或首席搜索官或唯一的ITN文件所提供的书面方式，否则该ITN的颁发日期是颁发此期限，直到其颁布的日期，直到颁布阶段，该奖项是在此期间颁发的，该奖项是在此期间颁发的，该奖项是在72小时的授权下，该公司的颁布率是在此期间颁发的。州长（BOG）条例18.002。违反此规定可能是拒绝提案回应的理由。
e -ISSN：2615-3866创新行业 - ITN工业工程杂志Malang，2024年9月ME
摘要，零售商店在全球贸易中起着重要作用，并且必须适应消费者趋势的变化。Silvi Frozenfood Surabaya面临竞争挑战，导致游客数量少。本研究旨在设计正确的战略，以改善商业风险投资和产品销售，以便能够在全球市场竞争。使用的方法是SWOT，QSPM和瘦画布方法。SWOT分析确定了产生IFE，EFE和IE矩阵以及SWOT矩阵以制定替代策略的内部和外部因素，QSPM评估并确定最佳策略，并确定精益帆布项目的结果，以促进实施业务模型的过程。结果表明，SILVI FROZENFOUD的正确策略是S-O 2策略，折扣/特殊要约策略和有吸引力的产品演示文稿。所选策略被转化为帆布业务模型，该模型指9个块业务元素。映射绘制的帆布业务模型，以实施选定的策略，以便公司可以运营和开发业务以实现更具竞争力的销售和优势。关键字：卓越，零售店，SWOT，QSPM，精益画布。简介
BTSS集团健身时间表 - Aqua-秋季2024年（9月/OCT/NOV）
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具有实时姿势的个性化人工智能健身教练
本文展示了使用 Mediapipe 框架实现的 AI 个性化健身房姿势矫正器。如今，健身房和锻炼越来越受欢迎，考虑到这一点，保持正确的姿势对于避免受伤和最大限度地提高锻炼效果至关重要。但是，在没有任何帮助或反馈的情况下保持正确的姿势对任何人来说都是一项挑战。为了解决这个问题，我们的项目提供了一种解决方案，将人工智能和计算机视觉技术应用到现实世界的解决方案中。计算机视觉等技术将对锻炼姿势提供实时反馈。我们将使用 Mediapipe 库分析身体关键点，我们的系统可以准确检测和评估与正确姿势的偏差，根据每个人独特的体格提供个性化的矫正指导。通过大规模测试和与现有方法的比较来评估所提出系统的效率，从而有望通过推广更安全、更有效的锻炼来彻底改变健身行业。
“上帝之眼——目击者呈现面部表情......
根据目击者的描述，通过绘制面部素描可以轻松识别罪犯并将其绳之以法，然而在这个现代化的世界里，传统的手绘素描方式在与现有数据库或实时数据库进行匹配和识别时并不那么有效和省时。过去曾提出过几种技术来转换手绘面部素描，并使用它们自动识别和辨认警方数据库中的嫌疑人，但这些技术无法提供所需的精确结果。甚至还引入了创建复合面部素描的应用程序，但这些应用程序也存在各种限制，例如面部特征工具包有限、创建的嫌疑人面部具有卡通画的感觉，这使得使用这些应用程序并获得所需的结果和效率变得更加困难。