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开始您的ASIC和MAS贸易报告规则重写
©2024 DTCC。保留所有权利。DTCC，DTCC（风格化）和金融市场。 向前。 是存款信托与清算公司DTCC的注册和未注册的商标。 本文所述的服务是由DTCC Solutions（UK）Ltd的“ DTCC”品牌提供的，这是存款信托与清算公司（“ DTCC”）的分支机构。 DTCC本身不提供此类服务。 这些分支机构中的每一个都是一个独立的法律实体，但遵守该实体运营的特定国家或国家的法律和法规。 请访问www.dtcc.com，以获取有关DTCC，其分支机构及其提供的服务的更多信息。DTCC，DTCC（风格化）和金融市场。向前。是存款信托与清算公司DTCC的注册和未注册的商标。本文所述的服务是由DTCC Solutions（UK）Ltd的“ DTCC”品牌提供的，这是存款信托与清算公司（“ DTCC”）的分支机构。DTCC本身不提供此类服务。这些分支机构中的每一个都是一个独立的法律实体，但遵守该实体运营的特定国家或国家的法律和法规。请访问www.dtcc.com，以获取有关DTCC，其分支机构及其提供的服务的更多信息。
跳跃手术计算机视觉
摘要。研究人员和行业之间的共识指出，缺乏大型，代表性的注释数据集是手术数据科学领域进步的最大障碍。自我监督学习（SSL）的进步代表了一个解决方案，通过提供任务不合时宜的初始化来降低对大型标记数据集的依赖。然而，当前的自我监督学习方法对领域转移的鲁棒性尚不清楚，从而限制了我们对利用多种外科数据来源的效用的理解。将焦点从方法转移到数据，我们证明了基于SSL的初始化的下游值与预训练数据集的组成无关紧要。这些结果强调了一个重要的差距，当我们扩展自我监督的方法以构建通用的“ Foun-Dation模型”时，需要填补这一差距，该方法可以在手术领域内进行多种用例。通过受控实验的几个阶段，我们开发了预处理数据集组成的建议，这些数据集组成通过300多个实验，涵盖20个预训练数据集，9个手术程序，7个中心（医院），3个标签DATA设置，3个下游任务以及多次运行。使用此处描述的方法，我们在两个公共基准测试中均优胜于阶段识别的预先培训：cholec80上的2.2％，自动帕拉的培训最高为5.1％。
开始工作日：智能零售商如何通过更灵活的软件方法升级
虽然这些较大的宏观经济部队正在影响所有行业和公司，但零售商也随着近年来无法适应快速变化的行业而无法接受。消费者希望在网上或关闭购物体验中精简，全渠道集成。零售商使用的供应商过度集中，增加了成本增加的风险和进一步的供应链中断。对库存损失或盗窃（shrinkage）的最小跟踪导致零售商不准确地报告费用。一般而言，对当前库存水平的可见性降低了，并且在管理它们方面缺乏透明度。在没有实时数据，洞察力和高级分析时，零售商最终会出现库存或积极的情况。最后，AI的快速加速正在迅速改变库存优化的最佳实践，而零售商也无法跟上。
