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![利用知识产权促进最不发达国家的创新、发展和经济转型 [预印本]](/simg/2/2980e29b6403d5cf75dd552f4ed53ea3d8365a9b.webp)
利用知识产权促进最不发达国家的创新、发展和经济转型 [预印本]
时间至关重要。最近发生的事件表明，每次全球危机都会对最不发达国家造成不成比例的影响。随着世界努力应对层出不穷、不断累积的危机，从气候变化到新冠肺炎的持续影响，从战争到不断加重的债务负担，从贸易中断到发展前景受阻，对创新的需求从未如此强烈。本报告为最不发达国家提供了如何为知识产权创造有利环境的见解，确保它们在全球创新和发展竞赛中不落后。报告重点介绍了成功的案例研究，提出了切实可行的建议，并强调需要采取平衡的知识产权方法，以最好地适应最不发达国家的技术吸收、生产能力水平、竞争优势和创新潜力。
具有多模型纹理特征的基于最不的平方支持矢量机器脑肿瘤分类系统
放射科医生面对通过MRI图像分析进行分类的复杂任务时，面临着巨大的挑战。我们即将出版的手稿介绍了一种创新且高度效果的方法，该方法将最小二乘支持向量机（LS-SVM）的能力与从T1-Weighted MR MR图像中提取的多尺度形态纹理特征（MMTF）一起得出。我们的方法论对涵盖139例病例的大量数据集进行了细致的评估，其中包括119例异常肿瘤和20例正常脑图像。我们取得的成果无非是非凡的。我们的基于LS-SVM的方法极优于竞争分类器，以98.97％的出色准确率证明其优势。这比替代方法的3.97％改善了3.97％，伴随着明显的2.48％的敏感性增强，特异性提高了10％。这些结果最终超越了传统分类器，例如支持向量机（SVM），径向基函数（RBF）和人工神经网络（ANN），就分类精度而言。我们模型在脑肿瘤诊断领域的出色表现在该领域中取决于向前迈出的实质性飞跃，并承诺使用MRI成像技术为放射学家和医疗保健专业人员提供更精确，更可靠的工具，以识别和分类脑肿瘤。
促进最不发达国家和小岛屿发展中国家的太阳能投资
14 SolarPower Europe，《2022-2026 年全球太阳能市场展望》，2022 年。基于阿富汗、安哥拉、孟加拉国、贝宁、布基纳法索、布隆迪、柬埔寨、乍得、刚果民主共和国、古巴、多米尼加共和国、东帝汶、厄立特里亚、埃塞俄比亚、加蓬、冈比亚、几内亚、几内亚比绍、海地、牙买加、老挝、莱索托、利比里亚、马达加斯加、马拉维、马里、毛里求斯、莫桑比克、缅甸、尼泊尔、尼日尔、巴布亚新几内亚、卢旺达、塞内加尔、塞拉利昂、新加坡、索马里、南苏丹、苏丹、多哥、特立尼达和多巴哥、乌干达、赞比亚、津巴布韦太阳能
纳米比亚最低成本能源投资研究
TMP Public 是一家非营利咨询和智库，通过研究、分析和咨询服务解决复杂的社会和环境问题。TMP 在金融、技术、社会和政治科学方面拥有专业知识，其工作范围遍及六大洲的发达国家和发展中国家。自 2009 年以来，TMP 一直致力于衡量、分析和管理快速变化的世界所带来的社会和环境风险（或机遇）。如今，TMP 越来越关注了解和准备应对气候变化对 2020 年代关键系统的影响，其中包括关键矿产和能源、粮食系统以及生物多样性和生态系统。
使用灌溉指数、人工神经网络和偏最小二乘回归模型对埃及尼罗河进行水质评估和预测
1 水文地质学、自然资源评估系、环境研究与研究所、萨达特城大学、梅努菲亚 32897、埃及 2 环境地质学、环境系统自然资源测量系、环境研究与研究所、萨达特城大学、梅努菲亚 32897、埃及；ali.saleh@esri.usc.edu.eg 3 地质学系、理学院、达曼胡尔大学、达曼胡尔 22511、埃及；hendhussein@sci.dmu.edu.eg 4 农业工程、自然资源评估系、环境研究与研究所、萨达特城大学、梅努菲亚 32897、埃及 5 农业工程、环境系统自然资源测量系、环境研究与研究所、萨达特城大学、梅努菲亚 32897、埃及； farouk@esri.usc.edu.eg * 通讯地址：mohamed.gad@esri.usc.edu.eg (M.G.); salah.emam@esri.usc.edu.eg (S.E.)
![印度尼西亚可持续最低成本电气化-1 (ISLE-1) [P174350]](/simg/e/efc9075905bef0408be4b4a8f64173a5c92d69de.webp)
印度尼西亚可持续最低成本电气化-1 (ISLE-1) [P174350]
近年来，印尼经济发展和减贫事业取得了显著进步，但全国各地发展不均衡，东部地区仍需要大力支持。印尼人口超过2.7亿，是世界第四大人口大国，也是东南亚最大的经济体。印尼是一个多面的国家，全国17500多个岛屿中，有人居住的岛屿超过6000个，有300个不同的民族和700种语言和方言。2021年，人均国内生产总值（GDP）为4349美元，GDP总量约为1.12万亿美元。印尼是世界第十六大经济体。极端贫困水平从 1998 年的 25% 大幅下降到 2019 年的 10% 以下。印尼东部岛屿，即加里曼丹、苏拉威西、巴布亚、马鲁古、西努沙登加拉（NTB）和东努沙登加拉（NTT）省（东部岛屿），生活着约 5400 万人口，占印尼 2500 万生活在贫困线以下人口的一半左右。这里的贫困家庭相对数量远远超过该国其他地区，除加里曼丹 1 外，各省的贫困家庭比例在 15% 至 30% 之间。此外，该地区的就业增长速度低于该国其他地区。为应对这一挑战，印尼政府正在增加对东部岛屿电力、道路网络、港口和电信设施等核心基础设施的支出。新冠肺炎疫情导致印尼遭遇了 1997-98 年亚洲金融危机以来最严重的经济衰退。印尼一直深受疫情影响，疫情给供给和需求带来双重冲击，可能带来严重且持久的金融、财政和社会影响。2 2020 年，印尼经济萎缩了 2.1%，而贫困率估计有所上升。3 官方统计数据显示，2020 年 3 月，贫困率小幅上升至 9.8%，比上一年的贫困率高出 0.6 个百分点。4 最近的全国调查记录了危机对企业和家庭造成的巨大影响：截至 2020 年 10 月，74% 的企业销售额同比下降超过 20%，75% 的企业报告现金有限/无力支付至少一项生产成本。除非印尼和世界各地采取措施，否则气候变化对印尼经济的影响可能会很严重。灾害多发地区人口密度高，再加上对土地、森林和煤炭等自然资源的严重依赖，使该国容易受到气候变化的影响。印度尼西亚 70% 以上的人口生活在沿海和洪水易发地区。道路、输电线和发电厂等关键基础设施也面临风险。贫困加剧了这些脆弱性，即使不考虑气候变化，基础设施差距仍然很大，某些地区对自然资源的依赖程度很高。
葡萄牙公司的人工智能和认知计算：偏最小二乘法的结果 - 结构方程建模
摘要：人工智能 (AI) 和认知计算 (CC) 是不同的，这就是为什么每种技术都有其优点和缺点，这取决于企业想要优化的任务/操作。如今，只需将 CC 与 AI 的广泛主题联系起来，就很容易混淆两者。这样，想要实施 AI 的公司就知道，在大多数情况下，他们想要的是 CC 提供的功能。在这些情况下，知道如何区分它们很重要，这样就可以确定在哪种情况下一种比另一种更合适，从而更多地利用每种技术提供的优势。该项目专注于突出这两种技术的能力，更具体地说是在智能系统实施和公司对它们的兴趣有利的商业环境中。它还确定了这些技术的哪些方面对公司最有吸引力。根据这些信息，评估这些方面是否与决策相关。数据分析是通过采用偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 和描述性统计技术进行的。
典型相关分析和偏最小二乘法识别大脑行为关联：教程和比较研究
摘要典型相关分析 (CCA) 和偏最小二乘 (PLS) 是用于捕捉两种数据模态（例如大脑和行为）之间关联的强大多元方法。然而，当样本量类似于或小于数据中的变量数量时，标准 CCA 和 PLS 模型可能会过度拟合，即发现无法很好地推广到新数据的虚假关联。已经提出了 CCA 和 PLS 的降维和正则化扩展来解决此问题，但大多数使用这些方法的研究都有一些局限性。这项工作对最常见的 CCA/PLS 模型及其正则化变体进行了理论和实践介绍。我们研究了当样本量类似于或小于变量数量时标准 CCA 和 PLS 的局限性。我们讨论了降维和正则化技术如何解决这个问题，并解释了它们的主要优点和缺点。我们重点介绍了 CCA/PLS 分析框架的关键方面，包括优化模型的超参数和测试已识别的关联是否具有统计意义。我们将所描述的 CCA/PLS 模型应用于来自人类连接组计划和阿尔茨海默病神经成像计划的模拟数据和真实数据（n 均为 .500）。我们使用这些数据的低维和高维版本（即样本大小与变量之间的比率分别在 w 1 – 10 和 w 0.1 – 0.01 范围内）来展示数据维数对模型的影响。最后，我们总结了本教程的关键课程。
成本最低的电力开发计划：2022年6月
i。修改和更新现有的政策，法律，监管，机构和财务框架，以支持电力行业的快速发展； ii。随着时间的推移，发电资源多样化，并随着时间的推移增加整体混合物中清洁能源的份额； iii。确保供应与预计的需求密切一致，并且更好地使投资计划和资助动员更加紧密地与发电路线图和总体计划，最低成本的电力开发计划以及电力区域行动计划； iv。增强电力区域合作和贸易，包括在传输网络开发中投资，以进一步提高供应安全； v。通过中期预算支出框架，修订和扩展现有的可再生能源馈送关税制度，开发新的信息管理系统以简化程序，并在计划，计划，采购和谈判电力交易中建立更大的能力，从而通过中期预算支出框架来确保计划项目的长期资金来简化IPP流程和快速跟踪项目交付。 “
至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。