XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSG
第四次 AF-SGW 报告
第四届非洲航天世代研讨会 (AF-SGW) 是一场为期两天的区域研讨会，于 2021 年 2 月举行，将学生和年轻专业人士与来自非洲大陆各地的机构和行业代表聚集在一起。它为非洲航天事业的未来领导者提供了一个无与伦比的机会，让他们积极建立牢固的关系，交流思想和知识，并合作集思广益，利用空间技术为非洲谋福利，提出新的想法和解决方案。活动于 2021 年 2 月 25 日（星期四）至 2021 年 2 月 26 日（星期五）举行。本次非洲航天世代研讨会 (AF-SGW) 的主题是“团结非洲，实现航天创新：迈向我们共同的未来”。
ESG数据情报公司Deepki在2023年通过主要里程碑加强了其全球领导地位，以产生积极的影响。
成立于2014年，Deepki开发了一种SaaS解决方案，该解决方案使用数据情报来指导房地产参与者的净零过渡。该解决方案利用客户数据来改善资产的ESG（环境，社会和治理）绩效，并最大化资产价值。Deepki在60个国家 /地区开展业务，遍布巴黎，伦敦，柏林，米兰和马德里的400多名团队成员。该公司为将军房地产，瑞士人资产经理和法国政府等客户提供服务，帮助使他们的房地产资产更加可持续。Deepki现在监视全球150万种资产，通过将其CO₂排放量减少5％，帮助其客户与巴黎协议保持一致。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
ESG 中 AI 的危险与前景 23Feb24
目前还没有太多人关注人工智能对环境的影响，因为在采用周期的这个阶段，它的影响仍然有限。然而，人工智能有可能显著扩大技术价值链每个部分的环境足迹。它始于定制芯片所需的稀有元素的开采和提炼。它包括数据中心使用的能源和水，预计到明年，这些能源和水将占温室气体排放量的 3% 以上，到 2040 年将占 15%。训练甚至使用 GenAI 模型比人们想象的更耗能（即使我们相信这个数字可以下降），最后，还有处理越来越多的所谓电子垃圾（估计 2024 年约为 6400 万吨）的问题，事实证明，很难将这些电子垃圾排除在垃圾填埋场之外。
ESG资源通过Babson.docxESG资源通过Babson.docx
● CFA - Certificate in ESG Investing ● Harvard Business Review - Social-Impact Efforts That Create Real Value ● McKinsey Quarterly - Five ways that ESG creates value ● CNBC - Your complete guide to socially responsible investing ● CFA Institute - The Benefits of Socially Responsible Investing: An Active Manager's Perspective ● NASDAQ - Strong ESG practices can benefit companies and investors: here's how ● Harvard Business Review - Calculating the Value of Impact Investing ● MS - Analyzing Risk and Returns of Sustainable Funds ● CFA Institute - ESG Issues in Investing: A guide for investment professionals ● CFA & PRI - Guidance and Case Studies for ESG Integration: Equities and Fixed Income ● CFA - Future of Sustainability in Investment Management: From Ideas to Reality ● SASB - ESG Integration Insights: 2020 Edition ● SASB - Materiality Map
肾脏条件：CKD和SGLT2抑制剂
Expected population size: Data from CPRD Aurum (March 2022 release; on file, approved study protocol 23_002668) shows that 0.2% of people in England are on the CKD register with ARB or an ACE inhibitor prescribed in the last 6 months and either no type 2 diabetes and the last urine albumin to creatinine ratio 22.6 mg/mmol or more or type 2 diabetes and the last urine白蛋白与肌酐比例为3 mg/mmol或更多：平均练习率为10,000名患者的患者少于20例。旨在在QOF之外使用的通用指标所需的患者数量最少。但是，应考虑大多数结果是否由于数量少而需要抑制。
SGLT2糖尿病和非糖尿病肾移植受者的抑制剂：当前的知识和期望
最近在众多随机对照试验（RCT）和系统评价中显示了钠 - 葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂（SGLT2I）的有益效应。根据KDIGO指南，SGLT2I目前是患有慢性肾脏疾病（CKD）的糖尿病患者的第一个选择。此外，最近对13个大型荟萃分析，由“ SGLT2抑制剂荟萃分析心脏分析的心肾脏试验者”（SMART-C）引导，提供了SGLT2I在CKD或心力衰竭患者心脏衰竭患者（和患有糖尿病患者）中有益的可靠证据。总体而言，接受SGLT2I治疗的患者患有CKD进展，急性肾脏损伤（AKI），终末期肾脏疾病（ESKD）或心力衰竭死亡的风险降低。是否应在进一步的研究中评估这些心肾脏的好处是否应外推到肾脏移植受者（KTR）。在本文中，我们报告了迄今为止在文献中积累的最新数据，研究了SGLT2I在糖尿病和非糖尿病KTR中的效率和安全性。我们发现了有关在糖尿病中使用SGLT2I使用SGLT2I的令人鼓舞的数据。这些药物似乎是安全的，并且减少了这组患者的体重和血压。对肾脏移植功能和生存的潜在影响尚待研究。
RESGA-250.pdf - 空战高等学校
“火炮”一词源自法语“炮兵”，意思是“战争物资的一部分，包括大炮、迫击炮、榴弹炮等：重型火炮”1 。尽管炮兵武器的出现估计早在基督诞生前八个世纪，通过使用“投石器”来摧毁墙壁，高射炮 (AAA) 本身却起源于 1870 年，即普法战争的发展。在普鲁士围困巴黎期间，民众和军队试图使用热气球来躲避封锁，从而使许多公民突破了围困。为了对抗这些气球，赫尔穆特·卡尔·伯恩哈德·冯·毛奇将军在长炮上安装了一门 25 毫米口径步枪，弗里德里希·阿尔弗雷德·克虏伯则在马车上安装了一门 37 毫米大炮，他称之为“Ballon Kanone”（反气球大炮）。历史上第一批防空武器的诞生。 （1870-1871）两年后，更具体地说是1911年至1912年间，意大利-土耳其战争期间，这架飞机被编入空中侦察，朱利奥·加沃蒂中尉驾驶单翼飞机进行了历史上第一次空中轰炸，他手动向土耳其阵地投掷了四枚 2 公斤重的 Cipelli 手榴弹，对土耳其阵地造成的损害并不严重。材料，但对部队造成了很大的震动，他们没想到来自es的攻击
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。