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摘要书
9：00–10：30全体会议（室IV，椅子G. A.d'Inverno）Gabriella Puppo会议开幕stefano berrone变异物理学知情的神经网络：正交规则，测试功能和“后验”错误估计10：30-11：00咖啡休息11：00–13：00-13：00-13：00早上会话Pers Federico Nudo [L]通过模拟 - chebyshev点垄断Grazia Gargano是一种多因素方法，用于在转录组数据11：00–13：00早上会话中识别差异表达基因 order re- duction Veronica Tora Mathematical models on graphs in Alzheimer's brain 13:00–15:00 Lunch Time 15:00–18:00 Afternoon Sessions (room IV, Chair A. Kushova) Piero Deidda The Joint Spectral Radius of Neural Networks Eleonora Maggiorelli An high order AT1 phase-field model for brittle fracture Lorenzo Zambon [MS] Hierarchical Forecasting (part I) Break Lorenzo Zambon [MS] Hierarchical Forecasting (part II) 15:00–18:00 Afternoon Sessions (room V, Chair G. Auricchio) Laura Girometti A non-convex optimization strategy applied to signal decomposi- tion Andrea Perchiazzo Pricing European Options using the Gauss-Laguerre quadrature: Application到复合Carma（P，Q）-Hawkes模型Federico Nudo，Salah Eddargani
政府答复 - 预算总局
政府感谢印度大都会运动党派系对 2024 年国家预算政策制定的支持，该政策的主要重点之一是消除极端贫困。政府正在不断努力通过加快社会保障改革来提高民众福利。这样做很重要，因为这样国家支出才能更加明显、更加实用，并使人们的生活更加轻松。 2024年将采取的社会保障政策步骤包括：（1）继续改进确定社会保障计划和其他政府计划受益人的数据库和定位方法； （2）鼓励社会保护计划之间的融合或互补； （3）改进社会保障计划的设计和实施质量； （4）加强终身社会保障，应对人口老龄化和未来危机； （5）通过赋权项目推动脱贫攻坚。
商业模型画布（BMC）
现代4.0的最明显影响之一是，越来越严重和富有想象力的经济的破坏是主要的驱动力。烹饪，艺术和设计公司是一家支柱，可为当地产品提供巨大的承诺。中小型企业（MSME）被认为是骨干，并发展成为可持续的就业领域。社区在社区财政发展中的作用是中小企业。中小企业（MSME）在社区经济中具有重要而重要的作用。由于每个货币地区都有大量的企业，即在创建GDP（国内生产总值）以及MSME的存在方面的高工作潜力和MSME合作，并根据Ainia等人（2021年）来掌握印尼经济。
向更高增长转型 - Pelni
2015年通过建立工作文化进行变革之旅成为具有重要职能的企业实体，移动协调成为 PT PELNI（Persero）实现卓越绩效的重要一点。就像一艘在大海中央航行的船，公司有一个指引方向的罗盘和一群支持船舶移动以到达目的地的船员。人力资源作为公司的团队和资产，是保证动态公司治理可持续性的重要组成部分之一。公司内外有许多人从事各自的职责和职能，因此需要对 PT PELNI（Persero）的愿景和使命有统一的理解。因此，PT PELNI (Persero) 通过为国家做出真正的贡献来证明自己离目标又近了一步
向更高增长转型 - Pelni
2015年通过建立工作文化进行变革之旅成为具有重要职能的企业实体，移动协调成为 PT PELNI（Persero）实现卓越绩效的重要一点。就像一艘在大海中央航行的船，公司有一个指引方向的罗盘和一群支持船舶移动以到达目的地的船员。人力资源作为公司的团队和资产，是保证动态公司治理可持续性的重要组成部分之一。公司内外有许多人从事各自的职责和职能，因此需要对 PT PELNI（Persero）的愿景和使命有统一的理解。因此，PT PELNI (Persero) 通过为国家做出真正的贡献来证明自己离目标又近了一步
剖面研究疗法的案例研究
抽象糖尿病是葡萄糖水平的患者出现的症状之一。Div>这对增加血糖水平的不稳定性有影响，旨在降低血糖水平。随着血糖水平治疗的降低可以用作降低，预计患者可以根据这项活动来进行。
分析模型 bisnis pada perusahaan jenang mirah ...
请注意，请勿将其损坏。请务必遵守有关 Kabupaten Ponorogo yang sudah dikenal Masyarakat Sejak Lama 的规定。确保您的策略正确无误。 Salah satu ketakutan perusahaan Jenang Mirah adalah apabila selera konsumen berubah sehingga mempengaruhi pelanggan untuk beralih ke merek lain dan lebih memilih makanan 现代。图胡安·乌塔玛·佩内利蒂安（Utama Penelitian）表示，该模型是在波诺罗戈海峡（Jenang Mirah Ponorogo）和米拉赫波诺罗戈海峡（Jenang Mirah Ponorogo）之间建立的战略。方法 为您提供更好的桌面记录方法。技术数据分析和商业模型画布数据分析，可以对商业模型画布进行 SWOT 分析。 Hasil penelitian ini menunjukkan gambaran 商业模式画布 yang ada pada perusahaan Jenang Mirah yaitu 客户细分 Untuk semua kalangan、价值主张 yaitu bahan baku alami tanpa pengawet、merek terkenal、banyak pilihan pembayaran。频道 yaitu toko sendiri、agen dan 经销商。客户关系 yaitu tatap muka、whatsapp、谷歌地图。主要活动 yakni pembelian bahan baku、散文 produksi、pengemasan、pemasaran。关键资源 yaitu karyawan、toko、pabrik、peralatan、sertifikat。主要合作伙伴 yaitu pemasok bahan baku，agen，经销商。收入来源 yaitu penjualan produk toko。成本结构 yaitu biaya tenaga kerja、biaya bahan baku、biaya 开销 pabrik。 Perancangan 策略 yang bisa diterapkan berdasarkan 分析 SWOT adalah 策略 SO mempertahankan kualitas、bekerja sama dengan agen 旅游、gojek、Grab、membuat 在线商店。策略 WO menjaga hubungan baik mitra、responsif terhadap pelanggan、ikut 甚至 pemerintah。战略 ST memperbarui kemasan，menambah varian，mengembangkan 媒体社交。策略 WT 可以选择替代方案，并加入discon pelanggan，并控制tim promosi。
使用卷积神经网络方法基于图像识别贝塔鱼类类型
在印度尼西亚，成为观赏鱼的粉丝已经成为自然的事物。betta鱼是在印度尼西亚很容易找到的观赏鱼类之一。贝塔鱼类的多种类型使贝塔鱼业余爱好者的外行发现很难知道市场上的贝塔鱼的类型。类型的贝塔鱼对贝塔养鱼者的影响非常有影响力。同样，Betta鱼类的类型对Betta Fish竞赛参与者的影响很大，可以确定要遵循的类型的类别。因此，在此问题中，制造一种识别贝塔鱼类的系统是非常必要的。该系统使用卷积神经网络方法，该方法是一种深度学习算法，具有连续的硬体系结构，其参数最多为1,424,403个参数，并且此方法通常用于分类图像。所使用的数据收集总计330个数据，其中包括300个培训数据和30个测试数据。经过设计和实施的系统成功地识别了三种类型的Betta鱼，在10个时期的试验中获得了97％的精度，在15个时期的试验中获得了93％的速度，而在20个时期的试验中，100％的精度最高。关键字：模式简介，图像分类，卷积神经网络，深度学习，贝塔鱼1.引言是生活在淡水和海洋中的鱼类的类型，具有吸引人的身体形状和颜色。观赏鱼具有每种物种的独特性。）。[1]所讨论的独特性是每种观赏鱼所具有的能力。一种具有其独特性的观赏鱼是贝塔·菲斯（Bettasp。这种斗鱼的独特性是它与同性作战的爱好，但不排除另一种类型的可能性，但仍在一个部落中。因此，这条鱼也经常被称为战鱼。
2024 年可再生能源全球现状报告
Mohammed Abdalghafoor（可持续发展解决方案网络）；Hassan Aboughalma（Georenco）；Mohammad Awwal Adeshina（大邱庆北科学技术大学）；Damilola Adeyanju（世界能源理事会与气候组织）；Nana Serwaa Antwi（米兰理工大学）；Patrick Atouda Beyala（伦敦大学亚非学院）；Alan Bravo（SP Global）；Roman Buss（世界能源理事会）；Bernardo Carrillo（Stemy Energy）；Mahmoud Abou Elenen（GE Vernova）；Sam Hawkins（Ember）；Gabriela Hernández-Luna（CIICAp-UAEM）；Soe Htike Aung；Ånund Killingtveit（挪威科技大学）；Peter Konings（APEG）；Felix Kriedemann（REScoop.eu）；Leopoldo Micò（Solar Heat Europe）；Golnoosh Mir Moghtadaei（Enertime）； Ekta Mishra（帕蒂尔理工学院）；Mweetwa Mundia Sikamikami（TRiM BITPoP 工程）；Abubakar Musa Magaga（尼日利亚交通技术学院）；Michelle Marie Nolan Aguirre（非洲 - 欧盟能源伙伴关系）；Jesse Nyokabi（Quaise Energy Africa）；Pallav Purohit（国际应用系统分析研究所）；Swasti Raizada（国际可持续发展研究院）；Nizomiddin Rakhmanov；Madan B. Regmi（联合国）；Oliver Reynolds（GOGLA）；Rosenberg J. Romero（CIICAp-UAEM）；Abdelaziz Salah Saidi（沙特阿拉伯国王哈立德大学）；Jin Tanaka（UNISC 国际）；Eman Tora（ECADO 创新）；Loveth Ugwu Ovedje（达尔豪斯大学 MELAW）；Patricia Villarroel Sáez（Perito Corte de Apelaciones）；马塞拉·温科莱托·雷森德 (Gerdau)
Bruno Lepri
暴民的主要目的是使用机器学习/深度学习算法和网络科学方法以及新近普遍存在的数据来源建立计算方法，以了解人类生活的各个方面的新数据来源（例如，移动电话数据，信用卡交易，能源消耗数据，能源消耗数据，社交媒体数据等）。此外，暴民旨在使用这些人类行为的这些计算模型，以设计更多的Eusient公司，城市和社会，并在健康，ξnance，犯罪，运输，能源消耗和可持续性，失业等几种ξ中解决挑战。BOBS还专注于在以人为中心的机器学习，合作AI和图形神经网络中开发创新的算法方法。为了达到这些目标，暴民利用了与排名最高的研究人员和机构的丰富而多样化的合作网络。一些例子，Alex Pentland（MIT媒体实验室），Iyad Rahwan（Max Planck Institute），PietroLiò（剑桥大学），小北大学（牛津大学），Mirco Musolese（UCL），Mirco Musolese（UCL），Nuria Oliria Oliria Oliria（Ellis Alicante），Manuel Gomez-Rodrigz Robin Instuctions（Robia）（Robia）（Robia）（Robia）（Robia）（Robia）（Robia），邓巴（牛津大学），Esteban Moro（麻省理工学院/东北大学），Marta Gonzalez（伯克利大学），Albert Ali Salah（乌得勒支大学），Eran Toch（特拉维夫大学），Erez Shmueli（特拉维夫大学） PISA），Fosca Giannotti（Samuel Freiberger师范大学），世界银行），Michal Kosinski（斯坦福大学），Sune Lehmann（DTU），Ciro Capped（ISI Foundation），Manlio deManlio deManlio deMenico（Padua）（Padua），Alessandro Moscitti（Alessandro Moscitti（Amazon）等