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约 100 万亿美元。印度、东南亚（“SEA”）1 和中东 2 等新兴市场已显示出快速增长和数字化。COVID-19 大流行对全球经济造成了广泛破坏，但此后复苏势头强劲。根据国际货币基金组织（“IMF”）的数据，2023 年世界国内生产总值（“GDP”）估计约为 105 万亿美元，印度成为世界第五大经济体（按名义 GDP 计算）（截至 2024 年 4 月）。IMF 预测，未来五年全球 GDP 将继续以每年近 5% 的速度增长，到 2029 年达到约 140 万亿美元。与美国（“USA”）和英国（“UK”）等发达经济体相比，印度、东南亚和中东预计将经历更快的增长。根据国际货币基金组织 (IMF) 的数据，印度长期以来一直是增长最快的经济体之一，预计这一趋势将持续到 2024 年及以后。根据国际货币基金组织的数据，印度名义 GDP 预计以每年约 10% 的速度增长，到 2027 年达到 5.3 万亿美元。根据国际货币基金组织的预测，印度预计将在 2027 年成为世界第三大经济体。根据国际货币基金组织的《2023 年世界经济展望》，预计到 2027 年东南亚地区的 GDP 年增长率将超过 7%，这得益于印度尼西亚、菲律宾和越南经济的强劲表现，预计到 2027 年，这三个国家的 GDP 年增长率将超过 8%。中东也出现了类似的趋势，沙特阿拉伯和阿联酋是主要的经济中心，预计到 2027 年它们的增长速度约为 5%。总之，全球经济在疫情后重回增长轨道，预计未来几年这一趋势将保持强劲。印度、东南亚和中东正成为快速增长和数字化的亮点。
引用fang W，Yuan X，Li W，Seery S，Chen G，Cai Z，Huang Z，Wang X，Wu W，Chen Z，Li Y，Wu S和Chen y，wu s and Chen Y（2023）过度体重增加发病时代和
生活方式随着经济繁荣的增加而发生了重大变化，尽管这些变化并不总是积极的。我们目睹了一种2型糖尿病大流行，与久坐的生活方式和体重增强密切相关。但是，类型1的患病率也在上升。糖尿病已成为印度和中国的主要公共卫生关注，那里的经济发展已经大大，世界人口中有几乎居住。仅在中国，超重/肥胖成年人的患病率分别为34.3％和16.4％（1，2）。也许更令人震惊的是儿童肥胖的普遍性正在迅速上升（3，4）。巧合的是，糖尿病的患病率从2007年的9.7％迅速增加到2017年中国成年人的11.2％（5）。因此，必须特别注意中国的体重增加和肥胖个体，因为糖尿病会给政府和个人带来巨大的经济负担，这些人不仅遇到了众所周知的宏观和微血管并发症，而且还会遇到抑郁症，焦虑症，并且经常遇到抑郁症，并且频繁地死亡（6，7）。在更发达的社会中，体重增加过多和肥胖被广泛接受为糖尿病的危险因素。然而，存在遗传差异和生活方式因素，导致胰岛素抵抗，因此糖尿病的患病率在国籍和种族内部变化（8）。中国研究人员认为，需要多个部门的努力来解决中国的糖尿病流行。但是，这些努力一定不能完全反应。我们需要制定基于证据的预防策略来解决这个日益增长的问题。症状前糖尿病病例与遇到症状的患者之间的分界尚不清楚，尤其是对于公众而言。For example, people may attribute fatigue and macro and micro-vascular issues to ageing rather than being signs of diabetes which should initiate health seeking behaviors.Given the magnitude of the clinical iceberg in China, this is not always the case and so we, as a global community must learn about the differences between and within nationalities in order to identify (and intervene) pre-symptomatic cases.Two studies from Kailuan cohort found that hypertension and diabetes mellitus are risk factors for developing cardiovascular diseases (CVD), which were different across different onset ages in China ( 9 , 10 ).Further research has suggested that the age at which obesity onsets may be related to the development of cardiovascular diseases and certain cancers ( 11 , 12 ).
Seervision Server
Q-Sys Visionsuite是一套解决方案，可通过提高近端的可见性来提供更具吸引力的混合体验，以促进远端的自然观看体验。Seervision解决方案是一个AI加速器，它利用基于计算机视觉的场景分析来提供一流的演示者跟踪，并且与基于Q-SYS音频的相机切换结合使用，结果是在室内和远程参与者中的自然，包容性的体验。此外，这种配对使您可以进一步利用Q-Sys控制引擎，以为每个独特空间创造出更丰富的体验。
大脑。人工智能和神经科学的广泛研究 ISSN：2068-0473 | e-ISSN：2067-3957 涵盖：Web of Science (WOS)；PubMed.gov；IndexCopernicus；语言学家名单；Google Academic；Ulrichs；getCITED；Genamics JournalSeek；J-Gate；SHERPA/RoMEO；大洋期刊系统；公共知识项目；BIUM；NewJour；ArticleReach Direct；Link+；CSB；CiteSeerX；Socolar；KVK；WorldCat；CrossRef；Ideas RePeC；Econpapers；Socionet。2022 年，第 13 卷，第 4 期，页码：436-449 | https://doi.org/10.18662/brain/13.4/397 提交日期：2022 年 1 月 31 日 |接受出版日期：2022 年 2 月 23 日 当代哲学中的人工智能问题 Iryna MAIDANIUK 1、Tetiana TSOI 2、Ihor HOIAN 3、Maksym DOICHYK 4、Oksana PATLAICHUK 5、Olga STUPAK 6
1 乌克兰国立生命与环境科学大学，基辅，乌克兰，mira-i@ukr.net 2 乌克兰国立美术与建筑学院，基辅，乌克兰，tetiana.tsoi@naoma.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0003-4413-1478 3 瓦西里·斯特凡尼克喀尔巴阡国立大学，伊万诺-弗兰科夫斯克，乌克兰，ihor.hoian@pnu.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0003-2548-0488 4 瓦西里·斯特凡尼克喀尔巴阡国立大学，伊万诺-弗兰科夫斯克，乌克兰，maksimdoichyk@ukr.net，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0001-5081-1386 5 马卡罗夫海军上将国立大学造船大学，乌克兰尼古拉耶夫，oksana.patlaichuk@nuos.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0002-1448-3360 6 海军上将马卡洛夫国立造船大学，乌克兰尼古拉耶夫，olga.stupak@nuos.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0001-7846-1489
流行病学 - CiteSeerX
一项病例对照研究调查了家中电场和磁场暴露（通过测量、线路配置和自我报告的电器使用情况进行评估）与白血病风险之间的关系，研究对象为加利福尼亚州洛杉矶县出生至 10 岁的儿童。病例是通过 1980 年至 1987 年的基于人群的肿瘤登记确定的。对照组由朋友和随机数字拨号组成。研究人员对 232 个病例组和 232 个对照组进行了访谈。可供分析的数据包括 24 小时或更长时间的儿童卧室磁场测量数据（164 个病例组和 144 个对照组）、磁场和电场的现场测量数据（140 个病例组和 109 个对照组）以及线路配置数据（219 个病例组和 207 个对照组）。未发现白血病风险与测量的磁场或电场之间存在明显关联。观察到丹佛 Wertheimer-Leeper 接线配置与儿童白血病风险之间存在关联（极高电流与极低电流和地下配置的综合优势比 = 2.15，95% 置信区间 1.08-4.28；趋势 p = 0.008），并且不会因调整潜在混杂因素而发生显着改变。病例组报告使用产生高电场和磁场的多种设备的可能性高于对照组。我们的结果支持儿童白血病风险与接线配置之间存在关联，但不支持直接测量电场和磁场
多德弗兰克法案和巴西资本市场 - CiteSeerX
9 巴西证券交易所设有专门从事清算、结算、存管和风险管理活动的部门。该部门涵盖股票、股票衍生品、衍生品、场外衍生品和公司债券市场。10 根据 YAZBEK (2007, p. 15 ss.)。11 信贷衍生品受 CMN 决议第 2.933/2002 号和 BACEN 通函第 3.106/2002 号监管。如需更深入地了解该问题，请查看：BADER, Fani Léa C. Derivativos de crédito – Uma introdução.Notas Técnicas do BACEN ，n. 20，2002 年 4 月。可从以下网址获取：< http://www.bcb.gov.br/pec/notastecnicas/port/2002nt20derivativosdecreditop.pdf >。上次访问时间：2013 年 8 月 7 日。12 例如，在 BM&FBOVESPA，以下场外衍生品脱颖而出：大豆和汇率灵活期权、掉期合约和无担保远期合约。可从以下网址获取：< http://www.bmfbovespa.com.br/shared/iframe.aspx?altura=1100&idioma=pt-br&url=www.bmf.com.br/ bmfbovespa/pages/contratos1/contratosProdutosbalcao1.asp >。最后访问时间：2013年7月10日。在国际和巴西市场，除了掉期合约外，信贷衍生品也是典型的场外衍生品合约。
本体学习观点 - CiteSeerX
为机器配备常识和特定领域的知识，使其能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些关于开发方法的研究，使我们能够估算知识工程项目的成本 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域的早期研究侧重于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并试图通过介绍所谓的本体学习层蛋糕来系统地概述本体学习任务，此后该任务受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是通过尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见Lehmann 等人本卷中的 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。本体学习的问题比预想的要困难得多。因此，将本体算法的结果转化为实际反映领域概念化的本体，可能比从头开始构建本体的成本更高。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体的结果
本体学习的观点 - CiteSeerX
让机器具备常识和特定领域的知识，使它们能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些研究开发了可以估算知识工程项目成本的方法 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域早期的研究集中于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并尝试通过引入所谓的本体学习层来系统地概述本体学习任务，这从那时起就受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见本卷中的 Lehmann 等人 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习的问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体算法的结果转化为实际上反映领域概念化的本体可能比从头开始构建本体的成本更高。本体学习的问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体算法的结果转化为实际上反映领域概念化的本体可能比从头开始构建本体的成本更高。而本体学习算法从一组数据中学习的结果本质上反映了数据集的特性。因此，将本体的结果转化为
AFI 32-1044 视觉空中导航系统 - CiteSeerX
本指令实施空军政策指令 (AFPD) 32-10《装置和设施》。它定义了美国大陆 (CONUS) 内的美国空军设施以及支持空军飞行行动的海外地点的所有目视空中导航设施的要求并制定了标准。空军土木工程中心、作战局 (AFCEC/CO) 的机场照明系统工程师是本指令中包含的定义和指导的最终解释权人。在编程、设计、建造和安装目视空中导航系统及相关设施时请使用本指令。有关标准配置和设备的详细信息，请查阅统一设施标准 (UFC) 3-535-01《目视空中导航设施》。本指令适用于空军预备役司令部 (AFRC) 和空军国民警卫队 (ANG) 单位。本指令可以在任何级别进行补充，但所有补充必须在认证和批准前发送至主要责任办公室 (OPR) 进行协调。请将对 AF 表格 847《更改出版物建议》的评论和建议更改通过主要司令部 (MAJCOM) 和 AFCEC（地址：139 Barnes Drive, Suite 1, Tyndall AFB, FL 32403-5319）发送到 HQ USAF/A7C，地址：1260 Air Force Pentagon, Washington, DC, 20330-1260。确保根据本指令中规定的流程创建的所有记录均按照（IAW）空军手册（AFMAN）33-363《记录管理》进行维护，并使用空军记录信息管理系统 (AFRIMS) 记录处置时间表 (RDS) 处置 IAW。