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2025-公司风险管理前景
关税政策今年将成为股票的关键逆风。增加货币和量表政策支持（在欧洲和中国），积极的实际工资，贷款增长，住房/建筑压力的底层（在中国）以及乌克兰潜在的和平可以提供一些支持。在区域内，我们看到廉价欧洲股票的范围要优于日本同行，并且看好以国内为导向的中国名字。从领域的角度来看，我们希望技术的表现能越过，结构性收益的持续增长和AI主题构成软件。虽然库存重新存储可以支持周期性的储存，并且在后盘后的支出正常化可以支持，但电信可能表现不佳，债券收益率更高，可再生投资增长放缓。
2022 年通用注册文件 - Hermès
皮革制品和马具业务线 (+16%) 表现尤为出色，得益于第四季度非常持续的需求和有利的比较基础。随着五个工厂项目的实施，生产能力继续增长。这些新产能将加强遍布全国的九个专业中心，包括生产部门、车间和培训中心。2023 年，爱马仕将开设两个新的皮革制品工坊：一个位于 Louviers（诺曼底），另一个位于 la Sormonne（阿登）。在 Riom（Puy‑de‑Dôme）、L'Isle‑d'Espagnac（夏朗德）和 Loupes（吉伦特）的新工坊项目正在进行中。爱马仕继续在拥有强大制造专业知识的地区加强其在法国的本地根基，同时发展就业和培训。
单幅图像结构恢复的几何推理
我们研究了从一组自动提取自单幅室内图像的线段中生成场景的合理解释的问题。我们表明，即使存在遮挡物体，我们也可以识别建筑物内部的三维结构。通过几何推理提出了几种物理上有效的结构假设，并进行了验证，以找到最适合线段的模型，然后将其转换为完整的 3D 模型。我们的实验表明，我们从线段恢复的结构与使用完整图像外观的方法相当。我们的方法展示了如何使用一组描述线段组之间几何约束的规则来修剪场景解释假设并生成最合理的解释。
引用Nahon，D.M.，Moerkens，R.，Aydogmus，H.，Lendemeijer，B.，Martínez-Silgado，A.标准化设计
通过我们与Bader和Moshagen（2022）的交流所证明的，模型拟合的程度可以并且应该用于模型选择的目的是一个有争议的话题。在这里，我们提出了三个核心要点。首先，我们讨论了对拟合统计的能力确定“最佳模型”的共同误解，认为模型拟合指数的机械应用会导致定量心理病理学领域的错误推断。我们通过文献中的例子说明了这种实践的后果。第二，我们重点介绍了拟合倾向的简约概念，这不是由常用的拟合统计来解释的。最后，我们提出了克服解释性偏见并提高研究结果的普遍性并强调精心平衡实质性和统计标准在模型选择方案中的重要性的特定策略。
BREMEN Workshop在光散射2024
城市步行后，我们将去这家酒吧：SchüttingerAsthausbrauerei，HinterDemSchütting12/13，http://www.schuettinger.de/旅行信息电车6号旅行路线6将校园连接到城市，中央火车站和机场。从中央火车站，前往校园的旅程大约15分钟。每5-10分钟就有一辆电车。请使用Tram Line 6 DirectionUniversität。请在最后一个，但一台电车停止Zentralbereich。您可以在电车站的售票机上购买门票（每张3,00欧元），也可以在电车内部的机器购买票，请提供硬币。费用将收取任何费用。注册我们在研讨会上仍然有一些空间。如果您想注册，请发送电子邮件至thomas wriedt thw@iwt.uni-bremen.de。
黎曼切线空间的迁移学习
摘要 — 使用迁移学习来训练脑机接口 (BCI) 解码算法有助于减少校准时间、提高准确性、降低过度拟合风险并允许应用需要大量数据的机器学习方法，例如深度神经网络。在本文中，我们提出了一种受黎曼几何最新进展启发的迁移学习方法。该方法通过 Procrustes 分析在源和目标数据集的切线空间中对齐向量。我们将该方法应用于公开的 P300-BCI 数据库。我们表明，使用我们的方法可以重用来自其他受试者的数据来传输信息。与最先进技术相比，我们获得的分类准确性表明使用迁移学习方法可以清晰地传输信息。
测量高弥漫材料的光学特性
摘要：测量高度分散材料的光学特性是一个挑战，因为它可能与采集系统中像素的白色或过度饱和有关。我们使用了一种空间分辨的方法，并将非线性信任区域算法调整为拟合法雷尔扩散理论模型。我们建立了一种反转方法，通过单个反射测量值估算材料的两种光学特性：吸收和减少的散射系数。我们通过比较在牛奶样品上获得的结果，证明了我们方法的有效性，并通过良好的拟合和与脂肪含量的线性相关性的检索，该脂肪含量由r 2得分超过0.94，p值低。检索的吸收系数的值在1×10 - 3和8×10-3 mm -1之间变化，而从我们的方法获得的散射系数的值则在3至8 mm -1
Griddly：游戏人工智能研究平台
近年来，游戏 AI 研究取得了巨大突破，尤其是强化学习 (RL)。尽管取得了成功，但底层游戏通常是使用自己预设的环境和游戏机制实现的，因此研究人员很难为不同的游戏环境设计原型。然而，针对各种游戏环境测试 RL 代理对于最近研究 RL 泛化并避免可能发生的过度拟合问题至关重要。在本文中，我们介绍了 Griddly 作为游戏 AI 研究的新平台，它提供了高度可配置的游戏、不同的观察者类型和高效的 C++ 核心引擎的独特组合。此外，我们还提出了一系列基线实验来研究不同观察配置和 RL 代理泛化能力的影响。
机器学习和量子计算简介
2 前馈神经网络 7 2.1 梯度下降. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2 Colab、Python、Tensorflow、Keras 和 Pytorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.2 非线性激活 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 15 2.6.1 训练. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17