请注意,本文计划在 ICTALS 2022 特别版中发表。致谢:我们感谢伯尔尼大学、Inselspital、伯尔尼大学医院、癫痫研究联盟、瑞士国家科学基金会 (SNF)、UCB、FHC、Wyss 生物和神经工程中心、美国癫痫协会 (AES)、CURE 癫痫基金会、Ripple neuro、Sintetica、DIXI medical、UNEEG medical 和 NeuroPace 通过无限制的教育捐款为伯尔尼 ICTALS 2022 会议提供慷慨赞助。AR 和 KS 感谢 SNF 拨款 200800 的支持。CR 感谢 SNF 通过拨款 204593 提供的支持。EBA 感谢数据价值研究所 (IVADO, 51627) 和蒙特利尔大学医院研究中心 (CRCHUM, 51616) 的资金支持。利益冲突:Elie Bou Assi、Kaspar Schindler、Christophe de Bézenac、Simon S. Keller、Émile Lemoine、Abbas Rahimi、Mahsa Shoaran 和 Christian Rummel 没有利益冲突需要披露。
特别提及也是我自研究生院以来认识的所有朋友和同事(Scott Poock,Matt Lucy,Mike van Amburgh,Darores Foreman,Don Bennink,Maria Paz Marin,Mario Paz Marin,Mario Duchens,Tom Tom Jenkins,Tom Jenkins,David Weber,David Weber,Surya,Surya,Omid,Manuel,Manuel,Manuel,Pras,Pras,Pras,Hemant,Marlo,Marlo,Marlo)我可能已经忘记的许多其他人。但是,如果没有我的妻子玛丽亚·埃斯特(Maria Ester)和我的孩子伊格纳西奥(Ignacio),迭戈(Diego)和伊丽莎(Elisa)的不受限制的支持,这一切都是不可能的,他们总是启发我继续专业成长。直到今天,我始终向他们教导教育在生活中的重要性。对我的妻子,我不可避免地会产生债务。她为赐予我持续不断的无条件支持所做的牺牲永远在我心中。她是一个完美的妻子和母亲。毫无疑问,这一切都是由我的父母和我的兄弟在我的童年时给我的价值观所维持的。对我的母亲埃莉安娜(Eliana),愿她安息;对我父亲的奥斯卡(Oscar)不再与我们在一起;对我的兄弟奥斯卡和祖母卢兹·玛丽亚(Luz Maria)在我的成长过程中引导我。
与首次发行有关的风险 这是本公司的首次公开发行,本公司的普通股尚无正式市场。本公司的普通股票面价值为每股 ₹1。发行价、底价和上限价格由本公司在与账簿管理人(“BRLM”或“账簿管理人”)磋商后根据账簿构建流程(定义见下文)对普通股的市场需求评估确定并证明,符合 SEBI ICDR 规定,并如第 144 页“发行价依据”中所述,不应视为普通股上市后的市场价格的指示。我们无法保证普通股一定会活跃和/或持续交易,也无法保证上市后普通股的交易价格。
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病,其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中,每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是,脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外,自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法;但是,它们在计算上很昂贵,并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中,我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练(n = 14),验证(n = 4)和测试(n = 6)。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型(RESNET50,VGG16和InceptionV3)的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中,以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集,该方法具有85.41%的精度,85.94%的召回率和85.49%的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
摘要由第四次工业革命引入的数字化转型已大大改变了供应链组织的价值主张。但是,基于影响零售行业中数字供应链采用的因素,现有的文献有限。该研究的目的是探索影响零售供应链中数字转换的因素。这项研究通过了2010年至2019年期间发表的所有相关文章的系统文献综述。这项研究采用了技术 - 组织 - 环境(TOE)框架,作为探索影响零售行业中数字供应链的因素。研究结果表明,与组织和环境因素相比,大多数技术因素会影响零售行业中数字供应链的采用。该研究对影响零售行业中数字供应链采用的因素的知识有助于身体。关键字:数字化转型,供应链,采用,脚趾框架,库存管理,零售行业,第四工业革命1。简介Chiu(2019)将传统库存管理定义为信息管理功能的使用,通常存储在孤立地放弃立即集成到公司范围中。结果,组织管理效率低下的刺激如基于筒仓的跟踪而导致的数据记录以及大量的非结构化数据。传统的供应链不会与不断变化的优化和创新需求保持同步,同时以准确性和支出最小化执行。sunil and Sameer(1998)在管理不足的管理中,批判性的基本问题是基本问题,该问题不仅强调了库存“库存”,而且还浪费了过时的库存。这些问题分布在组织的功能活动中
KCETB 服务于基尔肯尼和卡洛两郡,两郡人口总数为 156,164(人口普查,2016 年)。其服务范围从东北卡洛的哈克特斯敦延伸到南基尔肯尼的费里班克,从格雷格纳马纳延伸到约翰斯敦。KCETB 提供多种服务,包括中等教育、继续教育和培训、青年工作以及为学习者和社区提供的广泛支持服务。KCETB 服务侧重于当地社区,拥有一系列学校/学院和继续教育和培训中心,提供各种课程。我们支持学习者发挥潜力并充分参与社区活动。KCETB 提倡全民学习的文化,并认识到其在两郡社区中的作用的重要性。我们努力在教育、培训和服务方面追求卓越,学生是我们一切工作的核心。
尽职调查过程是Inditex人权战略的第二个主要支柱(人权政策是通过伦理线第三条的第一个,以及查询和申诉机制,第三条)。该集团的可持续供应链战略是通过“中心的工人”战略来管理的。该策略是由人权尽职调查过程造成的七个优先影响领域(PIA)。已经确定了这些优先领域的三个,以进一步监督有关强制和非自愿劳动的供应链的努力:保护移民和难民,性别,多样性,多样性,包容性以及保护原材料生产劳动权利。
Matteo Massetti 1、Silan Zhang 1,2、Harikesh Padinare 1、Bernhard Burtscher 1、Chiara Diacci 1、Daniel T. Simon 1、Xianjie Liu 1、Mats Fahlman 1,2、Deyu Tu 1、Magnus Berggren 1,2、Simone Fabiano 1,2 * 1 林雪平大学科学技术系有机电子实验室,瑞典诺尔雪平 SE-601 74。电子邮件:simone.fabiano@liu.se 2 林雪平大学瓦伦堡木材科学中心,瑞典诺尔雪平 SE-601 74。关键词:3D 打印、油墨配方、OECT、有机混合离子电子导体摘要
我们获得的信息表明,DXC 的供应商违反体面工作条件法规的风险很低。各种规模的 DXC 供应商都同意我们对侵犯人权和体面工作条件的看法。他们正在采取具体措施并建立流程来应对可能出现的问题。供应商回应说,他们遵守适用于这一领域的中央法规。此外,供应商给人的印象是,他们有良好的惯例,并在实践中遵守。挪威法人实体的供应商多种多样,主要包括挪威/欧洲供应商和来自 DXC 集团的供应商。
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用,因为它提供了一种能够理解,解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法,这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此,概率生成模型具有解决各种问题的潜力,包括生成新的数据示例,进行观察给出的推理,估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是,从数据中学习分布是一个挑战问题,通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理,通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman,2009]。因此,他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后,提出的可进行的概率模型(TPM)的领域随后发生了,并提出了端流的参数化和学习范式,从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计,这些模型可以有效地推断和精确的概率推理,使其适合于要求快速准确计算的任务。但是,
