目的 预防糖尿病并发症的有效因素之一是压力管理。本研究旨在评估基于 Lazarus 交易模型的干预对 2 型糖尿病患者压力水平的影响。材料和方法这项准实验研究在 80 名 2 型糖尿病患者中进行。在干预前和干预后三个月评估压力水平、应对方法和糖化血红蛋白 A1C。在干预组中,根据模型中概述的策略举行了五次培训课程。使用方差分析、Pearson 相关系数和协方差分析对数据进行了分析。结果 干预后,干预组的感知压力评分下降。Pearson 相关性检验的结果表明,压力评分与对抗和乐观应对策略之间存在显著的负相关关系。此外,压力评分与情绪适应方法和宿命论之间存在显著的正相关关系(p<0.001)。协方差分析表明,在调整群体效应后,干预对适应方法的使用和压力水平有显著影响(p<0.001)。结论旨在利用基于拉撒路压力和适应交易模型的应对方法的培训和干预对于控制和减轻 2 型糖尿病患者的压力是有效的。
摘要 - 当今移动设备交易已变得司空见惯。快速响应(QR)代码和近场通信(NFC)是流行的非现金和非接触式付款方式。这两种付款方式具有其特征。NFC付款使用安全元素来加密凭据数据以确保安全交易。相比之下,QR码付款以其原始形式传输数据而无需加密。换句话说,现有数据以原始数据的形式发送在设备之间。鉴于这些方法的广泛采用,必须确保交易数据以防止盗窃和滥用。有必要了解和比较每笔交易的安全级别并提供最佳建议。这项研究对NFC和基于QR码的移动支付模型的安全性和性能进行了比较分析。研究发现,NFC交易需要1,074毫秒的加密,而QR码交易则为5.9359毫秒。NFC表示数据随机性的熵值为3.96,QR码为3.23。代表统计显着性的p值为0.45,QR代码为0.069。两种付款方法都表现出可接受的安全水平,并且在令人满意的范围内处理时间和数据随机性。但是,分析得出的结论是,与QR码交易相比,NFC交易在处理时间和数据安全方面具有较高的性能。
• 此次交易使 Nozomi Energy 的总装机容量在启动后的 18 个月内超过 400MW • 12 个项目中的 9 个位于人口稠密、经济活跃的关东地区,能源需求旺盛。 卢森堡,东京,2024 年 12 月 20 日:Nozomi Energy 是一家专注于日本的可再生能源平台,由全球可持续基础设施投资者 Actis 建立,该公司宣布与一家日本联合投资者共同收购了 12 个运营太阳能项目的主要投资组合,总计 312MW。 此次交易大大增加了 Nozomi Energy 的投资组合,包括运营中和开发中的资产,达到约 750MW,其中超过 400MW 正在运营。这意味着,经过 18 个月的运营,该平台由 Actis 于 2023 年 5 月推出,有望实现到 2027 年拥有 1.1GW 太阳能、陆上风能和电池储能系统(“BESS”)组合的目标。新收购的组合完全由运营中的太阳能发电厂组成,规模从 1MW 到 60MW 以上不等。其中九个项目位于日本中部经济活跃的关东地区,其余项目位于东北、中部和九州。所有这些太阳能发电厂都受益于现代设计,并在过去两年开始商业运营,其中大多数还旨在为电网提供超高压电力。这些项目根据上网电价 (FIT) 合同运营,合同至少延长至 2040 年,平均寿命超过 17 年。它们将为 Nozomi Energy 提供稳定且可预测的现金流。Nozomi Energy 正在收购这些资产,并将负责整个投资组合的运营和维护以及资产管理服务。此次交易凸显了该公司不断拓展自身能力和服务产品,巩固了其在日本市场日益增长的地位。虽然此次交易表明 Nozomi Energy 通过无机增长保持了持续发展势头,但该平台仍专注于开发其陆上绿地风能和太阳能以及 BESS 项目。Nozomi Energy 首席执行官 Jose Antonio Millan Ruano 表示:“我们很高兴获得了一个重要且具有战略意义的优质运营太阳能资产组合。这样的机会很少,此次收购使我们向 2027 年 1.1GW 的目标迈进了一大步——加速了我们自启动以来 18 个月内取得的快速进展。此次交易也与我们为日本的能源转型和到 2050 年实现净零排放的目标做出有意义贡献的使命完全一致。”Actis 北亚能源主管 Tareq Sirhan 表示:“很高兴看到 Nozomi Energy 的增长轨迹提前实现。成立 Nozomi Energy 的首要任务之一是组建一支具有建设者-运营商思维、精通交易的高素质团队,准备好部署资本并从零开始扩大业务规模,以帮助推动日本的能源转型。我们为自己的运营和价值创造专业知识感到自豪,并不断寻找可再生能源领域的更多机会,包括日本和亚洲更广泛的地区。”Actis 日本负责人、合伙人 Jun Ohashi 补充道:“这项具有里程碑意义的交易得益于 Nozomi Energy 团队的辛勤工作,也得益于其与 Actis 团队的协同作用。我也很高兴看到团队将日本共同投资者引入这项交易,为 Actis、Nozomi 以及投资者构建量身定制的解决方案,实现互利。”
为电子交易提供安全有效的环境的法案;促进安全的电子签名;促进公共当局对文件的电子填充;提供电子通信和交易的使用,安全性,促进和调节;促进法律确定性和信心,并鼓励与电子交易有关的投资和创新;规范国家公共密钥基础设施;废除并取代2009年的《电子通信与交易法》;并提供与上述有关或偶然的事项。
人工智能 (AI) 革命已成事实。经过多年开发机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法,几乎所有科学和生活分支都将采用或已经采用 AI 方法。为了澄清术语,机器学习算法历来是创建处理数据的系统的第一步,使用专家规则、模糊逻辑、启发式算法或决策规则等技术,以推理的形式提供输出,以模拟人类的决策过程。这是一个广阔的领域,机器学习和深度学习方法就是从这个领域发展而来的。机器学习算法使用统计技术,例如线性回归、多项式回归、逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM)、k-最近邻 (KNN) 和人工神经网络。借助这些方法,计算机系统可以从分析的数据中学习,执行分类和预测。深度学习算法在数据处理和分析中使用人工神经网络和大数据数据集。深度学习模型使用先进的多层神经网络模型,例如循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN)。
Henning C. Schneider 博士是瑞生律师事务所的合伙人,在为德国和国际客户提供复杂的 M&A/PE 交易和公司事务咨询方面拥有超过 25 年的经验。此前,他曾担任该事务所医疗保健和生命科学行业集团的全球联席主席以及该事务所德国公司部主席。Henning C. Schneider 博士为医疗保健、生命科学、能源、金融服务和房地产等行业的大型企业和 PE 公司提供有关重大公共和私人 M&A/PE 交易和股份公司法的咨询。Latham & Watkins 的合伙人 Christoph Engeler 为广泛的医疗保健和生命科学客户提供公司、交易和监管事务方面的咨询。他协助业务或产品生命周期的所有阶段,并定期就 M&A 交易和重组、私有化、合资企业和监管事务提供咨询。瑞生律师事务所合伙人 Deniz Tschammler 博士为客户提供全方位的行业特定事务咨询,专注于复杂交易和大型工业项目。此外,Deniz Tschammler 博士还就跨境项目提供咨询,包括对外贸易法和投资控制事务。
消费电子产品的快速发展已大大改变了医疗保健局势,使个性化医学更容易获得和高效。可穿戴设备,智能手机和家庭健康监测系统等设备现在是日常生活中不可或缺的组成部分,可以持续健康监测,个性化治疗和实时患者反馈。但是,这些设备生成的大量数据在处理,隐私和集成方面提出了重大挑战。传统的集中机器学习方法与该数据的分布性质和医疗保健中严格的隐私要求斗争。
•使用LLM进行视频分类,操作识别,对象检测和跟踪,细分,字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略,例如自我监督学习,无监督学习和多任务学习,零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步,包括视觉基础模型,视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用,例如智能制造,机器人技术,智能城市,生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力,以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍,包括对解释性和安全性的担忧。
• 11 月 29 日:Reefilla 是一家开发基于二次电池的储能和移动发电解决方案的初创公司,该公司宣布已完成 450 万欧元的新一轮增资。此轮融资由 CDP Venture Capital 通过 Green Transition-PNRR 基金领投,由 NextGeneration EU 资源资助,旨在刺激增长,PiemonteNext 基金也参与其中,该基金由 CDP Venture Capital 设立和管理,由地区金融公司 FinPiemonte 承销,旨在最大限度地提高该地区的创新投资,此外还有 HCapital(一家首次在意大利投资的葡萄牙风险投资基金)、Azimut(通过其风险投资基金 Azumut Eltif – Venture Capital ALIcrowd III)和 Motor Valley Accelerator(Reefilla 的第一位投资者)。该公司表示,这笔资金