特朗普现在正在利用他可能即将成为形成跨大西洋伙伴的永恒优柔寡断。将欧洲领导人排除在和平谈判之外,使美国杠杆作用,无论是以增加武器进口的形式,在与中国的贸易战争中支持或其他经济收益的支持。正如我们已经在与加拿大和墨西哥的短暂贸易战中所看到的那样,特朗普正在积极与盟友进行国际谈判,首先抚慰华盛顿的肌肉,然后接受妥协。特朗普最终将以某种方式与欧洲面对面,很可能希望它会为乌克兰的重建做出很大的贡献。但是,此初始排除旨在证明谁在控制过程中。
本文借鉴了可用的俄罗斯未分类的军事学术文献,以说明俄罗斯威胁感知,并作出了对策,这导致了2022年入侵乌克兰。虽然对许多人来说可能令人惊讶,但俄罗斯威胁在2000年代后期到2022年,侧重于从西方造成的混合战争威胁。从俄罗斯的角度来看,后苏联空间中的“阿拉伯之春”和“颜色革命”是由西方煽动和设计的,这是一项旨在颠覆和推翻反对它的政府的运动的一部分。这种威胁感知来自一种特殊的战略方法,涉及监测和预测国际局势,以确定可能导致对俄罗斯联邦国家安全的未来威胁的趋势和情况。正如本文将证明的那样,俄罗斯对策演变为“积极辩护”的战略,涉及避免使用所谓的俄罗斯联盟边界外部部队的部队。2022年入侵乌克兰的俄罗斯军队是这种“积极辩护”的一部分。
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*,Arban UKA 2,Griselda alushllari 2,Albana Ndreu Halili 3,Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2,Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia,“ fan nori”,koria,koria,koria,korica,korica,korica,korka,korka,“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al(X.P.D.)。2埃波卡大学计算机工程系,阿尔巴尼亚蒂拉纳市; auka@epoka.edu.al(a.u.)galushllari@epoka.edu.al(G.A。)dkarras@epoka.edu.al(d.a.k.)3西巴尔干大学医学系,阿尔巴尼亚提拉娜; albana.halili@wbu.edu.al(a.n.h。) 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical; evrana@sparthamedical.eu(N.E.V.) 摘要:医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应,最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像,因为在存在生物材料和流体的情况下,它们是从多参数微流体室获取的,这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度,因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明,纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来,探讨了监督细胞分类的优化,并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系,阿尔巴尼亚提拉娜; albana.halili@wbu.edu.al(a.n.h。)4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical; evrana@sparthamedical.eu(N.E.V.)摘要:医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应,最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像,因为在存在生物材料和流体的情况下,它们是从多参数微流体室获取的,这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度,因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明,纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来,探讨了监督细胞分类的优化,并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型(A549,BALB 3T3和THP1)的Brightfield显微镜图像,以评估Inception V3,Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN,决策树,随机森林,Adaboost,Adaboost,Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度,以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强,从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明,与神经网络配对时,VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比,使用Butterworth过滤器时的精度提高了,并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字:生物材料风险评估,细胞图像分类,分类器,特征提取,个性化医学,监督分类。
俄罗斯人工智能发展的起源可以追溯到20世纪中叶,并与苏联无情地推动加强其军事能力2的不懈努力。到1960年代,随着防御能力的概念在国防界受到关注,苏联军队将其重点转移到了神经网络上,认识到其战略应用的潜力。1969年,工程师维克托·博卡里奥夫(Viktor Bokaryov)在军事领域的出版物3。这项工作深入研究了建立人工智能系统的理论可能性和实际挑战,特别关注战争背景下人机相互作用的复杂动态。Bokaryov的分析强调了将AI纳入军事行动的复杂性,这一概念当时是革命性的,但可以定义许多现代军事战略。在此期间,苏联对AI的探索为俄罗斯当今的进步奠定了基础,因为该国继续以其长期以来利用尖端技术来增强其战略优势的长期传统。今天,这些早期努力的遗产可以在俄罗斯正在进行的寻求将AI纳入其军事系统中,从无人机到电子战平台。
摘要 战争影响了乌克兰的社会经济状况,并导致邻国经济形势恶化。在这种情况下,有必要对军事行动造成的经济损失进行评估,并预测近期的主要经济指标,同时考虑到战争的影响。这项研究的目的是计算战争开始100天内的经济损失、住宅设施和关键基础设施的破坏,评估GDP下降的潜在幅度并计算预计的财政损失。GDP下降的计算基于国际货币基金组织、世界银行集团和乌克兰政府的预测。预期的GDP下降额是使用GAP分析方法计算出来的,基于这些机构在战前时期的预测和战争期间GDP水平的计算。根据研究结果,战争造成的经济损失不仅包括国内生产总值(GDP)的损失和减少,还包括失去的发展机会和不劳而获的利润。除了国内生产总值的减少外,乌克兰的损失还表现在公共债务水平的上升、国家货币的贬值、黄金和外汇储备的减少以及外国直接投资的流出 3 。
研究表明,国际金融危机后乌克兰经济结构变化模式的主要特征是工业部门加速萎缩,特别是加工工业潜力丧失、技术单一化和产业种类减少。与此同时,第三产业占主导地位,第一产业增长。生产结构中占据过多份额的是再生产方式只能产生相对较低的经济增长率的工业(采矿业和与工业和农业初级加工相关的工业)。这种结构转变趋势无法产生必要的经济增长推动力,更不可能产生这样的推动力,因为乌克兰经济与世界经济正在发生的根本性变化相伴而生的结构性不一致性加剧的风险。
本文研究了乌克兰腐败和影子经济的成因、本质和特点,以及它们之间的关系,并与中欧和东欧其他国家进行比较。通过对统计数据的相关回归分析,我们发现,在所有中欧和东欧国家中,腐败程度和影子经济之间存在直接的相关性,但相关性的强度和统计显著性各不相同。然而,腐败对影子经济水平变化的影响程度在该地区各国之间存在显著差异。主要结论是,在腐败和影子经济水平相对较高的国家,腐败造成的影子经济份额小于这些现象水平相对较低的国家。本文找出了乌克兰腐败程度和影子经济之间相关性较弱的原因。本文确定了乌克兰经济影子经济的主要腐败和非腐败因素。本文得出结论,乌克兰打击腐败和影子经济的政策和措施应旨在消除其根源,而不是表面现象。
g。 4可转让证券:以下证券,证券(尤其是未认证的证券和基于账本的证券),衍生品和中介证券在资本市场上可谈判的证券,但付款工具除外:1。公司和其他证券,其他证券,未持有的证券和基于证券的证券,衍生性证券和其他公司的证券,派生型和中间人的股份,及其他参与者,及其他参与者,并在公司中竞争,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给了公司和证券。关于股票,2。债券或其他形式的证券化债务的收据,包括有关此类证券的存放债务,3。
关于索邦大学:索邦大学是一所跨学科的研究密集于大学,涵盖了人文,健康,科学和工程学。锚定在巴黎的中心,索邦大学拥有55,000名学生,4,000名教学和研究人员,3,300名国家研究人员和135个实验室。与其在索邦大学联盟的合作伙伴一起,通过其机构和多学科计划,它开展了研究和教育活动,以加强其对三个主要过渡的挑战的贡献:一种全球健康方法(一种健康),可持续的星球(一个地球)以及改变社会,语言,语言,文化和文化(一种人类)。Sorbonne University也是Alliance 4EU+的成员,Alliance 4EU+是欧洲大学的创新模型,发展了战略性的国际伙伴关系,并促进了其社区对世界其他地区的开放性。
据当地政府和媒体周五报道,俄罗斯西部布良斯克地区的克雷姆尼埃尔微芯片工厂在乌克兰发动战乱以来最大规模的夜间无人机袭击后暂停生产。