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具有挑战性的收藏：近来科学技术遗产的保护方法
美国国会图书馆在版编目数据名称：Boyle, Alison, 1977– 编辑。| Hagmann, Johannes- Geert，编辑。| 史密森学会学术出版社，出版商。标题：挑战性收藏：近来科学技术遗产研究方法 / 由 Alison Boyle 和 Johannes- Geert Hagmann 编辑。其他标题：近来科学技术遗产研究方法 | 文物系列；第 11 卷。说明：华盛顿特区：史密森学会学术出版社，2017 年。| 系列：文物：科学技术史研究；第 11 卷 | 包括参考书目和索引。标识符：LCCN 2017003406| ISBN 9781944466107（印刷版）| ISBN 9781944466121（在线）主题：LCSH：技术与文明。| 科学与文明。| 文化财产——保护。| 博物馆——收藏管理。| 博物馆展品——社会方面。| 科学博物馆。| 科学仪器和仪器——收藏家和收藏。分类：LCC CB478 .C4935 2017 | DDC 303.48/3—dc23 | SUDOC SI 1.2:SCI 2/5 LC 记录可在 https:// lccn .loc .gov / 2017003406 上找到
中期业绩挑战重重，利润率和市场份额稳健
中期业绩挑战重重，利润率和市场份额强劲 康维他有限公司 (NZX:CVT) 今天公布了截至 2023 年 12 月 31 日的半年 (2024 财年上半年) 中期业绩，与 2024 年 2 月 1 日向市场提供的最新更新一致。康维他还提供了有关其 2024 财年预测的更多详细信息，并重申了其对 2025 财年的展望。2024 财年上半年业绩受到中国大陆消费者信心走弱的影响，在较小程度上也受到北美的影响，在北美，业绩还受到失去一位客户的部分分销权的影响。然而，康维他仍然是其六个主要市场中的五个市场的领导者，其市场定位和利润率仍然强劲，毛利率为 60%，这与康维他 2025 财年战略计划一致。虽然中国销售额仍低于上年同期水平（如我们最近更新的 2024 财年指引所示），但近期出现了一些改善迹象，第二季度较第一季度有大幅增长，令人欣慰的是，这种增长势头一直持续到 1 月份。与此同时，下半年在北美新签署的分销协议将部分抵消上述分销损失。展望未来，一旦交易开始正常化，管理层仍将专注于实现 2020 年首次提出的 2025 财年战略计划。该计划在 2023 财年之前实现了三年半的持续营收和利润增长，符合市场指引。此时，康维他预计将看到势头的回归，再加上强大的市场份额，将为公司的增长做好准备。摘要 FY24 H1 收入 1.03 亿美元，较去年同期下降 7.8% (PCP) FY24 H1 EBITDA（不包括 ERP 成本）950 万美元，较 PCP 下降 32%，受中国和北美市场疲软以及 2023 年 12 月负（主要是非现金）外汇调整的影响 净债务最终为 8600 万美元，符合其最新指引，由于对 HoneyWorld™、Apiter 的投资以及库存水平提高，较 PCP 高出 2200 万美元 FY24 收入预计为 2.25 亿至 2.35 亿美元 FY24 EBITDA（不包括 ERP 成本）预计为 3000 万美元至 3500 万美元 前景受消费者需求下降推动，最明显的是 Comvita 最大的市场中国，以及北美需求放缓加上分销变化 毛利率保持在 60%。在主要市场，市场份额保持稳定或不断增长 对 FY25 战略计划的影响：一旦交易条件正常化，Comvita 将专注于恢复持续增长。管理层仍致力于其 FY25 战略计划，以实现 5000 万加元的 EBITDA，但要取决于更稳定的交易环境的时机 股息：董事宣布派发 1 cps 的完全估算中期股息 H1 FY24 业绩 Comvita 的收入为 1.03 亿美元，较 PCP 减少 880 万美元，最近收购的 HoneyWorld™ 贡献了 680 万美元的收入。因此，在同类基础上，在调整 Comvita 对 HoneyWorld™ 的 PCP 销售额 140 万美元后，不包括 HoneyWorld™ 的收入较 PCP 下降 1400 万美元（-12%）。毛利率强劲，达到 60.2%，与 FY25 战略计划一致，但由于 PCP 中的配方收益和一次性拨备释放，毛利率较 PCP 下降了 160 个基点。直接利润率较 PCP 增加了 +140 个基点。
gar知道挑战和执行仲裁奖的
在收到请求后的30天内，法庭必须确定请求是否是合理的，如果是的，则进行更正或进行解释。解释将构成该奖项的一部分（HKAO，第69（1）（1）节）。法庭还可以在奖励之日起30天内纠正任何计算，文书或印刷错误或类似的错误（HKAO，第69（1）（2）节）。除非当事各方另行同意，否则一方也可以通知另一方，并在收到该裁决后的30天内，要求对仲裁程序中提出的索赔要求进行额外裁决，但案件省略了。法庭有60天的裁决，如果认为有理由的请求（HKAO，第69（1）（3）节）。法庭可以将时间限制延长以进行更正，插入或额外奖励（HKAO，第69（1）（4）节）。必须根据HKAO的要求（第69（1）（5）节）对裁决或额外裁决进行更正或解释，以便通常的形式，内容和交付奖励。HKAO第69（2）条进一步规定，法庭有权对裁决进行其他修改，这是对裁决的纠正或解释的必要或影响。 法庭还可以在颁发裁决后30天内审查裁决，如果裁定裁决时，法庭不知道某些与应该考虑到的成本有关的信息。 然后，法庭可以确认或纠正授予费用（HKAO，第69条，第（3）和（4）款）。HKAO第69（2）条进一步规定，法庭有权对裁决进行其他修改，这是对裁决的纠正或解释的必要或影响。法庭还可以在颁发裁决后30天内审查裁决，如果裁定裁决时，法庭不知道某些与应该考虑到的成本有关的信息。然后，法庭可以确认或纠正授予费用（HKAO，第69条，第（3）和（4）款）。
企业净零：在充满挑战的经济环境中取得进展
在充满挑战的经济背景下，自 2022 年 10 月推出以来，能源账单减免计划 (EBRS) 为陷入困境的企业提供了可喜的支持。但随着该计划于 2023 年 3 月 31 日结束，并被能源账单折扣计划 (EBDS) 提供的大幅减少和更有针对性的支持所取代，企业担心基本支持水平是否足够。虽然所有企业都会在一定程度上受到影响，但能源密集型产业 (EIIs) 或中小企业 (SMEs) 占比较高的行业可能特别容易受到高能源价格的影响，但只有能源和贸易密集型产业 (ETIIs) 行业的公司才有资格获得 EBDS 下的额外定向支持。即使 EBDS 的支持水平相对于 EBRS 有所降低，也可能有助于在短期内防止一些企业倒闭。然而，EBDS 不太可能提供足够的资金支持来释放支持净零和环境、社会和治理 (ESG) 承诺所需的企业资本投资水平。
经济困难时期对年轻人造成的创伤影响
摘要 本文提出了一个关于劳动力市场创伤的新概念框架。由于新冠疫情等经济冲击，劳动力市场创伤提出了一个重要的政策问题。本文首先概述了理论界对创伤的主流观点，并认为现有的劳动力市场创伤理论框架不足以理解新冠疫情后的毕业生劳动力市场。我们确定了主流观点忽视的三个领域，并讨论了它们在理解初始创伤的背景中介因素和非经济影响方面的解释价值。本文建议采用定性研究和职业发展方法来了解创伤的过程，因为这些方法可以进一步洞察其社会心理表现和后果。
2024 财年尼泊尔经济展望：前景充满挑战
简介：CareEdge 是一家知识型分析集团，提供信用评级、分析、咨询和可持续性服务。其母公司 CARE Ratings Ltd (CareEdge Ratings) 成立于 1993 年，是印度第二大评级机构，在对不同行业的公司进行评级方面拥有良好的业绩记录，并在 BFSI 和 Infra 等高增长行业中占据领导地位。CareEdge Ratings 的全资子公司包括 (I) CARE Analytics & Advisory Private Ltd（以前称为 CARE Risk Solutions Pvt Ltd）、(II) CARE ESG Ratings Ltd（以前称为 CARE Advisory Research and Training Ltd）和 (III) CareEdge Global IFSC Ltd。CareEdge Ratings 的其他国际子公司包括毛里求斯的 CARE Ratings (Africa) Private Ltd、CARE Ratings South Africa (Pty) Ltd 和 CARE Ratings Nepal Ltd。
从挑战性数据中学习的机器学习2025（DS113）
现代技术取决于无处不在的数据收集以及机器学习在获取见解和创造知识方面的应用。of-10，考虑了精心策划的数据集，开发了机器学习方法。但是，现实世界中的数据通常是在非理想条件下收集的，感应，存储，处理和标签有限，可以将帽子，环境变化和干扰，攻击以及策略修复。因此，现实世界中的数据提出了重大挑战，例如腐败，离群值，缺失条目或标签，偏见，分配变化和安全/隐私问题，仅举几例。这些挑战通常将标准机器学习方法的有效性限制在现实世界中。从具有挑战性的数据I会议（MLCD I）中学习的机器学习旨在通过推进针对复杂的现实世界数据挑战量身定制的实用，高效和有效的机器学习解决方案来弥合这一差距。
利用人工智能辅助内窥镜技术检测难以发现的胃癌
我们饶有兴趣地阅读了 van der Sommen 等人的文章 1，并提出了在临床实践中采用人工智能 (AI) 辅助内窥镜检查的一些重要和相关观点。计算机辅助诊断系统已成功应用于胃肠道的所有部分，甚至是巴雷特食管发育不良的诊断，这是专家内窥镜医师的祸根。2 最近，与专家内窥镜医师的表现相比，实时计算机辅助检测 (CADe) 系统的结肠镜检查实现了更高的息肉检测率。3 然而，在将 CADe 应用于传统食管胃十二指肠镜检查 (OGD) 时，不可避免地会讨论如何提高难以发现的胃癌 (GC) 的检测率。与食道和结肠等其他胃肠道解剖特征相比，胃具有更宽、弯曲的管腔，这意味着在没有盲点的情况下，胃部观察更加费力。在常规 OGD 中，内镜医师必须在更远的视野中将胃肿瘤与周围的胃炎粘膜区分开来，而不是通过近距离图像检测结直肠肿瘤和 Barrett 相关发育不良。此外，早期胃癌通常表现出细微的隆起或凹陷，其不规则的外观很容易隐藏在幽门螺杆菌感染引起的粗糙背景胃炎中。因此，即使是专家有时也很难发现早期胃癌，尤其是较小的胃癌。早期胃癌检测的这种困难可能导致
从大脑第一视角来教育有挑战性行为的孩子
大脑与行为之间的联系以及如何将这些知识应用于养育复杂的孩子 如何制定有意义的调整措施，让您的孩子减少行为症状 每位家长可以立即采取的步骤，开始从“大脑第一视角”进行养育 点击或扫描注册
受大脑启发的预测编码提高了机器挑战性任务的性能
反向传播被认为是训练人工神经网络最有利的算法。然而，由于其学习机制与人脑相矛盾，反向传播因其生物学上的不合理性而受到批评。尽管反向传播在各种机器学习应用中取得了超人的表现，但它在特定任务中的表现往往有限。我们将此类任务统称为机器挑战任务 (MCT)，旨在研究增强 MCT 机器学习的方法。具体来说，我们从一个自然的问题开始：模仿人脑的学习机制能否提高 MCT 的性能？我们假设，复制人脑的学习机制对于机器智能难以完成的任务是有效的。使用预测编码（一种比反向传播更具生物学合理性的学习算法）进行了多个对应于特定类型的 MCT 的实验，其中机器智能有提高性能的空间。本研究将增量学习、长尾和小样本识别视为代表性的 MCT。通过大量实验，我们检验了预测编码的有效性，它对 MCT 的表现远优于反向传播训练的网络。我们证明了基于预测编码的增量学习可以减轻灾难性遗忘的影响。接下来，基于预测编码的学习可以减轻长尾识别中的分类偏差。最后，我们验证了用预测编码训练的网络可以用少量样本正确预测相应的目标。我们通过将预测编码网络的特性与人脑的特性进行比较并讨论预测编码网络在一般机器学习中的潜力来分析实验结果。