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构建系统收敛的途径？
○我们共同努力，改善了满足我们所有要求的通用工具。○SFT构建通用，HEPMC，仿真，分析和ML软件包组，并在CVMFS上分发它们，专门优化该工具，以使用CVMFs作为软件和可重复使用的产品的有效分发渠道。○使用相同工具的实验添加和维护其存储库，同时从共享的包装构建配方中受益。○不同的CI管道同时运行（可能在相同的共享构建基础架构上），优化了人力和计算资源的使用情况。○每个人都快乐
现代企业中金融科技和供应链数字化的融合
金融科技和数字化供应链设计的方式是通过提高其有效性，问责制和鲁棒性来改变当今商业企业的支柱。本研究旨在建立金融科技创新与供应链数字化的直接接口，以评估对业务交易的累积影响。根据调查和案例研究分析的结合，每个创新类别都说明了区块链，人工智能和数字支付如何彻底改变了供应链。一些发现表明，增加使用金融科技的使用可以增强管理财务风险，实时数据可见性以及整体知情供应链的积极变化。这些含义表明，企业基于金融科技的创新可以带来高效，竞争性的目标，并为可持续增长和改善的运营模型创造基础。
重新定义风险管理：通过信贷、欺诈和合规融合推动金融服务增长
数据聚合的另一个特别有用的领域是区分信用损失和欺诈损失。目前，信用风险和欺诈风险职能的分离意味着用于识别这些问题的工具通常是各自为政的。因此，团队可能无法完全理解其他部门做出的信用或欺诈风险决策的结果。这种分离使得人们对业务挑战的真正性质产生了模糊性：这是信用风险问题还是欺诈风险问题？如果没有对数据和结果的统一看法，风险分类就会变成一种任意的报告活动。
人工智能行动峰会：启动“人工智能融合”挑战赛
2025 年 2 月 10 日至 11 日，法国主办的人工智能行动峰会将重点关注具体行动，确保人工智能的发展和部署造福社会、经济和环境，同时维护公共利益。峰会将汇聚国家元首和政府首脑、国际组织领导人、大小型公司首席执行官、学术界代表、非政府组织、艺术家和民间社会成员。“我们与法国总统和总理一起，旨在为人工智能开辟第三条道路。一条道德、可持续和包容的人工智能。一条值得信赖的人工智能。正是在这些条件下，人工智能将在我们的社会、经济、行政管理和共同用途中得到全面采用。我很高兴人工智能融合挑战赛的启动。他们的确切目标是展示使用人工智能解决社会和普遍利益问题的项目。”人工智能和数字事务国务大臣克拉拉·查帕兹说。 “人工智能行动峰会旨在提供集体动力，让人工智能服务于每个人、我们的社会和地球。几十年来，通过研究人员之间的互动以及研究与工业之间的联系，人工智能一直在不断改进。人工智能融合挑战赛为峰会提供了一个机会，可以借此机会利用法国和国际生态系统的活力，同时展示来自世界各地的人才，他们正在努力利用这些技术解决具体问题。”法国总统人工智能行动峰会特使 Anne Bouverot 表示。“人工智能融合挑战赛是独一无二的机会，可以为人工智能切实改善我们生活的各个方面做出贡献。人工智能是社会各个领域强大的加速器和差异化因素：从健康到教育，再到环境和经济。应对技术挑战不仅仅是为了促进进步或突破可能的极限，也是为了寻求定义它，以改变我们的经济、社会和社会实践，打造一个更具弹性和可持续性的世界。我们希望通过人工智能提供的巨大机会，共同为所有公民建设更美好的未来。”负责法国 2030 的投资秘书长 Bruno Bonnell。附录 - 常见问题解答这些挑战的目标是什么？挑战应旨在实现技术突破或结构性部门进步，包括经济、社会和组织改进（例如，在传统上遥远的部门采用人工智能）。
非局部allen – cahn方程与体积保留平均曲率流的定量收敛
适用于（6）的适当定期解决方案。再次，进化仅限于“ submanifold” =∂⊂rd：| | = M，其中包含体积构成。takasao在非常温和的假设下表明（1） - （2）在Brakke的意义上将（1） - （2）融合到弱溶液的平均曲率流量[3]；环境尺寸的第一个d = 2，3 [20]，最近，在所有维度上的略微触发（1） - （2）[21]。另一种方法受到勒克豪斯和Sturzenhecker [16]的工作的启发：第二作者和Simon [14]表明，在[16]中，在自然能量的假设下，限制是对体积预留平均曲率流量的分布解决方案，在所有空间尺度中都可以使用多个阶段的阶段。为了证明我们，我们使用相对能量法。在阶段场模型的收敛性背景下，这种方法是由[5]中的Fischer，Simon和第二作者引入的，但是相对能量与Simon和Simon和[14]中的第二作者引入的弥漫性倾斜度非常紧密相关。也可以用来合并边界接触，如Hensel和Moser [9]和Hensel以及第二作者[8]所示。由于该方法不依赖最大原则，因此它也可以用于矢量问题。liu和第二作者[13]将相对的能量与convergendergencemethodstoderivethescalingscalingscalinglimitoftransitions在液晶中的各向同性和列相之间。fischer和marveggio [6]表明，该方法也可以用于矢量allen -cahn方程，至少在环境尺寸d = 2、3中，以及带有三个井的原型电势。thenlocalallen – cahnequationishysphysphysimitigatedModel，这是尖锐的界面极限。，但也可以将其视为一种近似方案（在数值或理论上）解决方案以保留平均曲率流量。构建解决方案的其他方法包括可在短时间内使用的PDE方法[4]； Almgren，Taylor和Wang [1]的最小化运动方案的版本，以及Mugnai，Seis和Spadaro [18]的第一版，后来由Julin和Julin和Niinikoski [10]进行。阈值方案在数值上也有效，请参见Swartz和第二作者的工作[15]。
人工智能与沉浸式环境的融合
NVIDIA 的 Magic3D 代表了 AI 驱动的 3D 建模的重大飞跃。这款创新工具可以根据文本描述生成 3D 模型，大大减少了创建复杂 3D 资产所需的时间和专业知识。这些 AI 工具对 3D 资产创建过程的影响是深远的。传统上，创建高质量的 3D 模型需要在专门的软件上进行大量培训，对于复杂的资产可能需要几天甚至几周的时间。借助 AI 驱动的工具，这个过程可以缩短到几小时甚至几分钟。这种效率不仅节省了时间；它为虚拟世界设计的快速原型设计和迭代开辟了新的可能性。
零售营销中边缘计算和供应链弹性的融合
在快节奏的零售世界中，拥有强大而灵活的供应链对于成功至关重要，因为企业面临着客户期望的提高和市场不确定性。边缘计算正在作为一种关键技术，可以通过实时处理数据，减少延迟并提高响应能力来增强供应链的弹性。本文探讨了边缘计算和供应链弹性如何相交零售营销中的相交以及它们如何优化营销策略和客户体验。边缘计算通过处理附近生成位置的数据来起作用，与传统的云系统相比，这加快了处理并减少延迟。这种实时数据处理对于需要管理库存，轨道运输并适应市场变化的零售商至关重要。通过边缘计算，零售商可以立即了解其供应链，从而更快，更准确地决策。本文回顾了当前的研究和案例研究，以说明零售中边缘计算的好处。这些好处包括通过实时更新，更多个性化和引人入胜的营销活动以及通过自动化流程提高物流效率的更好库存管理。边缘计算还可以增强使用增强现实等技术的店内体验，从而可以提高客户互动和满意度。但是，采用边缘计算还带来了挑战，例如高实施成本，集成新系统的复杂性以及对数据安全的担忧。本文解决了这些挑战，并提供了克服它们的策略，为有效使用边缘计算提供了实用的建议。总之，本文认为，边缘计算将是零售未来成功和创新的重要因素。通过使供应链更加敏捷，响应和高效，Edge Computing可以帮助零售商满足市场需求并保持领先地位。随着技术的不断发展，边缘计算在改善供应链弹性和转型零售营销中的作用将变得更加重要。
第17章美洲的选区和融合
平面结构是一个模板，可以在该模板上进行编码（Tallman 2021b； Tallman 2024 [此卷]）。它构成了将多元或分布类型学的思想应用于选区问题的尝试。开发了平面结构的顺序，以评估逻辑上不同的选区测试/域相互对齐和/或嵌套的程度，并探索这方面有多少类型学变化。平面结构可以被概念化为模板，它是由“结块”策略建立的（GOOD 2016），这意味着该模板旨在描述对尽可能多的结构的线性规定方面的各个方面，或者是一种施加了一种类型的短语语法语法，对非末端Nodes的类型施加了限制性（请参阅Tall Malsissible of Tall Mansibles the Tall Mansibles the Tall Mansiblessplosissible（请参阅该量2024）。我们应该指出，该设备不是乔姆斯基（Chomsky）（1965）的“语法理论”。这是一个比较概念，用于研究语言结构的非常特定的方面。换句话说，它是一种测量设备，可以用不同的约束和编码属性来构建不同的研究问题（例如，Good 2016）。如果我们不使用平面结构或某种这种测量技术，我们将无法跟踪诊断何时保持一致以及何时无法跟踪。平面法分子方法的“分形”方面脱离了摘要中所述的选区测试的前提，当应用于实际语言数据时，可以使用模棱两可的解释。当将选区测试应用于给定语言时，我们将无法也不会按原样应用测试。相反，在将“测试”应用于新系统时，有一个抽象的过程，然后重新凝固。我们将测试从其语言特定的上下文中提升，使其抽象，然后添加详细信息将其应用于新语言，并在此过程中重新整理测试。如果要超越原始开发和使用的上下文，则必须以这种方式回收每个选区测试。我们注意到，例如，我们称之为“单词”的某些结构可能不会被我们已经将其识别为某种语言的其他元素中断，例如英语。我们从该属性中抽象出来，并声称“非中断”是识别“单词”的一般诊断。但是什么是不间断的呢？当然，我们不能使用英语单词来测试HUP中给定的结构跨度是否是基于非中断的“单词”。因此，我们通过重新划定测试，将HUP - 特定的中断元素引入方程来解决问题。这涉及一个认知的飞跃，这似乎是如此微不足道，以至于它超过了有意识的意识。
二次正规化线性程序的定量收敛
具有二次正则化的线性程序由于其在最佳运输方面的应用而引起了新的兴趣：与熵正则化不同，平方惩罚导致最佳运输耦合的近似值稀少。众所周知，当正则化参数趋于零时，在任何多层层上的四个正规化线性程序的解会收敛到线性程序的最小值解决方案。但是，该结果仅是定性的。我们的主要结果通过指定正规化参数的确切阈值来量化收敛性，然后正则化解决方案还求解线性程序。此外，我们在阈值之前绑定了调节解的次优性。这些结果与大规模正规化制度的收敛速率相辅相成。我们将一般结果应用于最佳传输的设置，在那里我们阐明了阈值和次级次要性如何取决于数据点的数量。
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。