对研发的总体投资估计约占GDP的0.3%(经合组织,2024年),但此类别中大多数指标的官方数据丢失。可用的数据表明,在波斯尼亚和黑塞哥维那的公司投资微不足道,占该维度2024年欧盟价值的0.8%。每人所雇用的创新支出是微不足道的,占欧盟平均水平的0.5%;这种薄弱的绩效反映了业务部门的吸收能力低。但是,公司在使用IT方面取得了一些进展,与2023年相比,注册的7.8%点增加了,并且在此维度上的总绩效为2024 EU水平的39.8%。实际上,提供ICT培训的企业的份额记录了积极的趋势,并且是该类别中最强大的表现指标,占2024年欧盟平均水平的60%。此外,自2023年以来,ICT专家的就业增加了9.7%,这反映了ICT行业在波斯尼亚和黑塞哥维那的增长。
拉脱维亚的人均GDP是欧盟平均水平的71.3%,是欧盟第三个最低的,年增长率较慢。其收入水平显着低于波罗的海同龄人的水平 - 爱沙尼亚和立陶宛的人均GDP分别为84.0%和88.0%。根据欧洲学期的报告(2024),这种差异主要是由于人口老龄化,技能短缺,健康状况不佳和区域差异所致。拉脱维亚在制造业中的就业率较低,与欧盟相比,高层和中高科技领域的就业率明显降低。服务部门的就业与欧盟平均水平保持一致,但知识密集型服务的份额较低。总体而言,由于人口老龄化,拉脱维亚在就业增长方面面临着挑战,这已经缓解了生产率的提高(欧洲学期报告,2024年)。
关于 SNRG SNRG 正在加速英国住宅和工业及商业项目的脱碳和电气化。接下来还有更多公告。SNRG 通过其智能电网实现这一目标,智能电网是一种基于地点的电力系统,利用太阳能光伏、电池存储和智能编程,提供可靠、更便宜的电力供应,并连接到电动汽车充电器和热泵等资产。当所有这些元素被控制和协调在一起时,开发商可以节省前期成本,居住者可以节省账单,地球可以节省碳排放。SNRG 智能电网克服了开发商、房屋建筑商和企业面临的主要障碍,为前期成本、电网限制和短期租赁提供了即时解决方案。请在 oursnrg.com/explainer 上阅读有关 SNRG 创新工作的更多详细信息
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我们提出了一种新颖的视频异常检测方法:我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放,并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器,该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择,我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模,并引入了常规化器,该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时,我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟,因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
卢森堡是一个强大的创新者,就框架条件而言,相对于所考虑的所有三个维度,在欧盟的平均水平上表现高于欧盟的平均水平。自2017年以来,该国的维度得分大大增长,而增长与2023年在大多数指标中是负面的,但总体而言,并不令人担忧。卢森堡在人力资源方面继续有所改善(自2017年以来+26.8% - 点),特别是在新的博士学位毕业生(+81.1% - 点)方面,也证实了该国研究系统的吸引力,该系统的吸引力在国际科学的共同公开范围内表现出色,在2024年的EU平均值为283.8%)。但是,与同伴国家相比,尽管在高水平上保持较高的趋势,但在高等教育和终身学习的人群中所占的份额继续遵循下降趋势。
随着生成模型的发展,生成图像的评估变得越来越重要。先前的方法测量参考文献和从训练有素的VI-SION模型产生的图像之间的距离。在本文中,我们对表示图像周围的表示空间与输入空间之间的关系进行了广泛的影响。我们首先提出了与图像中不自然元素存在有关的两项措施:复杂性,这表明表示空间的非线性和脆弱性是与对抗性输入变化的轻易变化相关的脆弱性。基于这些,我们为评估称为异常评分的图像生成模式(AS)进行了新的指标。此外,我们提出了可以有效地评估生成的图像的AS-I(单个图像的异常得分)。实验性依据证明了所提出的方法的有效性。
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国家干预破坏了该指数所衡量的每一个经济自由支柱。法律框架中的腐败和制度缺陷破坏了法治。政府指挥生产活动,其大部分收入来自石油部门。私营部门仍然受到限制性和繁重监管环境的制约。就业法规限制性强,劳动力市场仍然停滞不前。货币稳定性较弱,政府的严格控制扭曲了价格水平。最新的通货膨胀率为 45.8%。