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大众汽车集团聚焦战略布局，在所有品牌推出绩效计划，以增强盈利能力和现金流
沃尔夫斯堡，2023 年 6 月 21 日——大众汽车集团正在重点关注其战略调整。在资本市场日上，该集团展示了强调客户导向、企业家精神和团队精神的领导原则。该集团将其回报目标的责任分配给品牌。为了实现这些目标，特别是加强盈利能力和现金流以及降低资本强度，每个品牌都首次推出了自己的绩效计划。这涉及范式转变：未来将不再单纯追求数量增长，而是根据“价值高于数量”的原则优先考虑可持续的价值创造。为了使他们能够充分利用技术平台提供的规模经济，该集团正在重新调整其架构、电池、软件和移动服务。在区域方面，该集团将投资重点放在世界上最具吸引力的利润池上。在此背景下，针对中国和北美重要增长市场的战略也得到了改进。基于品牌的专注方法和绩效计划，该集团正在将其战略销售回报率目标提高到 2030 年的 9% 至 11%。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
内战海战箱/冷战海战包旅行箱申请表 汉普顿路海军博物馆提供两个旅行箱，可在学年期间送到您的学校一周。内战海战箱包含各种内战海军复制品 - 物品、照片、报纸、制服等 - 教师可以使用它们向学生讲授内战。冷战海战包包含与冷战海军相关的文物，重点介绍越南战争。此外，海战包还包括当地越南退伍军人的口述历史。两个旅行箱都包含在课堂环境中使用文物和材料的详细指南。
内战海战箱/冷战海战包旅行箱申请表 汉普顿路海军博物馆提供两个旅行箱，可在学年期间送到您的学校一周。内战海战箱包含各种内战海军复制品 - 物品、照片、报纸、制服等 - 教师可以使用它们向学生讲授内战。冷战海战包包含与冷战海军相关的文物，重点介绍越南战争。此外，海战包还包括当地越南退伍军人的口述历史。两个旅行箱都包含在课堂环境中使用文物和材料的详细指南。
智慧城市公私合作伙伴关系 Karina Radchenko 1 DOI: 10.24989/ocg.v341.7 摘要 本文重点探讨了公私合作伙伴关系在智慧城市建设中的作用
公私合作伙伴关系打造智慧城市 Karina Radchenko 1 DOI：10.24989/ocg.v341.7 摘要 本文重点关注公私合作伙伴关系的作用，它可促进城市和地区的智慧转型，为包括公民、商业参与者、当局、教育机构、非政府组织等在内的各利益相关者提供更广泛的机会，并创造更可持续的经济和社会环境。在应用公私合作模式方面，特别关注不同国家领先的智慧社区的经验。对智慧城市中的 PPP 概念进行了 SWOT 分析，并在此基础上得出有关其影响和潜力的结论。根据城市发展的最新趋势，强调了寻找城市治理新方法的重要性，以便更有效地应对挑战并为公民提供更好的服务。智慧城市的概念被视为促进城市繁荣的有力工具。 1. 介绍和研究背景 ICT (信息通信技术) 的迅猛发展和广泛传播，以及物联网、人工智能等最先进形式的出现和其他颠覆性技术，确实积极推动了智慧城市这一相对较新的现象，这需要在城市管理和社会政策领域寻找开箱即用的策略和解决方案。 [40] 2017 年 12 月 20 日，联合国第 72/228 号决议“科学、技术和创新促进发展”重申了“政府在公共和私营部门、民间社会和研究机构等利益攸关方的积极贡献下，根据国家优先事项，在创造和支持有利于创新和创业以及科学、技术和工程进步的环境方面发挥着核心作用”。 [36] 这种方法体现在公私合作伙伴关系 (PPP) 中，它允许多个利益攸关方参与智能转型过程，并被许多国家的市政当局广泛应用。 [11] PPP 被视为实施多利益攸关方项目的优先形式，尤其是在初始阶段。 [20] 那些经济条件较差或较弱的城市，通过众包和吸引投资，有机会实现智能飞跃，更好地为市民服务，而不是被搁置一边。[2] 与此同时，PPP 的适用情况因人而异，其结构和实现方式可能存在很大差异，这也会影响最终结果。[19]，[42] 因此，迫切需要考虑领先的智慧社区所采用的特定 PPP 实践，并研究 PPP 作为实现智慧转型的工具的利弊。SWOT 分析
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学，CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。 背景与目标：该研究项目是圣埃蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气力输送、筒仓卸料……）中发现了它们，其中含有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下一个领域拥有理学硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学、CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。背景和目标：该研究项目是圣艾蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气动输送、筒仓排放……）中发现它们，其中有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下领域获得硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力，当然还有对科学和技术的热情，这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请：文件包括四项：求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他：最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下
会议重点关注品牌业务 - marques.org
成功。在许多国家，针对儿童的广告受到严格限制。例如，在英国，针对儿童的电视节目中对糖果等产品的广告有限制。在丹麦，禁止任何可能导致“没有”孩子的广告，而拉脱维亚则试图避免向儿童投放可能导致自卑感的广告。监管此类广告则是另一回事。许多西欧国家、北美和澳大利亚都有专门的机构，在不同程度上监控广告。例如，加拿大有一个自愿的自我监管体系，其中包括监管针对儿童的广告。另一方面，在许多东欧国家，没有单独的机构，即使有监管，也是临时的。
非论文ICC法规与全球某些宪法规定的兼容性本文着重于T
非论文ICC法规与全球某些宪法规定的兼容性本文着重于ICC法规与特定宪法规定的兼容性。虽然宪法及其引起的问题各不相同，但本文中发现的问题是最常见和最复杂的问题之一，最近几个月在世界各地的首都引起了相当大的辩论。第一个问题涉及对国际刑事法院的义务兼容，并禁止引渡一个国家自己的国民，这在世界上几个地区都被考虑，包括巴西，中欧，芬兰和德国。第二个问题是如何将宪法豁免与根据法规逮捕和投降的职责。这再次在西欧，中欧以及拉丁美洲地区的几个州进行讨论。第三，存在一个问题，即宪法禁止无期徒刑与刑罚的法定规定的兼容性，目前如葡萄牙和西班牙，目前在几个拉丁美洲首都的辩论中受到激烈的辩论。在许多国家，ICC法规当前位于议会或其他机构之前，等待确定这些问题。因此，未来几个月是法院支持者协助这些政府，议员和其他有兴趣的人的重要机会之窗，这些人致力于找到与早期批准一致的解决方案。区域协调计划是一种关键工具。，但此外，当他们本人努力解决这些宪法问题的州非常适合与他人合作，因为他们寻求最建设性的解决方案。尤其是那些已经认为宪法规定和法规是一致且不必要的州的国家，可以使其他人从这种观点的思想发展中受益。对于决定修改的州，也可以确保这些决定不会被误解。应该回忆说，国家对这些问题的第一个决定以及外界对它们的看法，可能会对好坏产生强大的影响。本文的重点将简要探讨有关如何与ICC法规一致解释的宪法规定。虽然被认为
NCC CONTRACTING 专注于建筑和土木工程...
NCC 集团的财务状况继续增强。2000 年报告的利润为 22 亿瑞典克朗。总收益中近 10 亿瑞典克朗来自 SPP 退还的养老金缴款，这增强了合并资产负债表。调整 SPP 基金和其他影响可比性的项目后，扣除净财务项目后的利润为 12 亿瑞典克朗，比上一年高出 18%。尽管 NCC 走在正确的轨道上，但仍有进一步提高收益的潜力。经过几年相对较大的投资，该集团现在已进入投资水平较低的阶段。这主要适用于工业，近年来，大型公司的收购已经创造了强大的市场领先地位，并且没有考虑进行其他收购。房地产开发和住房领域的净投资可能也会减少，尽管预计总投资仍将保持高位。NCC 的财务目标基于股东权益和资本使用回报率。集团的盈利目标是税后股东权益回报率为 12%，我们的长期发展计划要求我们在 2001 年达到这一水平。2000 年，我们将股本回报率提高了 2 个百分点，达到略高于 9%，不包括影响可比性的项目。2000 年，我们的承包业务利润率与我们最接近的竞争对手相当，但这并不