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集成报告
C.I. Takiron Group将集成报告视为重要的交流工具。 我们发布了本报告，以帮助利益相关者了解我们为长期到长期增进公司价值的努力，并进一步加深对话并增强我们公司的可持续性。 在2024年的综合报告中，我们专注于整理战略与资本增强之间的关系，并以易于理解的方式进行交流，以增强各种类型的资本。 这是在2024年5月作为关键参考点宣布的“超越” 2026年“超越”创新的2026年创新时完成的。 我们还包括两个特殊的效果。 一个人介绍了我们技术发展中新的组织合作和协同作用的圆桌讨论，而另一个则涵盖了以前的各种解决环境的努力。 我们试图汇编该报告，以便读者可以理解我们作为一家制造公司的“价值创造故事”，并鼓励根据我们的中期管理计划对我们小组的更多事物的期望。C.I.Takiron Group将集成报告视为重要的交流工具。我们发布了本报告，以帮助利益相关者了解我们为长期到长期增进公司价值的努力，并进一步加深对话并增强我们公司的可持续性。在2024年的综合报告中，我们专注于整理战略与资本增强之间的关系，并以易于理解的方式进行交流，以增强各种类型的资本。这是在2024年5月作为关键参考点宣布的“超越” 2026年“超越”创新的2026年创新时完成的。我们还包括两个特殊的效果。一个人介绍了我们技术发展中新的组织合作和协同作用的圆桌讨论，而另一个则涵盖了以前的各种解决环境的努力。我们试图汇编该报告，以便读者可以理解我们作为一家制造公司的“价值创造故事”，并鼓励根据我们的中期管理计划对我们小组的更多事物的期望。
通过交叉研究实现医疗保健领域的高效表征学习...
在医疗保健和生物医学应用中，极端的计算要求对采用表示学习构成了重大障碍。表示学习可以通过从有限的医疗数据中学习有用的先验来提高深度学习架构的性能。然而，最先进的自监督技术在使用较小的批量或较短的预训练时间时性能会降低，这在临床环境中更为实用。为了应对这一挑战，我们提出了跨架构-自监督（CASS）。这种新颖的暹罗自监督学习方法协同利用 Transformer 和卷积神经网络（CNN）进行高效学习。我们的实证评估表明，CASS 训练的 CNN 和 Transformer 在四个不同的医疗保健数据集上的表现优于现有的自监督学习方法。仅使用 1% 的标记数据进行微调，CASS 实现了 3.8% 的平均提升；使用 10% 的标记数据，它获得了 5.9%；而使用 100% 标记数据，其性能提升显著，达到 10.13%。值得注意的是，与最先进的方法相比，CASS 将预训练时间缩短了 69%，使其更适合临床实施。我们还证明，CASS 对批次大小和预训练周期的变化具有更强的鲁棒性，使其成为医疗保健应用中机器学习的合适候选者。
考虑农业合作社参与的农业供应链中的文章收入和风险共享机制设计
摘要：不确定的收益和需求通常会导致农业供应链（ASC）成员之间的收入不平衡和风险共享。农业合作社通过收入和风险共享来帮助小农户为他们的谈判权力增强，这是农民和零售商之间的重要桥梁。因此，这项研究旨在设计一种合同机制，考虑了合作社参与ASC的协调，该协调面临风险和收益等价的随机收益率和需求。我们首先将两次和三校管分散的ASC与集中式系统进行了比较，结果表明合作社的参与有利于在零售商和农民之间重新分配利用。作为验证的收入共享（RS）合同无法在不确定的收益率和需求下协调两次ECHELON ASC，我们开发了双重收入共享（DRS）合同，该合同已被证明可以与合作社的参与协调ASC系统。进行了数值分析，以表明合作社可以通过批发价格影响上游和下游成员之间的分布。因此，在DRS合同下，在成员中实现并公平地分配了风险和利益的等效性，这对ASC系统的稳定且可持续的发展非常重要。
在精益和行业4.0范式相遇时，工作概况扩大和充实
整合行业4.0在精益制造商店的地板中正在重塑工作档案，强调任务的增加以及工人对各种技能的需求。仅执行专业任务的操作员的常规看法正在转变为一项操作员，它们被视为能够管理一系列活动的灵活生产资源。随附的灵活性需要增强和丰富工人在“数字精益店面”上承担的技能和责任。这项研究深入研究了“工作丰富”和“工作扩大”的不断发展的定义，通过精益制造业和行业4.0专家通过全面的Delphi研究辨别。对这些概念的调查具有理论和实际意义，因为它们是（重新）工作概况设计中的关键技术。理解他们当前的含义至关重要，因为它们有可能提高工人的动机水平，增强工作满意度，从而提高工作绩效和生产力。这种探索对于在（近）未来追求社会可持续的工厂至关重要，与行业4.0的变革性目标保持一致，并强调精益制造实践在塑造明天的劳动力动态方面所扮演的积分作用。
弧形菌根真菌相互作用桥接了与根相关的微生物群在侵蚀性生态系统
土壤菌群通过执行一系列基本功能，例如碳（C）储存，营养循环，有机物分解和初级生产，在恢复退化的生态系统中起关键作用，尤其是在面对严重土壤侵蚀的种植园中[1]。作为恢复的主要生物群落，人工林通过提供有利的栖息地（例如根际）来促进土壤菌群的丰富生物多样性，从而支持高水平的抗性和对土壤侵蚀的抗韧性[1，2]。这种能力在很大程度上取决于根际中植物和微生物群中复杂的生物学相互作用，特别是涉及真菌和细菌与植物的共生相关性[3-5]。然而，种植园中多种根系相关的微生物及其相互作用的程度仍然未知。robinia pseudoacacia脱颖而出，是恢复降解生态系统的优先物种，这要归功于其与氮（N）固定根瘤菌和高侵蚀耐受性的受益共生[6]。除了根瘤菌共生外，伴有杂草菌根（AM）真菌具有有限养分的获取能力，尤其是磷（P）[7，8]。这种菌根结合可能与共生N 2固定剂（根瘤菌）相互作用，通过修饰根际微生物群来对植物的性能发挥协同作用[9，10]。木质豆类及其根 - 相关的微生物群也据报道增强额外的营养循环和有机
应对或扭曲现代奴隶制挑战
• 建议投资者与数据科学家、民间社会组织和企业等建立合作伙伴关系，以更好地了解人工智能（AI）的积极潜力和不利影响，并鼓励被投资方在考虑保障措施的情况下采用创新技术，以提高其价值链中现代奴隶制风险的透明度和可见度。 • 政策制定者应纳入保障措施和风险缓解措施，以保护现代奴隶制的受害者和幸存者；支持合乎道德和精心设计的新技术部署；并为公共和私营部门就新技术最佳实践进行对话提供指导方针和论坛。 • 企业能够使用创新技术来提高现代奴隶制风险的透明度和可见度，并确保这些解决方案包括保护工人和弱势群体的安全措施。 • 科技公司在设计人工智能工具时必须有意融入安全和道德原则，并与多元化参与者合作，以确保人工智能数据模型包含更具包容性和代表性的数据集。 • 建议研究人员进一步探索使用人工智能汇总和分析数据以支持应对现代奴隶制风险的努力的潜力和局限性，并与公共和私营部门合作开展研究并传播他们的研究成果。
aqp：定量培训算法 - cran -r项目
说明定量培养学（AQP）项目的算法始于2009年，以与土壤概况可视化，聚合和分类为该包装（AQP）的土壤概况可视化，聚合和分类有关的一组松散相关的概念和源代码（AQP）。在过去的8年中，该项目已成长为一组相关的R包，这些套件可以使土壤概况数据的定量分析进行介绍和简化。central是一种专业功能和数据结构的新词汇，可以适应土壤概况信息的固有复杂性；释放学科以专注于想法而不是样板数据处理任务。这些功能和数据结构已经过敏感地测试和记录，应用于涉及数十万土壤材料的项目，并将其深入整合到广泛使用的工具中，例如土壤 AQP项目（AQP，SOILDB，SharpShootr，Soarphoreports套件）的组合在USDA-NRCS土壤科学分区内的常规数据分析中起着重要作用。 R套件的AQP套件提供了一个方便的平台，用于弥合Pe dometric理论和实践之间的差距。AQP项目（AQP，SOILDB，SharpShootr，Soarphoreports套件）的组合在USDA-NRCS土壤科学分区内的常规数据分析中起着重要作用。R套件的AQP套件提供了一个方便的平台，用于弥合Pe dometric理论和实践之间的差距。
用于空间天气研究和操作的小型卫星任务概念 1 2 Amir Caspi 1 , M. Barthelemy 2,3 , CD Bussy-Virat 4 , IJ Cohen 5
关键卫星子系统和探测器技术的小型化和商业可用性方面的最新进展使小型卫星（SmallSats，包括CubeSats）成为空间天气研究和业务需求的一种有吸引力的低成本潜在解决方案。受 2017 年 8 月 1 日至 4 日在华盛顿特区举行的第 1 届空间天气研究和预报小型卫星国际研讨会的启发，我们讨论了由世界气象组织 (WMO) 的分析推动的先进空间天气测量能力的需求，以及小型卫星如何有效填补这些测量空白。我们介绍了最近发射的任务和拟议/即将使用小型卫星来加强空间天气搜索和操作的任务概念，它们与 WMO 要求的关系，以及为实现 WMO 目标仍需克服哪些挑战。借助全球相关资助机构的额外投资，小型卫星（包括独立任务和星座）可以显著增强空间天气研究和运行，降低成本，并实现传统大型整体任务无法实现的新测量。
eeg2Text：开放词汇eeg-to-Text用...
解密人类脑的复杂性已经吸引了好奇心已有几个世纪了。最近在脑部计算机界面（BCI）技术（尤其是使用运动图像）方面的进步已经恢复了运动功能，例如在瘫痪的个体中达到，抓握和行走。然而，从大脑信号中解开自然语言，这是一个巨大的挑战。脑电图（EEG）是一种非侵入性技术，用于通过将电极放置在头皮上来记录大脑中的电活动。先前对脑电图解码的研究已经在小型闭合词汇上实现了很高的准确性，但在处理大型开放词汇时仍然没有高精度。我们提出了一种新颖的方法EEG2T EXT，以提高开放词汇量表到文本解码的准确性。具体而言，EEG2T EXT利用EEG预训练以从脑电图中学习语义，并提出了一个多视图变压器来对大脑的不同T空间区域进行EEG信号处理模型。实验表明，EEG2T EXT具有较高的性能，在绝对BLEU和Rouge评分中，最大幅度高达5％的最先进的基线方法。eeg2t ext具有高性能开放式脑脑对文本系统的巨大潜力，以促进交流。
RF扩散：通过时频扩散
摘要以及AIGC在CV和NLP中闪耀，其在无线领域中的潜力也近年来也出现了。然而，由于表示功能有限，现有面向RF的生成解决方案不适合生成高质量的时间序列RF数据。在这项工作中，受到CV和NLP扩散模型的稳定成就的启发，我们将其调整到RF域并提出RF扩散。为了促进RF信号的独特特征，我们首先引入了一种新颖的时频扩散理论，以启用原始扩散模型，使其能够在RF信号的时间，频率和复杂值域内利用信息。在此基础上，我们提出了一个层次扩散变压器，将理论转化为一种实用的生成DNN，通过跨越网络体系结构，功能障碍和复杂评估的操作员的精心设计，使RF-diffusion成为一种多功能的解决方案，以实现多种多样的解决方案。表现出了RF-Diffusion在合成Wi-Fi和FMCW信号中的出色性能。我们还展示了RF扩散在增强Wi-Fi传感系统和在5G网络中执行通道估计的多功能性。