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年度报告2024
CAPMAN是一位领先的北欧私人资产专家，具有积极的价值创造方法，管理资产为61亿欧元。作为北欧的私人股权先驱之一，我们已经开发了数百家公司和资产，创造了三十年来的巨大价值。我们的目标是通过在我们的投资组合公司中进行变革，为投资者提供有吸引力的回报和创新解决方案。一个例子是我们根据1.5°C的目标设定了基于科学的目标计划的温室气体减少目标，以及我们到2040年对净零温室气体排放的承诺。我们通过本地和专业团队在未列出的市场中拥有广泛的影响力。我们的投资策略涵盖了房地产和基础设施资产，自然资本和少数派以及对投资组合公司的多数投资。我们还提供财富管理解决方案。总的来说，Capman在赫尔辛基，Jyväskylä，Stockholm，Copenhagen，Oslo，Oslo，Oslo，London和Luscembourg雇用了大约200名专业人士。自2001年以来，我们在纳斯达克赫尔辛基上列出。www.capman.com
选择AWS安全性，身份和治理服务
Identity and access management ...................................................................................................... 16 Data protection ..................................................................................................................................... 19 Network and application protection ................................................................................................. 23 Detection and response ....................................................................................................................... 26 Governance and compliance ............................................................................................................... 30 Explore .......................................................................................................................................................... 32 Document history ................................................................................................................................................................................................................................................ 34
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
通过非破坏性分析方法同时识别锂离子袋细胞的热容量和各向异性导电率
Sylvain Cailliez，David Chalet，Philippe Mannessiez。通过非破坏性分析方法同时鉴定锂离子袋细胞的热容量和各向异性热导电性。电源杂志，2022，542，pp.231751。10.1016/j.jpowsour.2022.231751。hal- 03703340
法律更新文章EEOC更新了有关疫苗授权，激励措施，机密性
工作场所法与业务相交的方式。我们帮助雇主制定积极的战略，强大的政策和面向业务的解决方案，以培养参与，稳定和多样化的高功能劳动力，并分享客户的目标，以强调包容性和尊重每个雇员的贡献。更多
在不同监管环境下存储住宅电池的扩散和系统影响
摘要：屋顶光伏和电池存储的成本降低，零售电力价格上涨以及降低的进食报酬为许多德国家庭提供了强烈的激励措施，以进行自我消费。这些发展也可能影响整个电力系统。在这种背景下，我们共同采用了造型器模拟和基于代理的电力市场模拟，以研究住宅电池存储扩散对电力市场的长期影响。我们分析了不同的监管框架，并对家庭水平发现重大影响，但只有中等的系统影响。从长远来看，即使在限制性的监管下，住宅电池存储的扩散似乎也很难治理。相比之下，电池的操作方式可能更容易调节。政策制定者和监管机构应专注于这一方面，因为系统友好的电池操作支持住宅光伏的系统集成，同时对家庭的自给自足没有影响。
总统闪电战：良好的策略，可疑策略
短期福利是非常真实的。特朗普的最初行为有助于巩固他作为动态领导者的形象，并计划拆除现有的计划和结构。图像和戏剧在政治上很多事情都很重要，他的前任似乎已经完全忘记了这一点。作为la脚的总统，特朗普的影响力可能会随着时间的流逝而减少，并且在他的支持尽可能强烈的同时，尽快移动是很明智的。，这一首先举措可能使对手士气低落，并使他们对个人执行行为做出反应的能力不堪重负。
g4access识别G Quadruplexes及其与开放的染色质和印迹控制区域的关联
后唑启动子富集于次级DNA结构形成基序中，例如G-四链体（G4S）。在这里，我们描述了“ G4Access”，这是一种通过核酸酶消化与开放染色质相关的分离和序列G4的方法。g4Access是抗体和交联的非依赖性和富集的计算预测G4S（PG4S），其中大多数在体外得到了证实。使用人和小鼠细胞中的G4ACCESS，我们鉴定出与核小体排除和启动子转录相关的细胞类型的G4富集。G4ACCESS允许测量G4配体处理后G4曲目使用的变化，HDAC和G4解旋酶抑制剂。将G4ACCESS应用于来自相互杂交小鼠交叉的细胞表明G4在控制活动印迹区域中的作用。一致地，我们还观察到G4ACCESS峰是未甲基化的，而PG4S的甲基化与DNA上的核小体重新定位相关。总体而言，我们的研究为研究细胞动力学的G4提供了一种新工具，并突出了它们与开放染色质，转录及其对DNA甲基化的拮抗作用的关联。
癌细胞系中药物敏感性的两步多词建模，以识别驾驶机制
人类癌细胞系的药物敏感性预测模型构成了在临床前环境中识别潜在反应性因素的重要工具。整合从一系列异质数据中得出的信息至关重要，但仍然是不平凡的，因为数据结构的差异可能会阻碍拟合算法将足够的权重分配给不同的OMIC数据中包含的互补信息。为了抵消这种效果，该效果倾向于仅导致一种数据类型主导所谓的多摩斯模型，我们开发了一种新颖的工具，使用户能够在第一步中分别训练单摩尼斯模型，并在第二步中将它们集成到多摩s模型中。进行了广泛的消融研究，以促进对奇异数据类型及其组合的各自贡献的深入评估，从而有效地识别它们之间的冗余和相互依赖性。此外，单词模型的集成通过一系列不同的分类算法实现，从而可以进行性能比较。被发现与药物敏感性显着转移相关的分子事件和组织类型集可以返回，以促进对药物反应性潜在驱动因素的全面而直接的分析。我们的两步方法产生了一组实际的多媒体泛 - 批处理分类模型，这些模型对GDSC数据库中的大多数药物具有很高的预测。在具有特定作用模式的有针对性药物的背景下，其预测性能与将多词数据合并到简单的一步方法中的分类模型相比。此外，案例研究表明，它在正确识别已知的特定药物化合物的关键驱动因素以及为其他候选者提供其他药物敏感性因素方面取得了成功。
MALDI-TOF质谱法，用于鉴定从法国奶酪中分离出的乳酸细菌：Maroilles
在这项研究中，我们使用MALDI-TOF质谱法（MS）鉴定了法国奶酪马洛斯（MS），用原始或巴氏杀菌牛奶制成的法国奶酪马罗奶油（MS）鉴定了可培养的中介乳酸细菌（LAB）。使用Maroilles奶酪的皮和心脏的样品，在30°C的琼脂夫人上选择实验室，并通过MALDI-TOF MS PRO填充对197克阳性和过氧化氢酶阴性菌株进行鉴定。所有菌株均已明确鉴定：用原牛奶制成的马洛雷斯（Maroilles）的105种菌株（在果皮上为38株，心脏中有67个），以及用巴氏杀菌牛奶制成的马洛雷斯（Maroilles）的92株（在果皮上为39株，心脏为39株，心脏中的53株）。MALDI-TOF MS识别允许识别属于实验室的三个属，包括乳杆菌，肠球菌和leuconostoc。乳酸杆菌是七个物种的最多代表的属：植物学植物（L. plantarum），L。Paracasei，L。Curvatus，L。Rhamnosus，L。Fructivorans，L。Parabuchneri，Parabuchneri，L。Brevis，在Maroilles中，由Maroilles组成的两种牛奶。在选定菌株上进行的16S基于RDNA的识别和Maldi-Tof-Ms获得的识别表明，这种快速，经济上负担得起的，可靠的，可靠的和可靠的细菌表征方法是与常用方法及其在食品行业中应用的有吸引力的选择。©2016 Elsevier B.V.保留所有权利。