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《解放使命》：法国和越南解放 80 周年纪念项目标签化
法国领土解放行动干部的准确历史和铭文于1943年9月至1945年的科西嘉解放行动；历史知识的传播；向灾难致敬，向幸存者致敬；青年动员和解放记忆行动；庆祝解放行动中的勇气和参与的勇士； Valorise et enseignement auprès des jeunes générations des valeurs démocratiques défendues par les acteurs de la Libération (engagement civique et Promotion des idéaux de la République)；动员公众名义和保证大众、纪念、文化和科学活动的能力； Valorization du patrimoine local，impact local de l'événement ou de la 表象； Mise en lumière des noms et destins individuels des héros, pouvant aboutir une l'auguration de nouveaux noms de lieux publics;国际或欧洲层面。
引用本文：Mieta Bobanović (2022) 经济增长的阴影：人工智能自动化和全球化，经济研究-经济研究，35:1，4149-4158，DOI：10.1080/1331677X.2021.2012217
在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要，但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee（2013）的研究表明，尽管美国公民的生产力提高了，但他们的家庭平均收入却下降了，这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象？数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长？众所周知，技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响（Archibugi & Pietrobelli，2003）。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化，初步结果认为，无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化，还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化，都与工资差距扩大相关（Berlingieri 等，2017）。
武装部部长塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu) 于 2024 年 3 月 18 日在文森堡新堡举行忠诚计划之矛活动
记者助理将在 3 月 17 日至 18 点之前发送邮件，以准确的姓名、地址、日期和地点发送邮件：media@dicod.fr
身体映射，疼痛可视化和映射无形
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Gallagher, Maria, Torok, Agoston, Klaas, Johanna 和 Ferrè, Elisa Raffaella (2020) 人类行为中的重力先验：一种感知或语义现象
摘要 人类在感知方面表现出重力优势：我们能更精确地判断向下移动物体的速度，而不是向上移动物体的速度，这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而，尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索，还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体，可能混淆了语义和感知线索。在这里，我们通过要求参与者判断通常与重力（球）或逆重力（火箭）相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示，无论物体身份如何，下落刺激都具有感知优势，这表明重力先验是基于感知线索的。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
前里韦萨尔特斯营地：国家启动地理定位和挖掘行动，以确定墓地的位置
感谢 INRAP 考古学家的研究，有关墓地潜在位置的重要线索已经出现并可得到验证。 2022 年，国家在前圣莫里斯拉杜瓦斯 (Saint-Maurice l'Ardoise) 营地遗址上开展了类似的行动，并于 2023 年 3 月 20 日确定了营地哈基斯儿童墓地的所在地，并确认了遗骸的存在。
深度学习计算机视觉和对Helisa Dham场景的认可。华为的“诺亚方舟”实验室。英国。 I 中的课程
深度学习是一种自动学习方法，它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法，为之，数据（经验）广泛可用，但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中，我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务（对象检测，实例分割，对象之间的关系预测）和数据模式（图像，视频，3D）创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>
区块链空间中的权力下放
网络由网络成员之间的节点，边缘或互连组成。有许多不同的指标可以描述网络的拓扑（Bondy and Murty，2008）。在以下内容中，我们根据节点具有的中心定义网络的分布性质。在分布式网络中，每个节点具有大致相同数量的边缘，并且有多个路由可以在其中节点可以相互连接。这意味着网络的拓扑不包含中央或特权位置中的节点，或者如果网络中内置层次结构，则每个节点属于多个层次结构。这使分布式网络具有特殊属性：几个节点的失败（即使是故意选择的）仍然使网络连接，从而使所有节点都可以相互通信（尽管在可能的路径可能比原始网络工作的路径可能更长的路径上）。
电动汽车进口和产业化
随着电动汽车 (EV) 的加速普及，全球交通格局正在发生变革性转变。近年来，电动汽车的全球普及率显著上升，标志着向可持续和更环保的交通方式转变的关键时刻。此外，随着人们对气候变化和空气质量的担忧加剧，政府、行业和消费者越来越认识到电动汽车在减轻传统内燃机 (ICE) 对环境影响方面的潜力。最重要的是，各国政府正在制定和实施政策，以营造有利环境，刺激各自国家电动汽车行业的增长。在这种情况下，“政策”涵盖一系列工具，例如法律、法规、规章、战略和指南，政府使用这些工具来传达意图并影响各行为者的行动，以实现特定结果。