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资本主义经济的比较分析 - CEJSH
在大市场经济中，企业主要通过层级结构和竞争性市场安排，在竞争和正式合同的背景下协调其活动。 “为了响应此类市场产生的价格信号，参与者会调整其商品或服务的供应和需求意愿，这通常基于新古典经济学强调的边际计算。” 13 协调机制在协调市场经济中有所不同，企业更多地依赖非市场关系来与其他参与者建立协调并构建其能力。 这些协调模式包括“更广泛的关系或不完全合同、基于网络内部私人信息交换的网络监控，以及更多地依赖合作而非竞争关系来构建企业的能力。” 14
木卫四™：太空创新之旅
该定制的太空级硬件是由洛克希德马丁公司、亚马逊和思科的 Webex 合作打造的，它采用创新技术，使 Alexa 无需互联网连接即可运行，并使 Webex 能够提供真正超凡脱俗的视频会议功能。
咨询服务（个人顾问）职权范围“环境和职业健康与安全专家”
环境与社会框架 (ESF) 于 2018 年 10 月 1 日生效，适用于该日期之后启动的所有投资政策融资 (IPF) 项目。它在劳工、非歧视、气候变化缓解和适应、生物多样性、社区健康和安全以及利益相关者参与等领域取得了重要进展，包括扩大公众参与和申诉机制的作用。ESF 通过十项环境和社会标准 (ESS) 加强了对可持续发展的承诺，这些标准旨在支持借款国的环境和社会 (E&S) 风险管理。ESF 采用基于风险的方法，对复杂项目施加更多的监督和资源，并通过适应性风险管理和利益相关者参与来提高对项目环境变化的响应能力。ESF 使借款国能够更好地管理项目风险并改善环境和社会绩效，符合良好的国际惯例。它为借款国提供了创新的空间，并有助于就与其本国发展议程相关的特定 E&S 风险开展对话。项目已制定了环境和社会承诺计划 (ESCP) 和利益相关者参与计划 (SEP)，其中描述了披露和咨询项目活动的措施，并描述了申诉处理程序。所有受项目影响的各方都可以免费且不受惩罚地访问 GRM，包括匿名提交的疑虑和申诉，方式符合《环境和社会标准 10》。项目将制定环境和社会管理
利用云计算组织专业人才培养的教育空间
Andrii Shuliak 1 、Andrii Hedzyk 2 、Nina Tverezovska 3 、Lyubov Fenchak 4 、Natalia Lalak 5 、Anatolii Ratsul 6 、Oleksandr Kuchai 7 1 教育学博士，乌克兰帕夫洛·特奇纳乌曼国立师范大学信息学、信息和通信技术系教师 2 乌克兰德拉戈马诺夫国立师范大学研究生（博士） 3 教育学博士，教授，乌克兰国立生命与环境科学大学社会工作与康复系教授 4 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 5 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 6 教育学博士，教授，沃洛基米尔教育与特殊教育系主任维尼琴科乌克兰中央国立师范大学，乌克兰 7 教育学博士，副教授，乌克兰国立生命与环境科学大学教育学系教授，乌克兰
HHMR：通过增强图扩散模型的多模式可控性
近年来见证了一代和重建范式深入融合的趋势。在本文中，我们扩展了可控制的生成模块的能力，以实现更全面的手网恢复任务：在单个框架中，手工网格的生成，内部网状，重建，重建和拟合，我们将其命名为H olistic H和MESH R Ecovery（HHMR）。我们的主要观察结果是，具有强大多模式可偿还性的单个生成模型可以实现不同类型的手网恢复任务，并且在这样的框架中，实现不同的任务只需要给出不同的信号作为条件。为了实现这一目标，我们提出了基于图形卷积和整体手工网状恢复的注意力卷积和注意力机制的多合一扩散框架。为了实现强大的控制能力，同时确保多模式控制信号的解耦，我们将不同的模态映射到共享特征空间并应用跨尺度随机
气候行动顾问：改编专家
●对工人合作社的熟悉和/或热情●在城市和区域规划方面的经验●具有地理信息系统（GIS）（GIS）和GIS软件（例如QGIS或ARCGIS）的经验●加拿大规划师研究所（CIP）或美国认证计划者研究所（CIP）（AICP）（AICP）名称（P. eng。） 指定●项目管理专业人员（PMP）指定●具有市政资产管理计划的经验●具有能源公用事业数据的经验●具有公司规模能源分析的经验●具有多样性，公平性和包容性倡议的经验，尤其是在小型组织中，尤其是在建立脱碳和运输技能方面的熟悉型熟悉的经验●良好的协商疗法●熟悉的经验●良好的交通事容●良好的稳定范围●良好的稳定范围|生活经验●其他语言的流利性或熟练程度，尤其是法语，西班牙语和土著语言eng。）指定●项目管理专业人员（PMP）指定●具有市政资产管理计划的经验●具有能源公用事业数据的经验●具有公司规模能源分析的经验●具有多样性，公平性和包容性倡议的经验，尤其是在小型组织中，尤其是在建立脱碳和运输技能方面的熟悉型熟悉的经验●良好的协商疗法●熟悉的经验●良好的交通事容●良好的稳定范围●良好的稳定范围|生活经验●其他语言的流利性或熟练程度，尤其是法语，西班牙语和土著语言
构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。