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2021-22 年经济调查
该调查受益于多位官员和专家的评论和意见，特别是 BVR Subrahmanyam、Amrit Lal Meena、Amit Yadav、Anant Swarup、Amitabha Pradhan、Dr. M. Angamuthu、Gaurav Masaldan、Dr. C. Vanlalramsanga、Ishtiyaque Ahmed、Renu Lata、Rishika Choraria、Dr. Mridul Saggar、Rajiv Jain、Soumasree Tewari、Deepika Rawat、Sukhbir Singh、Yashwant Sigh、JP Singh、Jitender Sokal、Ranjeev、Samir Kumar、Dhrijesh Kumar Tiwari、Suman Patel、Dr Veena Dhawan、Dr Suhas Dhandore、V Dhanya、Saksham Sood、Bhanu Pratap Singh、Sanjay Kumar Singh、Dalip Kumar、Dinesh Kapila、Amit Shreeansh、Jasvinder Singh、Naresh Pal Gangwar、Neelesh Kumar Sah、Arun Kumar、Rajasree Ray、Sonamani Haobam、Dr.乌玛娜·萨兰吉博士Subrata Bose, Priti Singh, Sanyukta Samaddar, Shishir Seth, Kamal Kishore, Mona Chhabra Anand, Ashok Kumar, Abhay Bakre, Rajiv Ranjan Mishra, Binod Kumar, Sharmi Palit, RK Sinha, Dr Nandakumaran P, Kamal Pandey, Brij Raj, Amit Kumar, Ishita Sharma, Pawan Chowdhary, Vishal Pratap Singh, Kusum Mishra, Aditya Kumar Ghosh, Rupa Dutta, Sudhansu Sekhar Das, Aparna S. Sharma, Awadhesh Kumar Choudhary, Animesh Bharti, Ajith Kumar N, Sanjoy Roy, Sujoy Mitra, J. Rajesh Kumar, Padmakumar Sankaran Nair, Jithesh John, Gorityala Veer Mahendar, Alok Chandra, Preeti Nath, Arvind Chaudhary, Gaurav Kumar, Shakil Alam, Rajib Kumar Sen, Nandita Mishra, Ashwini Kumar, Anshuman Mohanty, Usha Suresh, Piyush Srivastava, Simmi Chaudhary, Arun Kumar, Kuntal Sensarma, Vishal Kapadia, Sunil Kumar Garg, GS Panwar、HK Hajong、Medha Shekar、Sushanta Kumar Das、Kuldip Narayan、Peeyush Kumar、Baldeo Purushartha、Ajit Ratnakar Joshi、NK Santoshi、Deepak Singh、Kalpana Dhawan、Subhash Chand、Naveen Sirohi、Arpit Bhargava、Arzoo Arora、Rohan Verma、Ram Singh。
血液.2024025802.pdf
Ayalew Tefferi（梅奥诊所，美国） Giovanni Barosi（IRCCS Policlinico S. Matteo，意大利） Francesco Passamonti（Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico，意大利） Juan Carlos Hernandez-Boluda（西班牙巴伦西亚诊所） Prithviraj Bose（美国德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心） Konstanze Döhner（德国乌尔姆大学医院） Martin Ellis（以色列梅尔医疗中心） Naseema Gangat（美国梅奥诊所） Jacqueline Garcia（美国达纳法伯癌症研究所） Heinz Gisslinger（奥地利维也纳医科大学） Jason Gotlib（美国斯坦福癌症研究所） Paola Guglielmelli（意大利佛罗伦萨和 Azienda Ospedaliera Careggi 大学） Vikas古普塔(加拿大玛格丽特公主癌症中心) Claire Harrison (英国盖伊和圣托马斯 NHS 基金会信托) Elizabeth Hexner (美国宾夕法尼亚大学医学院) Gabriela Hobbs (美国麻省总医院) Jean-Jacques Kiladjian (法国圣路易斯 AP-HP 医院和巴黎城大学) Steffen Koschmieder (德国亚琛工业大学) Nicolaus Kröger (德国汉堡埃彭多夫大学医学中心) Andrew Kuykendall (美国莫菲特癌症中心和研究所) Giuseppe Gaetano Loscocco (意大利佛罗伦萨大学) John Mascarenhas (美国西奈山伊坎医学院) Lucia Masarova (美国德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心) Ruben Mesa (美国维克森林大学医学院) Barbara Mora（意大利米兰大医院 IRCCS 基金会血液科） Olatoyosi Odenike（美国芝加哥大学） Stephen Oh（美国华盛顿大学医学院） Animesh Pardanani（美国梅奥诊所） Anand Patel（美国芝加哥大学） Naveen Pemmaraju（美国德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心） Alessandro Rambaldi（意大利米兰大学） Raajit Rampal（美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心） Shireen Sirhan（加拿大麦吉尔大学犹太综合医院） Natasha Szuber（加拿大蒙特利尔大学） Moshe Talpaz（美国密歇根大学） Pankit Vachhani（美国阿拉巴马大学伯明翰分校奥尼尔综合癌症中心） Alessandro Vannucchi（Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi，意大利） Tiziano Barbui（意大利贝加莫教皇乔瓦尼二十三世研究基金会 ASST）
使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。
死亡率对印度经济影响的统计分析
Anmol Tyagi 和 Naveen Sharma DOI：https://dx.doi.org/10.22271/maths.2025.v10.i1a.1945 摘要 本文深入探讨了死亡人数如何影响印度的经济，主要是通过查看过去的数字。我们确实仔细观察了一切，观察了死亡率等因素，以及表明经济表现如何的重要因素，例如国内生产总值 (GDP)。从所有早期的搜索和研究中可以看出，模式和联系向我们展示了死亡率的上升或下降如何在思考中发挥重要作用。卡方检验分析已用于查看印度的死亡率和 GDP 之间是否存在关系。事实证明，更多的人死亡会降低工人的生产力，提高医疗成本，并使经济变得不健康。像您这样有眼光的读者一定会明白，这不仅仅是书本上的知识，它对于那些做出重要决策的人来说是至关重要的信息。目的是在印度的健康和人口问题进一步拖累经济之前解决这些问题。 关键词：GDP 增长、死亡率、卡方检验、公共卫生、经济增长 1. 简介 了解死亡率和货币状况如何相互关联至关重要，尤其是在经济仍在发展的地方，或者从根本上讲，在印度等试图实现更大增长的国家。 在印度，他们长期以来一直在努力解决死亡人数过多这一主要问题。这个问题不仅仅是因为一件事，而是因为大量的材料混杂在一起；包括看医生的难易程度、人们吃什么食物以及该国的整体财务状况如何。 现在，一些真正聪明和见多识广的人研究这个问题，发现了一些非常有趣的事情。他们发现，印度巨额货币的变化，或者成年人喜欢称之为国内生产总值 (GDP)，在死亡人数方面发挥着惊人的作用。这基本上生动地反映了这样一个概念：当印度经济表现更好时，死亡人数就会减少。这项研究的重点是找出死亡率的变化是否会影响印度的经济，密切关注 GDP 和不同的经济健康迹象。我们正在使用卡方检验等方法来衡量这些因素之间的联系。我们想表明，如果健康状况改善，经济可能会增长，反之亦然。了解这些材料可以帮助负责人制定更好的计划，以促进人民健康和经济；我们研究论文的目标是深入研究这些数字，看看死亡人数减少、病情改善或实质上类似，是否意味着赚钱和整个国家福祉的好消息。先前的研究（Yadav，2022) [6] 真正探究了印度的经济增长与死亡人数之间的关联；他们发现，当经济表现良好时，死亡人数会减少。似乎 2011 年至 2019 年间，人们死亡率的 46% 与经济表现的好坏有关；人们深刻而根深蒂固地认为，经济好转会使人们更健康。当我开始一个项目时，我会努力讨论其他研究人员 (Farahani et al ., 2009) [3] 的工作，他们研究了印度各州在公共卫生上投入更多资金如何降低人们死亡的可能性。他们的研究结果表明，如果政府在医疗方面的支出增加 10%，死亡的几率就会降低 2%。这似乎对儿童和老年人等高危群体的帮助最大。
如何衡量公司绩效
Acharya，V。V.和Bisin，A。（2009）。管理套期保值，股权所有权和公司价值。《兰德经济学杂志》，40（1），47-77 Aggarwal，R。K.和Samwick，A。A.（2006）。帝国建设者和逃避者：投资，公司绩效和管理激励措施。公司金融杂志，12（3），489–515 Alchian，A。，＆Demsetz，H。（1972）。生产，信息成本和经济组织。美国经济评论，62，777–795 Arellano，M。和Bover，O。（1995）。另一个查看误差组件模型的仪器变量估计。《计量经济学杂志》，第68（1）期，29-51 Athayde，G。M. D.和Flôres，J。R. G.（2000）。在CAPM中引入更高的时刻：一些基本想法。在C. L. 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Spyridon Bakas 1 , 2 , 3 , † , ‡ , ∗ , Mauricio Reyes 4 , † , Andras Jakab 5 , † , ‡ , Stefan Bauer 4 , 6 , 169 , † , Markus Remp , 19 , † , Alessandro Crimi 7 , † , Russell Takeshi Shinohara 1 , 8 , † , Christoph Berger 9 , † , Sung Min Ha 1 , 2 , † , Martin Rozycki 1 , 2 , † , Marcel Prastawa 10 , Alberts , 19 , 6 7 , † , Jana Lipkova 9 , 65 , 127 , † , John Freymann 11 , 12 , ‡ , Michel Bilello 1 , 12 , ‡ , Hassan M. Wishal-Shallah , 13 . 4 , 6 , ‡ , Jan Kirschke 126 , ‡ , Benedikt Wiestler 126 , ‡ , Rivka Colen 14 , ‡ , Aikaterini Kotrotsou 14 , ‡ , Pamela Lamontagne 15 , ‡ , Michael 17 , Michael il Milchenko 16 , 17 , ‡ , Arash Nazeri 17 , ‡ , Marc-Andr Weber 18 , ‡ , Abhishek Mahajan 19 , ‡ , Ujjwal Baid 20 , ‡ , Elizabeth Gerstner , 12 , 12 , Dong Jin 2 , † , Gagan Acharya 107 , Manu Agarwal 109 , Mahbubul Alam 33 , Alberto Albiol 34 , Antonio Albiol 34 , Francisco J. Albiol 35 , Varghese Alex 107 , Nigel Allinson 143 , Pedro 15 , Amharim HA 107 , Amharic 197 07 , Simon Andermatt 152 , Tal Arbel 92 , Pablo Arbelaez 134 , Aaron Avery 60 , Muneeza Azmat 62 , Pranjal B. 107 , Wenjia Bai 128 , Subhashis Banerjee 36 , 37 , Bill Barth 2 , Thomas Batchelman , 83 , Enzo Battistella 42 , 43 , Andrew Beers 123 , 124 , Mikhail Belyaev 137 , Martin Bendszus 23 , Eze Benson 38 , Jose Bernal 40 , Halandur Nagaraja Bharath 141 , George Biros 62 das , Sotirios Maria Cabe 123 , James Cabe 123 zas 40 , Shilei Cao 67 , Jorge M. Cardoso 76 , Eric N Carver 41 , Adri Casamitjana 138 , Laura Silvana Castillo 134 , Marcel Cat 138 , Philippe Cattin 152 , Albert C´erigues 40 , Vini Chagas , 49 , Siddha Yidd . u Chang 45 , Shiyu Chang 156 , Ken Chang 123 , 124 , Joseph Chazalon 29 , Shengcong Chen 25 , Wei Chen 46 , Jefferson W Chen 80 , Zhaolin Chen 130 , Kun Cheng 120 , Ahana Roy Roy 47 , Albert Church 40 , Steven Colleman 141 , Ramiro German Rodriguez Colmeiro 149 , 150 , 151 , Marc Combalia 138 , Anthony Costa 122 , Xiaomeng Cui 115 , Zhenzhen Dai 41 , Lutao Dai 50 , Laura Alexandra 43 , Eric Dingschang 25 , Chao Dong 65 , Shidu Dong 155 , Wojciech Dudzik 71 , 72 , Zach Eaton-Rosen 76 , Gary Egan 130 , Guilherme Escudero 159 , Tho Estienne 42 , 43 , Richard Everson , Fanat 27 , Jonathan , 29 , Longwei Fang 54 , 55 , Xue Feng 27 , Enzo Ferrante 128 , Lucas Fidon 42 , Martin Fischer 95 , Andrew P. French 38 , 39 , Naomi Fridman 57 , Huan Fu 90 , David Fuentes 58 , Yao Evan Gates , 68 , 68 Amir Gholami 61 , Willi Gierke 95 , Ben Glocker 128 , Mingming Gong 88 , 89 , Sandra Gonzlez-Vill 40 , T. Grosges 151 , Yuanfang Guan 108 , Sheng Guo 64 , Sudeep Gupta 19 , Wong Han Song 63 , Konstantin Harmuth 95 , Huiguang He 54 , 55 , 56 , Aura Hernndez-Sabat 100 , Evelyn Herrmann 102 , Naveen Himthani 62 ,Winston Hsu 111 , Cheyu Hsu 111 , Xiaojun Hu 64 , Xiaobin Hu 65 , Yan Hu 66 , Yifan Hu 117 , Rui Hua 68 , 69 , Teng-Yi Huang 45 , Weilin Huang Huve 64 H V014 Van , Khan M. Iftekharuddin 33 , Fabian Isensee 22 , Mobarakol Islam 81 , 82 , Aaron S. Jackson 38 , Sachin R. Jambawalikar 48 , Andrew Jesson 92 , Weijian Jian 119 , June Kan Marian 37 , V z 128 , Konstantinos Kamnitsas 128 , Po-Yu Kao 79 , Ayush Karnawat 129 , Thomas Kellermeier 95 , Adel Kermi 74 , Kurt Keutzer 61 , Mohamed Tarek Khadir 75 , Mahendra Kheneder 06 Philipp 107 , , Haley Knapp 60 , Urspeter Knecht 4 , Lisa Kohli 60 , Deren Kong 64 , Simon Koppers 32 , Avinash Kori 107 , Ganapathy Krishnamurthi 107 , Kushibar 13 Karivov 4 Dmitrii Lachinov 84 , 85 , Tryphon Lambrou 143 , Joon Lee 41 , Chengen Lee 111 , Yuehchou Lee 111 , Matthew Chung Hai Lee 128 , Szidonia Lefkovits 96 , Laszlo Lef7 6 iHongwet 9 65 , Wenqi Li 76 , 77 , Hongyang Li 108 , Xiaochuan Li 110 , Yuexiang Li 133 , Heng Li 51 , Zhenye Li 146 , Xiaoyu Li 67 , Zeju Li 158 , XiaoGang Li 158 , XiaoGang Li 45 , Fengming Lin 115 , Pietro Lio 153 , Chang Liu 41 , Boqiang Liu 46 , Xiang Liu 67 , Mingyuan Liu 114 , Ju Liu 115 , 116 , Luyan Liu 112 , Maro 4 Llad