XiaoMi-AI文件搜索系统
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引用：Gądek-Moszczak, A. (2024)。人工智能革命时代中传统图像处理算法的作用。技术交易，e2024025。https://doi.org/10.37705/TechTrans/e2024025
人工智能 (AI) 革命已成事实。经过多年开发机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，几乎所有科学和生活分支都将采用或已经采用 AI 方法。为了澄清术语，机器学习算法历来是创建处理数据的系统的第一步，使用专家规则、模糊逻辑、启发式算法或决策规则等技术，以推理的形式提供输出，以模拟人类的决策过程。这是一个广阔的领域，机器学习和深度学习方法就是从这个领域发展而来的。机器学习算法使用统计技术，例如线性回归、多项式回归、逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM)、k-最近邻 (KNN) 和人工神经网络。借助这些方法，计算机系统可以从分析的数据中学习，执行分类和预测。深度学习算法在数据处理和分析中使用人工神经网络和大数据数据集。深度学习模型使用先进的多层神经网络模型，例如循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN)。
驾驭风暴：医疗和生命科学交易的成功策略
Henning C. Schneider 博士是瑞生律师事务所的合伙人，在为德国和国际客户提供复杂的 M&A/PE 交易和公司事务咨询方面拥有超过 25 年的经验。此前，他曾担任该事务所医疗保健和生命科学行业集团的全球联席主席以及该事务所德国公司部主席。Henning C. Schneider 博士为医疗保健、生命科学、能源、金融服务和房地产等行业的大型企业和 PE 公司提供有关重大公共和私人 M&A/PE 交易和股份公司法的咨询。Latham & Watkins 的合伙人 Christoph Engeler 为广泛的医疗保健和生命科学客户提供公司、交易和监管事务方面的咨询。他协助业务或产品生命周期的所有阶段，并定期就 M&A 交易和重组、私有化、合资企业和监管事务提供咨询。瑞生律师事务所合伙人 Deniz Tschammler 博士为客户提供全方位的行业特定事务咨询，专注于复杂交易和大型工业项目。此外，Deniz Tschammler 博士还就跨境项目提供咨询，包括对外贸易法和投资控制事务。
IEEE关于消费电子产品的交易
消费电子产品的快速发展已大大改变了医疗保健局势，使个性化医学更容易获得和高效。可穿戴设备，智能手机和家庭健康监测系统等设备现在是日常生活中不可或缺的组成部分，可以持续健康监测，个性化治疗和实时患者反馈。但是，这些设备生成的大量数据在处理，隐私和集成方面提出了重大挑战。传统的集中机器学习方法与该数据的分布性质和医疗保健中严格的隐私要求斗争。
IEEE交易在大型语言模型（LLMS）上用于视频理解的视频技术特殊问题的交易
•使用LLM进行视频分类，操作识别，对象检测和跟踪，细分，字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略，例如自我监督学习，无监督学习和多任务学习，零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步，包括视觉基础模型，视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用，例如智能制造，机器人技术，智能城市，生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力，以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍，包括对解释性和安全性的担忧。
最近的存储并购交易和投资新闻
• 11 月 29 日：Reefilla 是一家开发基于二次电池的储能和移动发电解决方案的初创公司，该公司宣布已完成 450 万欧元的新一轮增资。此轮融资由 CDP Venture Capital 通过 Green Transition-PNRR 基金领投，由 NextGeneration EU 资源资助，旨在刺激增长，PiemonteNext 基金也参与其中，该基金由 CDP Venture Capital 设立和管理，由地区金融公司 FinPiemonte 承销，旨在最大限度地提高该地区的创新投资，此外还有 HCapital（一家首次在意大利投资的葡萄牙风险投资基金）、Azimut（通过其风险投资基金 Azumut Eltif – Venture Capital ALIcrowd III）和 Motor Valley Accelerator（Reefilla 的第一位投资者）。该公司表示，这笔资金
使用生成对抗网络对异常财务交易的实时检测：企业应用程序
* Zheng，Shuaiqi是电子邮件，电子邮件：exirfaaq@outlook.com摘要：本文使用用于企业应用程序的生成性对抗网络（GAN）提出了一个新颖的实时财务欺诈检测框架。所提出的系统解决了欺诈检测中的关键挑战，包括类不平衡，实时处理要求和企业可伸缩性。实现了复杂的多层体系结构，该系统将高级预处理技术与优化的GAN模型集成了明确设计用于欺诈模式识别的模型。该框架结合了并行处理能力和自适应批处理处理机制，以保持高吞吐量，同时确保次秒延迟。实验评估使用了欧洲信用卡交易数据集的一部分，其中包括50,000笔交易，并通过战略抽样和SMOTE技术实现了平衡的表示。所提出的模型可实现97.8％的准确性，96.5％的精度和95.8％的回忆，与传统的机器学习方法相比，表现出竞争性能。实时性能分析显示出一致的低100ms延迟，同时在不同的负载条件下保持稳健的性能。该系统显示了最高32个节点的线性可伸缩性，具有高可用性和故障功能。全面评估验证了该框架在企业环境中的有效性，为面临不断发展的欺诈挑战的金融机构提供了实用的解决方案。这项研究通过创新的对抗性学习在欺诈检测中的创新应用有助于提高金融安全技术。
交易费用理论在供应链管理中的应用
在全球化和数字化背景下，交易成本理论在供应链管理中的应用越来越重要。随着商业环境的日趋复杂，企业面临有效管理供应链交易成本的挑战。本文系统探讨了交易成本理论在供应链管理中的应用，涵盖供应商选择、供应链整合、风险管理等关键领域。研究发现，基于交易成本的供应商评估模型可以帮助企业做出更全面的选择决策。在供应链整合方面，交易成本理论为垂直整合决策和协作机制设计提供了重要指导。数字化技术的应用既降低了传统的交易成本，也引入了新的成本考量，面对网络安全、地缘政治等新兴风险，企业需要采取动态的交易成本管理策略。未来，交易成本理论在供应链管理中的应用将更加注重跨学科融合和可持续发展，为企业在不断变化的全球商业环境中实现高效、灵活、可持续的供应链管理提供理论支持。
Exit Strategy: Preparing for the Transaction Process
2024 年 12 月 William Blair” 是 William Blair & Company, LLC、William Blair Investment Management, LLC 和 William Blair International, Ltd 的商标名。William Blair & Company, LLC 和 William Blair Investment Management, LLC 均为特拉华州公司，受美国证券交易委员会监管。William Blair & Company, LLC 还受英国金融业监管局和其他主要交易所监管。William Blair International, Ltd 在英国获得英国金融市场行为监管局 (FCA) 的授权和监管。William Blair 仅在获准提供产品和服务的地方提供。其中一些产品和服务仅提供给位于美国的个人或机构，不提供给美国境外的个人或机构。本材料已获 William Blair International, Ltd 批准在英国分发。受英国金融市场行为监管局 (FCA) 监管，仅针对并仅提供给符合 FCA 手册 COB 3.5 和 3.6 的人员（即“合格交易对手”和专业客户）。本文件不得分发或传递给任何“零售客户”。除本文件所针对的人员外，其他任何人均不得依赖本文件或其内容或将其用作做出投资决策的依据。
付款和交易银行中的数字资产
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