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商业环境变化、创新战略选择与企业绩效之间的关系：来自斯洛文尼亚的实证证据
摘要：本文研究外部商业环境变化、企业面向客户的创新策略与绩效之间的关系。建立了一个关系模型，并提出了一个假设：“采用差异化战略对企业绩效有积极影响。采用差异化战略的中小企业比采用其他战略（低成本战略、专注战略或超车战略）的中小企业取得更好的绩效”。实证研究包括 3007 家中小企业和 163 家中小企业样本。公司的绩效通过财务指标（如股本回报率 (ROE) 和资产回报率 (ROA)、运营指标（如经济增加值 (EVA)）和综合指标（如信用评级 (CR)）来衡量。使用结构方程模型 (SEM) 方法进行数据分析。根据结果，我们可以确认，公司外部环境的变化会影响公司面向客户的战略，从而影响公司的绩效。实证研究证实，采用差异化战略的企业比采用其他战略的企业表现出更高的绩效（ROA、EVA 和 CR）。结果还表明，高绩效中小企业将客户观点纳入战略选择。当企业与之前从未合作过的新客户合作时，差异化战略对企业选择的影响最大。采用低成本战略、专注战略或超车战略的中小企业比采用差异化战略的企业更不成功。本研究开发的关系模型对战略管理、战略选择和实施以及中小企业绩效领域的研究人员和管理人员具有特殊意义。
汽车动力传动系统能量转换器的选择和优化方法
AC 交流电 AFC 碱性燃料电池 APU 辅助动力装置 ASE 车用斯特林发动机 ATDC 上止点之后 B 电池 BMEP 制动器平均有效压力 BSFC 制动器燃油消耗率 BTDC 上止点之前 C 冷凝器 CC 燃烧室 CCB 燃烧室鼓风机 CO 一氧化碳 CVT 无级变速器 CCGT 联合循环燃气轮机 DC 直流电 DMFC 直接甲醇燃料电池 DOE 能源部 DP 动态规划 E 能源 EC 能量转换器 ECGT 外燃式燃气轮机 ECU 电子控制单元 EECU 发动机电子控制单元 EG 电动发电机 EG 废气 EM 电机 EMS 能源管理策略 EPA 环境保护署 EREV 增程式电动车 FC 燃料电池 FC 燃油消耗 FCS 燃料电池系统 FCV 燃料电池车 G 变速箱 GHG 温室气体 GT 燃气轮机 GWP 全球变暖潜能值 H2 氢气 He 氦气 HEV 混合动力电动车 HEX 热交换器 HSS 氢气储存系统 ICE 内燃机 IcRGT等温压缩再生式燃气轮机 IcRIeGT 等温压缩再生式等温膨胀燃气轮机 IcRReGT 等温压缩再生式再热燃气轮机 IRGT 中间冷却再生式燃气轮机 IRReGT 中间冷却再生式再热燃气轮机
要求选择顾问的建议
孟买的公司中心，其他各个办公室（LHOS/Head Office/Zonal办公室/全球链接服务，全球IT中心，外国办公室等）印度国家银行，分支机构/其他办事处，子公司和合资企业在各个地点可用，并由银行管理（统称为国家银行集团或“ SBG”此处的“ SBG”）。本银行已通过其PF＆S SBU发布了此提案请求（RFP），用于选择顾问，以执行设计，开发和实施一个综合框架，以建立卓越中心（COE），以融资一个融资新兴领域，通过解决新兴领域，通过整合了全球最佳实践，培训，并建立了一项培训，并建立了一项知识，并建立知识，并建立知识，并建立知识，并建立知识。II。 为了满足咨询要求，银行建议邀请II。为了满足咨询要求，银行建议邀请
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
基于类独特性的黎曼流形上基于振荡活动的 BCI 的频带选择：初步结果
摘要 — 众所周知，考虑用户特定设置可以增强脑机接口 (BCI) 的性能。特别是，振荡活动分类的最佳频带高度依赖于用户，过去二十年已经开发了许多频带选择方法。然而，这些传统方法是否可以有效地应用于黎曼 BCI 尚未得到很好的研究，黎曼 BCI 是一类新兴的 BCI 系统，与传统 BCI 管道不同，它利用了数据的非欧几里得性质。在本文中，我们提出了一种基于黎曼流形的新型频带选择方法。选择频带时，考虑到基于流形上的类间距离和类内方差量化的类独特性。该方法的一个优点是可以针对每个人调整频带，而无需进行密集的优化步骤。在使用基于运动想象的 BCI 公共数据集的比较实验中，我们的方法比固定宽频带和流行的传统频带选择方法的平均准确率有显著提高。尤其是，我们的方法显著提高了最初准确度较低的受试者的表现。这一初步结果表明，开发考虑流形属性的新用户特定设置算法的重要性，而不是直接应用在黎曼 BCI 兴起之前开发的方法。
具有间断性的 BCI 的黎曼通道选择......
摘要— 目标：会话间非平稳性是当前脑机接口 (BCI) 面临的主要挑战，会影响系统性能。在本文中，我们研究了使用通道选择来减少黎曼 BCI 分类器的会话间非平稳性。我们使用协方差矩阵的黎曼几何框架，因为它具有鲁棒性和良好的性能。当前的黎曼通道选择方法不考虑会话间非平稳性，通常在单个会话中进行测试。在这里，我们提出了一种新的通道选择方法，该方法专门考虑非平稳性影响，并在多会话 BCI 数据集上进行评估。方法：我们使用顺序浮动后向选择搜索策略删除最不重要的通道。我们的贡献包括：1) 在黎曼框架中通过不同标准量化多类问题中非平稳性对大脑活动的影响；2) 一种预测 BCI 性能是否可以通过通道选择提高的方法。结果：我们在三个基于多会话和多类心理任务 (MT) 的 BCI 数据集上评估了所提出的方法。与使用所有通道相比，它们可以显著提高受会话间非平稳性影响的数据集的性能，并且在所有数据集上都明显优于最先进的黎曼通道选择方法，尤其是在选择小通道集大小时。结论：通过通道选择降低非平稳性可以显著提高黎曼 BCI 分类准确性。意义：我们提出的通道选择方法有助于使黎曼 BCI 分类器对会话间非平稳性更具鲁棒性。索引词——脑机接口、EEG、黎曼流形、通道选择、非平稳性。
选择请求（RFS）文档
5此RFS不是协议，也不是UPNEDA向潜在投标人或任何其他人的邀请。该RFS的目的是向感兴趣的方提供有关根据此RFS提出的报价可能对他们有用的信息。此RFS可能不适合所有人，并且UPNEDA，其员工或顾问不可能考虑阅读或使用此RFS的每个方的目标，技术专长和特定需求。本RFS中包含的假设，评估，声明和信息可能不完整，准确，足够或正确。因此，每个出价者都应进行自己的调查和分析，并应检查本RFS中包含的假设，评估和信息的准确性，适当性，正确性，可靠性和完整性，并从适当来源获得独立的建议。
偏见变化权衡，模型选择和交叉验证
5.2（a）在此模型中，我们将根据训练数据中最接近的树的类别对一棵新树进行分类。这高度取决于培训数据的选择。如果我们将数据集分为两半，并为这两个数据集中的每个数据集制作k = 1的最邻居模型，那么我们很可能会在两个模型上获得非常不同的决策界限，因为我们将预测基于单个训练数据点。这意味着我们在模型中有很大的差异。至于偏见：是高还是低取决于我们认为仅地理位置是否足以确定树类型的信息。如果是这种情况，则偏差很低，因为1-NN模型可以描述非常灵活的映射（在这种情况下，从“位置”到“树类型”）。但是，如果有有关模型中未使用的功能中可用的树类型的相关信息，则可以将其视为偏见，这是由于“真实”输入输出关系的模型不足。
选定顾问 征求建议书
17. 提案的提交、密封和标记................................................................................................11 18. 保密性................................................................................................................13 19. 技术提案的开启................................................................................................13 20. 提案评估.............................................................................................................14 21. 技术提案的评估................................................................................................14 22. QBS 的财务提案.............................................................................................14 23. 财务提案的公开开启（针对 QCBS、FBS 和 LCS 方法）.............................................14 24. 错误更正.............................................................................................................15 25. 税费.............................................................................................................................16 26. 转换为单一货币.............................................................................................................16 27. 综合质量和成本评估............................................................................................16
简要探讨人类大脑图谱的选择对 ASD 分类模型性能的影响
本研究使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据研究了脑图谱选择对自闭症谱系障碍 (ASD) 模型分类准确性的影响。脑图谱（例如 AAL、CC200、哈佛-牛津和 Yeo 7/17）用于定义 fMRI 分析的感兴趣区域 (ROI)，在帮助研究人员研究 ASD 患者的连接模式和神经动态方面发挥着至关重要的作用。通过系统回顾，我们检查了不同图谱在各种机器学习和深度学习框架中对 ASD 分类的表现。结果表明，图谱选择显著影响分类准确性，较密集的图谱（例如 CC400）提供更高的粒度，而较粗的图谱（例如 AAL）提供计算效率。此外，我们讨论了结合多个图谱以增强特征提取的动态，并探索了在不同数据集中选择图谱的含义。我们的研究结果强调了标准化图谱选择方法的必要性，并强调了未来的研究方向，包括整合新的图谱、先进的数据增强技术和端到端深度学习模型。这项研究为优化基于 fMRI 的 ASD 诊断提供了宝贵的见解，并强调了解释图谱特定特征对于更好地理解 ASD 中的大脑连接的重要性。