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事件ID：bprepe
演讲恩里克·马丁内斯（Enrique Martinez）晚上好，我很高兴今天与您一起介绍我们的2024年结果。首先，我想介绍今年的亮点，包括我们战略路线图的主要成功。然后，我们的首席财务官Jean-Brieuc将提出我们的财务业绩。 最后，我将再次将地板结束，我们俩都可以回答您的问题。 幻灯片4，对于那些在线FNAC DARTY 2024的人来说，这是增长，转型和国际扩张的一年。 多亏了我们25,000名员工的不懈努力，我们取得了非常稳定的结果：销售增长，在年底的主要商业活动期间的市场份额增长。 在服务驱动的驱动下，当前营业利润和现金流量的增加超出了日常战略计划中设定的目标。 符合该计划的目标，我们的增长绝对加速了其转型，以提供一种新的方式，以实现全渠道的可持续业务和服务。 我们想体现数字和人类的最高零售标准。 我们建议的质量，物流的表现，我们的商业报价的相关性比以往任何时候都更加关键，可以在旅途的每个阶段达到我们的客户期望。 2024证明了这种方法的相关性，尽管宏观经济环境乏味，这使我们能够胜过市场。 幻灯片5。 在2024年，我们收获了模型成功的回报。 电子商务增长又回来了，现在全渠道销售额占在线销售的52％。然后，我们的首席财务官Jean-Brieuc将提出我们的财务业绩。最后，我将再次将地板结束，我们俩都可以回答您的问题。幻灯片4，对于那些在线FNAC DARTY 2024的人来说，这是增长，转型和国际扩张的一年。多亏了我们25,000名员工的不懈努力，我们取得了非常稳定的结果：销售增长，在年底的主要商业活动期间的市场份额增长。在服务驱动的驱动下，当前营业利润和现金流量的增加超出了日常战略计划中设定的目标。符合该计划的目标，我们的增长绝对加速了其转型，以提供一种新的方式，以实现全渠道的可持续业务和服务。我们想体现数字和人类的最高零售标准。我们建议的质量，物流的表现，我们的商业报价的相关性比以往任何时候都更加关键，可以在旅途的每个阶段达到我们的客户期望。2024证明了这种方法的相关性，尽管宏观经济环境乏味，这使我们能够胜过市场。幻灯片5。在2024年，我们收获了模型成功的回报。电子商务增长又回来了，现在全渠道销售额占在线销售的52％。单击和收集是我们全渠道策略成功的最佳证明。我们对高增值服务的持续转型正在为我们提供经常出现的收入和提高的盈利能力。
MRI 图像中脑肿瘤分类的综述
摘要：由于脑肿瘤在人们生活中的重要性，使用机器学习技术对其进行分类已成为必不可少的。正确而快速的诊断是降低死亡率的关键，死亡率最近大幅上升。CT扫描和MRI成像等可用技术如今被广泛使用，后者更为常见，因为它可以从不同角度为脑组织提供高分辨率图像。手动确定正确的脑肿瘤类型需要对脑部疾病有深入了解的专家。此外，对于大量图像来说，这既耗时又乏味。此外，人为错误是可能的，因此误检可能导致错误的程序和治疗。因此，科学家和研究人员介绍了不同的方法来自动有效地对肿瘤类型进行分类，而无需人类知识。本文回顾了这些方法，其中包括传统的机器学习算法（ML）。这些算法可以分为两个主要部分，即监督和无监督。使用最多且达到高精度的算法是SVM，KNN和ANN。一方面，如今通过扩大该领域的可用数据并开发新的基于 ANN 的技术（称为深度学习），脑肿瘤分类的性能得到了提升。本文还回顾了可用于特征提取和分类的这类技术。关键词：MRI 图像、分类、机器学习、KNN、SVM。 ___________________________________________________________________________
C9orf72 ALS/FTD二肽重复蛋白水平通过抑制PKA或增强蛋白质降解的小分子降低对扩散：全面的多模式对象级图像编辑器
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果，其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时，用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制（即对象）组成图像，并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2，15，24，27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观，因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时，迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号，例如Hu等人。[18]，Patashnik等。[34]，Zeng等。[58]，草图[50]，图像[5，47，54]编辑图像。但是，其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱，要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同，我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件，即对象级编辑。我们表明，我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务，从而实现全面的编辑功能。
研究网络分析和机器学习模型
Aparna Ashok，1 Anjana S Desai，1 Rajesh Mahadeva，2 Shashikant P. Patole，2 Brajesh Pandey 3和Neeru Bhagat 1，*抽象的Heusler Alloys是一类令人难以置信的金属间材料，具有不同的成分，超过1500名成员。尽管发现了一个世纪，但它们是物理和材料科学研究的活跃领域。应用的新型特性和潜在的领域不断实现。由于其形状的记忆行为和在执行器设备的开发中的前瞻性相关性，也对合金系统进行了广泛的研究，其中通过应用外部磁场来控制菌株。Heusler合金目前是感兴趣的材料，因为它们的性质导致它们用作形状的内存合金和拓扑绝缘子。因此，在合成之前，必须预测和确定其组成和结构。利用常规方法来确定属性的可能变化和所提出的组成的结构是乏味且耗时的。在当前以消费主义为导向的环境中，我们需要一种更快的方法来预测所需应用的合金或化合物或其他参数的结构。进行预测后，必须通过合成材料并表征其行为来对其进行实验测试。该分析以一种有监督的机器学习方法的重点关注网络分析，以研究Heusler合金的特性，并将其用作形状内存合金。
![arxiv：2502.06609v1 [cs.os] 2025年2月10日](/simg/7\73e09ac9212c576650bf3ba6c09222bd6b0a6128.webp)
arxiv：2502.06609v1 [cs.os] 2025年2月10日
指令集体系结构很复杂，数百个寄存器和指令可以在执行过程中修改数十个寄存器，在每个实例上可变。散文风格的ISA规格难以捕获ISA的这些复杂性，在这些文档中，有关单个寄存器的重要细节通常会分布在数百页的文档中。确保所有ISA状态都在上下文开关中交换了特权软件的上下文开关，需要对这些页面进行细致的检查。此手动过程乏味且容易出错。我们提出了一种称为Sailor的工具，该工具利用机器可读的ISA规格，以帆的规格自动化此任务。Sailor确定在上下文开关期间使用SAIL收集的数据和一种新颖算法将ISA算法归类为安全敏感的算法所需的ISA状态。使用Sailor的输出，我们在四个开源机密计算系统中确定了三个不同类别的ISA状态类别。我们进一步揭示了五个不同的安全漏洞，可以使用不幸的ISA状态来利用这些漏洞。这项研究暴露了一个经常被忽视的攻击表面，源于不幸的ISA州，使非特权的对手能够利用系统脆弱性。
农业生态系统中的行内杂草 - 综述
传统的人工除草是整个农作物生产周期中繁琐且昂贵的操作之一，原因是劳动力成本高、耗时且乏味。除草剂的使用除了其他令人担忧的缺点外，还造成了环境污染。对无毒食品的需求不断增加，已成为除草的挑战。因此，机械除草变得越来越重要。农业自动化也提高了除草管理的机械化投入。传感器、微控制器和计算技术在田间的快速应用为农业自主指导系统奠定了基础。自动化系统对田间作业具有时间效率，避免了巨大的劳动力需求和健康繁琐问题，从而实现了高效的农场运营。农民通常使用手动工具（如 khurpi（手动小锄头）、挖沟机、铁锹、轮锄、推拉式除草机）来清除行间和行内杂草，除草效率较高，在 72% 至 99% 之间，但田间持水量很低，在 0.001 至 0.033 公顷/小时之间。本篇评论讨论了机械除草方面的最新研究成果，例如拖拉机操作的指式除草机、扭力除草机、ECO 除草机、火焰除草机、耙子和基于传感器的技术，用于管理行距较宽的作物的行间和行内杂草。
游戏！它们有什么用？严肃游戏在康复过程中的挣扎
摘要 — 严肃游戏在健康领域的应用已取得显著进展，在各种临床情况下都表现出疗效，如中风、脊髓损伤和退行性神经系统疾病。尽管严肃游戏具有潜在的好处，但治疗师在采用严肃游戏进行康复治疗时仍面临障碍，包括有限的培训和游戏素养、对成本和设备可用性的担忧以及缺乏基于证据的游戏效果研究。严肃游戏康复治疗通常涉及重复练习，这些练习可能很乏味，会降低患者继续康复的积极性，将患者视为临床结果的被动接受者，而不是参与者。本研究确定了差距，并为推动严肃游戏在康复治疗中的应用提供了重要见解，旨在提高患者的参与度和作为治疗工具的有效性。应对这些挑战需要实现范式转变，与治疗师、研究人员和利益相关者共同开发和创造严肃游戏康复治疗。此外，未来的研究对于推动严肃游戏的发展至关重要，确保它们遵循基于证据的原则，并让患者和治疗师都参与进来。这项工作将确定该领域的空白，启发新的方向，并支持制定严肃游戏研究的实用指南。索引词 — 严肃游戏、棋盘游戏、虚拟现实、康复、治疗
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客观问题（集合01）Q1。人类正在开发生命_____ a。复杂的b。困难c。更容易d。缓慢的Ans。c。 Q2更容易。人类正在努力创建机器，目的是完成_________ a的任务。对人类太乏味b。耗时c。以上两个d。没有上述内容。c。以上两个Q3。机器是为________ a设计的。分享我们的负载b。使我们的生活更轻松c。在更少的时间内完成任务。所有上述ANS。d。所有上述Q4。确定错误的陈述。a。一台机器可以单独完成任务时人为智能 - 收集数据，分析数据，从中学习并改进它。b。机器接受了一些信息，可以帮助他们完成任务c。 AI机器不断更新其知识以优化其输出。d。没有上述内容。d。以上Q5都不是。今天的电话不仅可以打电话给像_____ a这样的人做更多的事情。他们帮助我们导航。b。他们帮助我们玩游戏。c。他们帮助我们保持健康和健身的记录。d。所有上述ANS。d。所有以上Q6。没有______ a，我们将无法做出“好”的决定。计算机b。移动c。信息d。计算器ANS。c。信息Q7。音乐智能与我们周围环境上处理信息的能力有关的智能类别是____________________。
比较人工智能数据工作的专家和新手
许多人工智能系统设计师都在努力寻找最佳方法，以收集不同类型的训练数据。在线群体提供了一种廉价的按需情报来源，但他们往往缺乏许多领域所需的专业知识。专家提供隐性知识和更细致入微的输入，但他们更难招募。为了探索这种权衡，我们在设计基于文本的对话代理的背景下，比较了新手和专家在人类智能任务方面的表现和看法。我们开发了一个初步的聊天机器人，它模拟与寻求心理健康建议的人的对话，以帮助教育 7cups.com 的志愿听众。然后，我们招募了经验丰富的听众（领域专家）和 MTurk 新手工作者（群体工作者）来执行任务，以改进具有不同复杂程度的聊天机器人。新手群体在只需要自然语言理解的任务上的表现与专家相当，例如纠正系统对用户语句的分类方式。对于更具生成性的任务，例如创建新的聊天机器人对话，专家们表现出更高的质量、新颖性和情感。我们还发现了一个激励差距：众包工作者喜欢互动任务，而专家们则认为这项工作乏味且重复。我们提供了设计考虑，以分配众包工作者和专家完成 AI 系统的输入任务，并更好地激励专家参与 AI 的低级数据工作。
变化越多……俄罗斯在乌克兰的战争既反映了过去，也展示了未来
本文讨论了俄罗斯入侵乌克兰的观察和影响。尽管称其为“经验教训”有些鲁莽，但第二次世界大战以来欧洲最激烈的战斗提供了一些见解，应该为国防理论、装备和训练提供参考。首先，战争仍然是一种昂贵的消耗性活动，军队需要耗费大量的装备、弹药和补给。由于现代武器需要高科技制造，因此它们比以前的设备需要更多时间；大规模生产它们很困难，库存和部署它们所需的能力至关重要。其次，训练有素的部队仍然比技术或物资不对称更重要。意志力很重要。1 俄罗斯最初的入侵似乎是以大规模部署来克服训练和后勤不足为前提的，但未能抵挡住乌克兰军队和平民的有效抵抗，而这种抵抗部分是由北约自 2014 年以来提供的援助和训练所建立起来的。俄罗斯训练和部队结构中的问题加剧了战备报告系统的缺陷，该系统因无能、裙带关系和恐惧而受到破坏。第三，安全、分布式和冗余通信系统的扩散增强了信息收集的能力，同时允许部队保持分散和灵活性（如果使用得当）。现代通信网络增加了对错误的惩罚，这种趋势可以追溯到第一次世界大战。现代战场会让进攻机动变得乏味，除非得到欺骗行动的充分支持。传感器、无人机系统、便携式导弹和远程火力的激增使得战场对于难以隐藏的机械化车辆来说越来越致命。2