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World File Search System人工成本
一份关于美国通货膨胀条件的白皮书
1。目前，目前仍然是劳动力短缺。在大流行之前，婴儿潮一代在弥撒中退休。在2019年第三季度，有2540万婴儿潮一代从劳动力退休。在2020年第三季度，这个数字上升到2860万。结果是，在2022年6月，失业率下降到3.6％。雇主必须支付越来越高的工资才能吸引工人。为此，他们必须为其商品和服务的更高价格收取更高的价格，以支付更高的人工成本。经济学家在很长一段时间内持续的话，将其称为工资通货膨胀。从2021年6月到2022年6月，工资增长了5.3％，是1983年春季以来12个月的最高增长。不幸的是，由于通货膨胀，实际工资从2021年8月至2022年8月3日下降了2.8％。2。俄罗斯于2022年2月入侵乌克兰。作为回应，欧盟和美国对俄罗斯原油进行了制裁。这导致截至2022年6月4日，燃料和其他公用事业的价格上涨了12.48％。更高的燃油价格是美国经济中通货膨胀总体上升的重要驱动力。这样做的原因是，无论业务规模和类型的业务规模和类型如何，所有公司和企业都必须使用燃料来运营。此外，家庭需要燃料来经营房屋并满足基本运输需求。3。俄罗斯阻止了黑海的乌克兰港口，这冻结了乌克兰谷物的出口。目前，在2022年，通货膨胀率现在为8.5％。这导致了农业市场的通货膨胀，从2021年8月至2022年8月5日，粮食价格上涨了11.4％。最近，经济学家惊讶地发现，到2022年6月，价格上涨了9.1％。这是自1981年11月以来的最高通货膨胀。
建筑行业的高级跨学科方法
摘要。促进建筑，增强安全性和物联网的多个功能。自第四次工业革命开始以来，数字化成为所有建筑项目的基本功能，并将所有项目带入一个全新的实用和高效世界。物联网（物联网）是指能够自主交换和实时交换数据的大型连接传感器和设备网络，属于此功能的主要促进者。要了解该技术在建筑领域的重要性，必须将其视为减少人工成本，减少项目维修时间并通过自动化和网络过程节省材料成本的工具。可能是对建筑工地的自动评估，以提醒可能影响工人生活的危害。物联网警报和提供的见解降低了风险，并确保建筑工人的工作场所安全。总的来说，本文中声称，从项目管理到工作质量测试，IoT在建筑领域中有大量的应用程序。这些只是物联网的某些应用，随着领域的发展，会看到更多的好处和增值服务。在这方面，物联网还将在许多涉及的许多利益相关者之间在沟通和协调中发挥关键作用，从而为健康的有机环境创造合作与合作，并在所有人之间开放。与最新技术的集成，例如数据分析，AI的数字化，促进了预测性维护决策，并最终会造成更少的错误。尽管物联网在建筑行业中具有巨大的潜力，但到目前为止，它尚未大规模利用。需要减少一些局限性，例如网络安全性，互操作性和劳动力准备，以及需要在适当时间解决或增强的其他局限性。行业参与者必须携手克服这些问题。说，物联网具有完全彻底改变建筑业的能力是一种轻描淡写。在文章中
印度军械工厂报告
本报告包含截至 2018 年 3 月的年度财务交易审计结果，涉及国防部国防生产部下属的军械工厂组织。本报告分为三章。第一章包含对军械工厂委员会 2017-18 年度绩效的分析。第二章包含“军械工厂引信生产”绩效审计。第三章包含关于“电子采购系统运作”和“银行账户运作”的两项专题审计，以及关于其他问题的四个审计段落。报告的重要审计结果总结如下：军械工厂委员会的绩效军械工厂委员会 (OFB) 在国防部国防生产部的行政控制下运作。OFB 从事一系列武器、弹药、设备、服装等的生产。主要为该国的武装部队服务。OFB 下设 5 个运营组，共有 41 个军械工厂。OFB 在 2017-18 年分别获得 14,793 千万卢比和 804 千万卢比的预算拨款，以满足其收入支出和资本支出。针对这些拨款，它在收入和资本账户下分别花费了 14,563 千万卢比和 797 千万卢比。在 2017-18 年期间，这些工厂的生产成本 (COP) 为 20,127 千万卢比，其中包括 6,059 千万卢比的工厂间问题。COP 比去年略有增加。仓库、人工和直接费用分别占生产成本的 54%、12% 和 1%。间接费用占生产成本的 33%。间接费用的主要组成部分是监督费和间接人工成本，它们合计占 2017-18 年总间接费用的 56%。2017-18 年，OFB 向其不同的订货商供应了 14,251 千万卢比（比上一年减少 1%）的材料。印度陆军是军械工厂产品的主要订货商，占总订货量的近 80%
技术创新在应对泥石培养的主要挑战中的影响
抽象的一种式文化，蚕的种植面临疾病管理，环境可持续性和生产过程中的效率在内的几个挑战。最近的技术创新有可能显着影响这些领域为古老问题提供新解决方案的领域。本摘要研究了现代技术对解决泥石培养中的主要挑战的影响。生物技术中的技术进步，例如遗传修饰和分子诊断，并具有增强的蚕耐药性，从而导致更健康的蚕和更稳定的丝绸产量。改进的基因组工具促进的繁殖技术将允许开发具有增强性状的蚕菌株，例如更高的生产力和对环境压力源的韧性。此外，环境监测和控制技术的创新有助于创造最佳条件，从而减轻气候变异性的影响并减少丝绸生产的生态足迹。此外，自动化和数字化彻底改变了生产过程。自动进食系统，气候控制和实时数据分析简化了操作，从而提高了效率并降低了人工成本。这些技术还提高了丝质质量评估的准确性并提高了整体生产率。通过技术干预措施将可持续实践的整合解决了与粒土相关的环境问题。废物管理和资源优化的创新有助于减少行业的生态影响并促进可持续性。总而言之，技术创新在克服秘密培养的传统挑战中起着至关重要的作用。通过改善疾病管理，从而提高了生产力并促进可持续性，这些进步不仅增强了丝绸生产的效率和生存能力，而且还为更具弹性和环保友好型一种式文化行业铺平了道路。这个摘要凸显了技术在促进粒土培养的未来方面的变革潜力。关键字：自动化，AI应用程序，创新，粒土，机器人技术，技术进步
改进的有效网植物质量分级
排序。这不仅需要巨大的劳动力费用，而且还产生了各种质量的蔬菜，从而导致总体质量降低，否则可以占据优惠的市场价格。此外，以降低的成本获取和包装具有更高市场价值的蔬菜，这直接影响了总体销售价格，不适合大规模生产。与传统的手动检测，识别和分类技术相比，利用计算机愿景进行图像识别，检测和分类不仅可以提高效率，而且还可以提高准确性。目前，计算机视觉技术被广泛用于蔬菜和水果的分类，植物和作物害虫的鉴定以及不完整的片剂的识别，这些片剂可以迅速找到和识别检测中所需的特征；这实现了更有效和经济的提取。对评估农产品视觉质量的计算机视觉技术的探索是在生产的早期阶段进行的，从而产生了可观的结果。主要重点是检查谷物，干果，水果，鸡蛋和类似物品。这导致了值得称赞的结果。这还提供了新的想法和蔬菜图像识别方法的理论可行性。这可以节省人力和物质资源，从而降低人工成本，提高蔬菜分级的性能以及加快蔬菜分级的速度。近年来，随着图像识别领域的深度学习技术的重大突破，由VGGNET，GOGLENET，RESNET等代表的卷积神经网络模型不仅取得了重大成就（在广泛的计算机视觉挑战中取得了实现），而且还在众多的众多学者中实现了众多的众多学者，并在其他方面进行了分类和分类。因此，为了减少对蔬菜质量等级进行分类所需的人力，物质资源和成本，本文提出了一种基于深度学习的蔬菜质量分级方法，建立了蔬菜分级图像数据集，随后提出了改进的蔬菜质量级别的改进的有效网络模型（Ca-foricednet-CBAM）。
装饰园艺中的智能技术
Loriculture行业是生活方式园艺行业的一部分，价值3000亿美元。生活方式园艺包括许多垂直的垂直耕种，包括切花（104亿美元），活植物（1000亿美元），切成叶（14.8亿美元），花朵种子（76.4亿美元），活树木，植物，植物，鳞茎，花朵（26.5亿美元），诸如60亿美元的花朵（uds ofd ofd off Flowers）（Uds udds），价值（uds），价值（uds），价值（uds），价值（uds udds），价值（uds），价值（uds），价值（uds udds），价值 - 价值（价值）（价值）（uds dru udd-audd and udd-udd ud udd-audd-audd audd）十亿），便利设施园艺，草皮和树木植物等。花一直是印度文化不可或缺的一部分。它们是出于美学目的而被种植的，也是为了吸收和提取营养素。传统花仍然是印度花卉文化的支柱，在296,000公顷的宽松花朵中，有95％的面积，产生2,284,000吨。切花在其余5％的面积中生长，产生946,000吨不同的切花（高级估计2023-24）。对新品种的需求一致，以满足各种消费者的喜好，自然资源的收缩以及气候变化，点燃的气候变化，以寻找另一种耕种方法。数字技术在精确农业（IoT）和人工智能（AI）中发挥了重要作用。这些技术使用无人机，传感器和GPS映射来优化农作物输入，其产量随之增加并大幅减少废物。对植物生长和健康的监测将使种植者能够补充精确的施肥和灌溉以及有害生物管理实践，从而最终降低了环境对花卉产量的影响。此外，部署机器人技术和自动化在降低劳动力成本的效率随着花朵种植的效率方面发挥了重要作用。例如，自动播种兼收购系统执行的任务比手动劳动降低了降低人工成本的速度要快得多。智能技术的应用正在发达国家的花卉文化中迅速发展。本文讨论了花卉文化数字应用领域的最新发展。
经济发展与环境
项目区域；部落人民的福祉；以及独特的文化特性（例如考古遗址）的保存或挽救。许多环境损失是完全不可逆的，或者仅在很长一段时间内可逆。例子是物种灭绝，危险废物的地下水污染，土壤侵蚀或降解，珊瑚礁的灭亡和某些类型的森林，荒漠化，极端的捕捞和过度放牧，失去独特的文化特性以及部落和传统文化的丧失。在发展中国家更紧急的环境问题中，与土地和水资源有关。用牲畜放牧和不合适的土壤的种植在半干旱地区引起荒漠化；在全球范围内，据估计，每年有600万公顷（爱尔兰规模的地区）每年都会丢失。此外，有价值的农田和放牧的土地被不可挽回地丢失了土壤灌输。森林砍伐在许多居民国家中猖ramp。在某些人中，海地和尼泊尔是极端的例子，大部分森林覆盖物已经丢失，重新者受到了严重威胁。随着森林的丧失，它们在稳定土壤和减慢水径流方面的有益自然作用也是如此；不幸的结果是在雨季通常是洪水和滑坡，以及水力发电，灌溉管和港口的快速沉积。失去森林使发展中国家难以满足其对纸张，建筑材料以及最严重的菲尔伍德的不断增长的需求。清洁适合城市人口，灌溉，渔业和工业用途的水供应越来越稀缺和难以定位，因此更加昂贵。其他严重的环境问题也导致了发展中国家的人类健康和福祉问题。渔业是许多发展中国家的蛋白质和外汇收入的重要来源，受到污染，过度捕捞以及红树林，珊瑚礁及其至关重要的维持生命支持的食物链的损害。工业污染会损害附近的居民的健康，甚至可能需要昂贵且困难的行业搬迁。发展中国家通常以“讨价还价”价格购买过时的“肮脏”工业技术或二手工厂。这些技术可能会使用不必要的大量水，污染空气，损失大量的原材料和可回收的化学物质，具有高能量和人工成本，并产生大量的危险废物，其处置通常无法控制。附加污染控制技术的成本是USU-
![arxiv：2412.14173v2 [cs.cv] 2025年1月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a454c7720eed6568789d987e8cc344446618fb15.webp)
arxiv：2412.14173v2 [cs.cv] 2025年1月30日
无法简化生产工作流程，降低人工成本并加速创建内容，满足对高质量动画内容的不断增长的需求。在当前的动漫生产管道中，艺术家通常从定义角色视觉属性的角色设计表开始。然后将这些设计转换为关键帧草图 - 概述场景中主要姿势和动作的关键帧。接下来，艺术家创建了互动的草图，这是在关键框架之间绘制的框架，以定义详细的运动和过渡[41，65]。传统上，这些框架是彩色的，这是一项耗时的任务，涉及仔细注意以确保与原始角色设计保持一致。图2说明了该管道的每个步骤。我们的作品与这条管道无缝保持一致，旨在促进着色过程，同时保持对原始角色设计的保真度并确保跨帧的时间一致性。但是，自动化线条艺术色彩[28，59]提出了几个挑战。一个主要的困难在于角色设计与线条艺术草图之间的不匹配，在设计中，设计中的角度，比例和姿势可能与关键帧草图中的角度不符。此外，实现时间一致性至关重要；单独着色每个框架会导致闪烁或不一致，从而损害观看者的经验[5，32，64]。先前的方法[21，46，56]试图解决这些挑战，但要限制。他们经常假设钥匙扣的有色版本并依赖于密集的线条艺术指导。此假设大大增加了艺术家的工作量，因为它需要手动着色多个关键帧和详细的线条艺术输入，从而使过程变得乏味和劳动力密集。此外，某些方法由于训练管道而遭受颜色信息泄漏的影响。具体来说，他们使用使用神经网络从颜色图像中提取的非核心草图进行训练，无意中将原始图像的颜色信息无意识地转化为草图。此信息泄漏破坏了这些方法的实用性，因为现实世界的草图不包含这种隐式颜色信息，这是我们在方法论中进一步分析的关注。为了克服这些挑战，我们提出了一种新颖的全能模型，该模型简化了一个框架内的着色过程。我们的模型利用基于预处理扩散的视频生成模型[1，37]，
经合组织的经济前景
图1.1。全球增长在2023年上半年证明是弹性的13图1.2。调查指标表明，许多国家的增长正在放缓14图1.3。住房市场活动正在放缓15图1.4。劳动力市场压力已经开始缓解15图1.5。通货膨胀正在缓解，但对于许多项目16图1.6，价格仍在迅速上涨。单位人工成本现在对通货膨胀17图1.7造成了更多贡献。贸易增长薄弱，近期指标被屈服18图1.8。全球贸易强度最近下降了19图1.9。需求和信贷的周期性转移现在正在削弱贸易强度20图1.10。前瞻性实际利率继续上升或保持高21图1.11。银行贷款利率急剧上升，信用标准收紧了21图1.12。债券收益率增加了，美元增强了22图1.13。全球增长将保持谦虚，主要来自亚洲主要经济体23图1.14。全球贸易预计将慢慢恢复，但按历史标准25图1.15保持疲软。较高的通货膨胀提高了人们对通货膨胀的认识，并可能阻碍通货膨胀预期的下降27图1.16。家庭和公司利息支付已大大增加了28幅图1.17。企业破产已经可以追溯到某些国家 /地区的2008-2009水平29图1.18。投资组合资本流出已经恢复，主权差异已经挥发了30图1.19。公共债务在G7 39的大部分图1.26中处于令人担忧的道路上。主权债券的差额在债务脆弱性较高的国家中的增长速度加快了30图1.20。估计的当前家庭储蓄和预计储蓄率的库存32图1.21。政策利率预计仅在大多数发达经济体中逐渐下降34图1.22。适度的财政合并预计将在2024-25中继续36图1.23。政府债务的利率将进一步上升37图1.24。量化宽松降低了公共部门债务的平均成熟度38图1.25。预计的年度政府融资需求41
机器人发展的演变和影响
Robotics是一个将工程，计算机科学和人工智能融合的领域，在近几十年来已大大发展，成为行业和日常生活中不可或缺的一部分。从制造业中使用的早期机械机器人到当今能够执行复杂任务的高级机器人，机器人技术的发展彻底改变了许多部门，包括医疗保健，农业和运输。随着技术的不断发展，Robots准备在塑造未来方面发挥更大的作用。机器人开发的历史可以追溯到古老的文明，在那里创建了简单的机器来执行重力任务。但是，直到20世纪，机器人技术才开始采取现代形式。在1950年代，乔治·德沃尔（George Devol）和约瑟夫·恩格伯格（Joseph Engelberger）开发了第一个工业机器人，即联合机器人，该机器人用于汽车制造业。这标志着自动化革命的开始，在该革命中，将机器人引入了组装线，以执行焊接，绘画和包装等任务。通过接管重复和危险的工作，机器人不仅提高了生产效率，而且提高了工人的安全。机器人发展中最重要的进步之一是人工智能（AI）的整合。早期机器人已预先编程以执行简单的任务，但是使用AI，机器人已经能够学习和适应新情况。这导致了可以独立运行并与环境互动的自动机器人的开发。在医疗保健中，机器人手术已成为革命性的进步。例如，在仓库中，机器人可以在架子上导航，识别产品并将其运送到正确的位置。同样，配备机器学习算法的机器人可以在医疗保健中使用，以帮助诊断和手术，提高准确性并减少人为错误。外科医生使用诸如DA Vinci手术系统之类的机器人系统对使用前无人机进行微创手术，例如，可以飞越领域以收集有关作物条件的数据，而自动拖拉机可以比传统方法更有效率地种植种子。通过自动化这些过程，机器人可以帮助农民优化其资源并降低人工成本。机器人发育也受到了运输领域的显着影响。自动驾驶汽车，卡车和无人机不再只是科幻小说，而是正在成为现实。这些自动驾驶汽车使用传感器，相机和AI来驾驶道路并避免障碍，并有可能通过减少交通事故和提高效率来彻底改变运输方式。自动驾驶卡车可以帮助解决卡车司机的短缺，并确保更快，更安全地交付货物。但是，机器人技术的快速发展也提出了重要的道德和社会问题。最大的担忧之一是工作流离失所的潜力。