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上升到场合：二十一世纪的印度
•印度的改良主义者政府认识到，创新的私营部门在实现该国的经济和社会目标方面起着至关重要的作用。•为了帮助抓住机会，印度优先考虑建立物理，数字和社会基础设施。•进一步促进印度作为潜在投资目的地的地位是对全球供应链的重组，并标记了发达市场的增长。在一个全球化似乎正在减弱的时代，投资新兴市场（EM）的景观正在发生变化。经济前景的分散应导致赢家和失败者。因此，寻求获得新兴地区嵌入的强大的世俗增长主题的投资者必须更加敏感。我们认为，未来的最佳位置将是拥有改革派政府和创新私营部门的国家。印度就是这样一个国家。这种联系以及印度有利的人口统计数据与国家，公司和治理方法保持一致，在我们看来，这是EM投资者的有效框架。在EM资产类别中，尤其是在经济和政策过渡期间 - 投资者可能会大大强调宏观。我们已经就印度的改革主义政府提供了广泛的撰写，并将在本说明中提供足够的摘要，但我们的重点将放在公司层面上 - 即良好的和创新的业务蓬勃发展的部门。从长远来看，股本回报的主要决定因素之一是收益增长。在这些因素为公司投资，创新和发展的阶段奠定基础的情况下，有利的宏观背景和强大的公司治理问题。印度世纪2023年，印度将中国黯然失色，是世界上人口最多的国家，相对于其他主要经济体而有一个年轻的人口。 但是多年来，仅一个大型市场就不足以释放该国公司部门的潜力。 从历史上看，当地公司和外国投资者的任务是导航一种经常占据增长的监管制度。 该范式在总理纳伦德拉·莫迪（Narendra Modi）长达十年的任期内发生了变化。印度世纪2023年，印度将中国黯然失色，是世界上人口最多的国家，相对于其他主要经济体而有一个年轻的人口。但是多年来，仅一个大型市场就不足以释放该国公司部门的潜力。从历史上看，当地公司和外国投资者的任务是导航一种经常占据增长的监管制度。该范式在总理纳伦德拉·莫迪（Narendra Modi）长达十年的任期内发生了变化。
自动驾驶汽车感知能力的进步：从数据集收集到场景解释
自动驾驶汽车（AV）应为我们的最终地面运输形式。无疑，要实现完全自主驾驶还有很长的路要走。然而，我们对AV的探索的历史也很长，可以追溯到1920年代的第一个繁荣时期[1]。从技术上讲，早期的尝试不是自动驾驶，而是在某种程度上是遥控的，这只是将驾驶员移开车辆。当时，此任务需要集成同样智能的车辆和道路[2]。标志性的开创性实验之一发生在1950年代；通用汽车将电路嵌入公共高速公路的一部分，以展示自我引导系统[3]；尽管自动驾驶系统不在汽车内部，但它实现了AV的基本图像。通用电动机的实验反映了当时的研究浓度，AVS使用道路干扰车辆的行为以实现自动驾驶并消除驾驶员错误[4]。20世纪下半叶，综合电路的兴起将AV研究的范围从建造所谓的道路转变为开发智能车辆，因为计算机和传感器足够小，可以在普通的生产车中使用。计算机视觉和机器学习的出现标志着AV的快速进步，这被视为独立的运输能够感知环境并浏览多种传感器读数。对AV的期望正在解决与普通车辆相关的问题问题，包括污染，拥塞和交通总额[5]。随着AV的自动化和智力的发展，研究人员提出了超过技术观点的关注[6]。在所有道德和道德问题中，AV的安全引起了最大的关注[7]。安全的承诺要求AV技术已提高并与所有功能视角集成在一起，这些视角被归类为工作中的四个障碍[8]：感知，计划和决策，措施，动力和车辆控制以及系统监督。本文的重点是AV的感知能力。尽管AV的历史已经准备好了几十年，但AV感知的视野模棱两可，并且随着新兴技术的发展而发展。在一开始，感知通过分析AV和其他物体的距离来驱散周围环境的地图扮演辅助作用[9]。例如，同时定位和映射（SLAM）算法模糊了感知和映射之间的边界。但是，由于计算机视觉技术的快速发展，AVS的感知定义正在发展。快速而精确的对象检测和分类功能导致了整合感知和计划/决策阶段的建议。工作[10]是一种著名的早期尝试，它采用了整合思想，名为“直接感知”范式。与我所介绍的感知[11]和行为反射感知[12]相比，在本文中提到的直接掌握将更多的计算资源分配给环境感知，并旨在通过很少的经典映射和本地化阶段实现自主驾驶。工作的本质[10]是基于卷积神经网络（CNN）模型，该模型将图像映射到几个关键的预测指标，例如车辆对道路的方向以及与其他与道路相关的物体的距离。显然，由于神经网络在早期的局限性上，该建议是解析整个场景（介导的感知）和将图像直接映射到驾驶动作（行为反射感知）之间的贸易。因此，全局映射和本地化仍然存在于其过程中。尽管如此，直接受访方法激发了研究人员在AV感知领域中利用深度学习技术的潜力的兴趣[13]。
微藻种植：缩小从实验室到场量表的产量差距
已有70多年的历史，无数的研究计划旨在开发基于微藻的产品和服务，例如食品和生物燃料，废水处理和碳封存（Borowitzka，2013b; Craggs et al。不幸的是，尽管这项研究在微藻生物学，反应堆设计和生物量处理方面产生了显着的知识进步，但微藻类的培养仍然是一个围绕一些高价值食品应用的新兴行业（Plouviez等，2022年）。要了解为什么学术期望和商业现实之间仍然存在如此差距，这篇意见文章Brie trip y审查了商业微藻生产的最新技术，并讨论了限制其工业吸收的约束。值得注意的是，本文既不打算对领域的研究进展进行全面综述，也不会挑战微藻生物技术的巨大潜力。相反，我们试图提高人们对当前期望与微藻种植现实之间差距之间的认识，以便更好地为未来的投资提供对领域的投资。