XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System北欧
加速北欧和波罗的海地区 5G 的发展
不过，所有测试平台的共同点是，他们渴望尽快了解 5G 将为他们感兴趣的特定领域带来哪些机会，以及如何充分利用这些机会。在许多情况下——尤其是在企业推动测试平台的情况下——这还包括如何从这些见解中赚钱。5G 为工业数字化做出贡献的早期用例可能更多地是为了省钱，但也有更多前瞻性的公司使用 5G 开发新产品的例子。一个例子是瑞典的交通安全测试平台 AstaZero，其客户——大型汽车制造商——只是要求在他们的试验中使用 5G 接入。
北欧遗传资源会议：可能性和紧迫性
会议是由瑞典农村事务部长彼得·库尔格伦（Peter Kullgren）和北欧渔业部长理事会现任主席彼得·库尔格伦（Peter Kullgren）开幕的。在他的声明中，库尔格伦（Kullgren）在声明中分享了他对我们所生活的不确定时期的关注，并强调，建立强大的生物经济是将北欧地区和欧盟转变为支持绿色过渡的现代，资源高效和竞争经济体的关键。此外，他提出了最近采用的关于准备，鲁棒性和韧性的卡尔斯塔德宣言，并强调，加强合作，危机的准备和分享知识，技术和最佳实践对于农业和林业内的可持续未来至关重要。大教堂Kullgren还强调了Nordgen在保护和利用遗传资源的未来中的重要作用。
新冠疫情对北欧经济的影响
几篇文章强调了决策者在疫情期间面临的艰难权衡。理想情况下，所有旨在尽量减少疫情对公共卫生和经济成本的决策都应在同一框架内做出，以便将经济影响与对健康和总体福利的影响进行比较。在这种方法下，公共卫生影响以货币形式表示，如 Lars Hultkrantz 和 Mikael Svensson 的文章所示。他们提供了一个例子，说明学校关闭对健康的好处与学习减少和未来收入减少的成本。根据这些标准，他们得出结论，学校应该继续开放。Gylfi Zoega 的文章讨论了疫情期间冰岛的卫生和经济政策，并得出了类似的结论。公共卫生措施的决定与经济政策的决定是分开做出的。Zoega 认为，如果决策同时考虑了健康和经济影响，就会产生更好的结果。
北欧医药市场的关键机遇和挑战
注：销售额增长基于按固定汇率计算的美元销售额（IQVIA Q2 2024）。气泡大小代表 2023 年仿制药市场规模（以美元计算，出厂价）。丹麦的仿制药市场预测尚不可用。
电子犯罪和网络安全北欧，斯德哥尔摩2024
Filip Verloy，现场CTO EMEA和APJ，Rubrik•要建立一个网络弹性组织，您需要通过提高安全姿势和恢复能力来重点放在预防上，因为当发生最坏的情况时，您需要尽快再次运作，•数据既有能力改变您的业务和破坏您的一天。作为任何组织中最关键的资产，确保数据是最重要的•各地的组织一直在努力在全球阶段进行创新和竞争，从而导致数据在本地环境，公共云和SAAS应用程序之间传播•为了IT和安全团队，需要对这些数据，新的和现代的方法重新获得控制，以重新获得对这些岛屿的控制。网络弹性汇集了网络遗传和网络恢复，为您提供了危险时代的安全路径
第十二北欧饲料科学会议会议录
前言，我们为今年的事实感到自豪，即今年，我们可以连续参加第12次会议，而当我们不得不取消时，我们可以与Corona一起参加一年的时间。但是，随着组织者的年龄甚至退休，会议的未来是不确定的。欢迎您与组织者联系，以了解如何在未来几年中进行。我们今年总共收到了34份书面贡献，分布以下分布：反刍动物营养，6个关于方法，方法为5个，方法和其他杂项，甲烷为10，植物上有3个。气候变化是对人类和动物生命的严重威胁，也会影响植物分布和植物生存。农民将需要适应和种植不太熟悉的植物物种，以在未来几年内将饲料饲养到牲畜中。我们很幸运地参加这次会议的邀请发言人将解决对未来植物种植的气候变化的影响。加拿大魁北克省拉瓦尔大学的埃迪思·夏邦诺教授将对加拿大的牛奶生产产生影响。来自德国波恩大学的Karl-HeinzSüdekum教授将讨论欧洲北部的未来饲料生产和牲畜喂养。瑞典关于草料植物弹性的观点将由瑞典农业科学大学的戴维·帕森斯（David Parsons）教授提出。在本次会议上有些不同的演讲将由瑞典Garden Earth的作者和高级顾问Gunnar Rundgren进行。我们还想借此机会感谢会议的主要赞助商Stiftelsen Seydlitz MP Bolagen。演讲将结束本次会议，并比较瑞典牲畜系统中人类可食用食品的使用和生产。大家都欢迎参加会议！要下载早期会议的会议记录，请访问我们的主页：https：//www.slu.se/en/departments/departments/department-opplied-applied-animal-animal-science-and-welfare/nordic-feed-feed-feed-feed-science-conference--science-conference-2024/uppsa conterings/uppsa conterings/uppsa
北欧车辆数据集 (NVD) - CVF 开放获取
摘要 无人机图像中的车辆检测和识别是一个复杂的问题，已用于不同的安全目的。这些图像的主要挑战是从斜角捕获的，并带来了一些挑战，例如不均匀的照明效果、退化、模糊、遮挡、能见度丧失等。此外，天气条件在引起安全问题方面起着至关重要的作用，并为收集的数据增加了另一个高水平的挑战。在过去的几十年里，人们采用了各种技术来检测和跟踪不同天气条件下的车辆。然而，由于缺乏可用数据，在大雪中检测车辆仍处于早期阶段。此外，还没有使用无人机 (UAV) 拍摄的真实图像在雪天检测车辆的研究。本研究旨在通过向科学界提供北欧地区不同环境和不同积雪条件下无人机拍摄的车辆数据来解决这一空白。数据涵盖不同的恶劣天气条件，如阴天降雪、低光照和低对比度条件、积雪不均、高亮度、阳光、新雪，以及温度远低于-0摄氏度。该研究还评估了常用物体检测方法（如 YOLOv8s、YOLOv5s 和 Faster RCNN）的性能。此外，还探索了数据增强技术，并提出了在此类场景中增强检测器性能的技术。代码和数据集将在 https://nvd.ltu-ai.dev 上提供