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World File Search System奥柏林
柏林 - 代表团手册
ImagineCare提供瑞典最大的远程患者监控平台；我们目前在几个瑞典地区监测公民，在那里我们监测患有高血压，心力衰竭，哮喘/COPD和糖尿病等慢性疾病的公民。我们的平台是现代建造的，具有开放式界面，并支持国际标准，该标准提供了一种防止未来的解决方案，可以轻松适应护理人员和患者的需求。
CV Bas Dessens - 柏林
Bas Dessens 是董事。他与 Alena Kozakova 一起领导 E.CA Economics 的伦敦办事处。他于 2006 年加入 E.CA，在竞争经济学领域拥有丰富的经验。特别是，他的工作重点是与卡特尔/信息交换案件（例如卡车、智能卡芯片、空运货物）相关的损害评估，以及合并程序背景下的经济分析（例如 EssilorLuxottica/GrandVision、Holcim/Lafarge、Knauf/Armstrong）。此外，他还参与了与国家援助、滥用市场支配地位和监管事务相关的案件。
议程ILA柏林2024
道德规范，合规性和缝合性委员会（“ ECSC”）负责协助董事会监督公司的： - 文化和对道德业务，正直和可持续性的承诺； - 道德与合规计划，组织和框架的有效伦理和合规性治理，包括所有相关的内部政策，程序和控制； - 可持续性策略和有效治理，以确保与可持续性相关的主题（包括与气候相关的话题（例如气候过渡计划））在公司的战略和目标中考虑在内。为了支持环境事务的执行委员会，特别是与气候相关的环境执行指导委员会（“ ENC”）。ENC由执行委员会的成员和高级管理人员范围内负责环境主题。ENC回顾与气候相关的主题，包括减少温室气体（“ GHG”）排放目标的进展，脱碳策略和与气候相关的风险。在2022年，董事会的ECSC审查并提供了有关各种气候相关主题的指导，包括SBTI目标，SAF和供应链中的尽职调查。
物理学 • 柏林自由大学
解答：第一个不等式。由于对于所有 x ，p ( x ) ≤ 1，因此有 log( x ) ≤ 0，这意味着当 p ( x ) ≥ 0 时，0 ≤ H ( X )。如果存在 x ∈ X 且 p ( x ) = 1，则有等式，因为意味着 H ( X ) = 0。相反的方向是由于 H ( X ) 是凹的，概率分布集是凸的，因此它在极值点处取最小值，对于一个 x ∈ X ，p ( x ) = 1。第二个不等式。第二个不等式可以使用拉格朗日乘数来证明。具体来说，如果所有 px := p ( x ) > 0，我们可以计算梯度 (grad H ( X )) px = − log( px ) − 1。结合限制 P
德国柏林的循环经济
近年来，柏林人口增长显著（2013 年至 2023 年间增长 10%，而德国增长 4%，经合组织增长 5%），预计到 2040 年将达到 400 万。这给住房、服务和基础设施的需求带来压力，进而给资源消耗带来压力。尽管该市在此期间在减少城市垃圾产生方面取得了进展（2013 年至 2023 年间下降 21%：从 150 万吨增至 120 万吨），但回收率落后于全国平均水平（2020 年柏林为 56%，而全国为 68%）。此外，2016 年至 2020 年间，柏林人均家庭材料消耗 (DMC) 从 4 吨增加到 5 吨（增长 20%，高于同期全国 9% 的增长速度），预计到 2030 年将达到 7 吨（2020 年至 2030 年间增长 28%）。在 DMC 中，矿物原料预计将在 2030 年继续成为最重要的组成部分，这在很大程度上反映了对新建筑的持续需求。这些压力，包括推动可持续增长的必要性，有助于增强支持柏林循环经济转型的政治势头。
17柏林农业部长会议
3。我们对世界上的战争和冲突及其对粮食安全和营养的影响非常关注，我们强调了他们造成的人类苦难。我们强调需要在冲突地区（例如苏丹，刚果民主共和国，海地），占领巴勒斯坦领土，尤其是加沙地带，也门和黎巴嫩等冲突地区，需要可靠，持续，充分和不受阻碍的食物进入。在这方面，我们特别感谢相关国际组织和区域合作组织的支持作用。关于乌克兰战争，我们重申了联合国安理会和联合国大会通过的国家立场和决议（A/RES/ES-111/1和A/RES/RES/ES-111/6）。我们强调了乌克兰战争对全球粮食安全的负面影响。我们呼吁在黑海中不受阻碍地交付谷物，食品和肥料/投入，并欢迎乌克兰计划中的谷物。这对于满足发展中国家和最不发达国家（尤其是非洲的国家）的需求是必要的。在这种情况下，我们强调了维持粮食和能源安全的重要性，我们呼吁停止军事破坏和其他对相关基础设施的攻击。
认知 - Refubium - 柏林自由大学
根据预测处理理论，视觉是由我们对世界应该是什么样子的内部模型得出的预测所促进的。然而，这些模型的内容以及它们在人与人之间的差异仍不清楚。在这里，我们使用绘画作为个体参与者内部模型内容的行为读数。首先要求参与者绘制场景类别的典型版本，作为其内部模型的描述符。这些绘图被转换成标准化的 3D 渲染，我们在随后的场景分类实验中将其用作刺激。在两个实验中，与基于他人绘图或场景照片副本的渲染相比，参与者针对自己绘图定制的渲染的场景分类更准确，这表明场景感知是由与特质内部模型的匹配决定的。使用深度神经网络计算评估场景渲染之间的相似性，我们进一步证明，基于参与者自己的典型绘画（以及他们的内部模型）对渲染的分级相似性可以预测一系列候选场景的分类性能。总之，我们的结果展示了一种理解个体差异的新方法的潜力——从参与者对现实世界场景结构的个人期望开始。