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2025+ 风洞测试艺术观
适用于风洞测试的多种技术（例如，计算能力、信息存储和传输、基于物理的建模和仿真 (M&S)、自动化科学、基于光学的仪器、微机电设备、信号处理、电信）的成熟提供了获取当今不可能实现的质量和数量的测试信息的可能性。这种成熟的技术能力、旨在支持这种技术能力的新风洞功能、人员技能和匹配的测试流程的融合可以使未来的可能性成为现实。我们认为真正的挑战是定义地面测试、M&S 和飞行测试的开发需求，并将这些结果合并到成熟要求的托管数据库和存储库系统中。本文提出了并讨论了这种未来可能性在 2025 年及以后成为现实的观点。本文收集了 Arnold 工程开发中心外部的几项考虑和建议，这些考虑和建议着眼于未来的需求。1
死亡率 - 年龄段 - 约旦人与统治...
For the admitted patients from 2015 to the end of 2021, the health data analytics (HDA) department collected the following information: patient sex, geographic location (governorate), medical diagnosis based on the international classification of disease (ICD-10), and laboratory results, including high-density lipoprotein (HDL), lactate dehydrogenase (LDH), cholesterol level, fasting blood sugar (FBS), and收缩压（SBP）和舒张压（DBP）。从HDA下载了包含许多文件的Excel板。年龄，性别或居住地没有缺失的价值。但是，生命体征的缺失值，例如脉搏血氧仪，心率，SBP和DBP，以及LDH，HDL，糖化血红蛋白（HBA1C），肌酐和FBS的变量。数据使用国际商业机器社会科学（SPSS）建模器（版本18.0）程序[12]合并到一个文件中，然后进行分类和清洁。
基于能量的场景图生成学习
传统的场景图生成方法是使用交叉熵损失来训练的，该损失将对象和关系视为独立实体。然而，在本质上结构化的预测问题中，这种公式忽略了输出空间中的结构。在这项工作中，我们引入了一种用于生成场景图的新型基于能量的学习框架。所提出的公式可以有效地将场景图的结构合并到输出空间中。学习框架中的这种额外约束充当了归纳偏差，使模型能够从少量标签中有效地学习。我们使用所提出的基于能量的框架 1 来训练现有的最先进模型，并在 Visual Genome [ 9 ] 和 GQA [ 5 ] 基准数据集上分别获得了高达 21% 和 27% 的显着性能提升。此外，我们通过在数据稀缺的零样本和小样本设置中展示卓越性能来展示所提出框架的学习效率。
Vistra 宣布收购 Energy Harbor
德克萨斯州欧文市 — 2023 年 3 月 6 日 — Vistra (NYSE: VST) 今天，Vistra Corp. (NYSE: VST) 宣布已与 Energy Harbor Corp. 签署最终协议，根据该协议，Energy Harbor 将与 Vistra 的新成立子公司合并。此次交易将把 Energy Harbor 的核能和零售业务与 Vistra 的核能和零售业务以及 Vistra Zero 可再生能源和存储项目合并到新成立的子公司控股公司之下，该控股公司通常称为“Vistra Vision”。此次合并将创建一家领先的综合零售电力和零碳发电公司，拥有美国第二大竞争性核电站，以及不断增长的可再生能源和能源存储组合。该协议已获得两家公司董事会的批准。大多数 Energy Harbor 股东签署的支持协议已承诺为该交易提供足够的股东批准。
投资者介绍
上文和公司管理层讨论与分析中呈现的合并信息（“合并”）是 Boralex Inc.（“Boralex”或“公司”）根据 IFRS 编制的财务信息与权益份额的财务信息合并而成。权益代表了 Boralex 的重大投资，尽管 IFRS 不允许将其财务信息合并到 Boralex 的财务信息中，但管理层认为合并后的信息对于评估公司业绩很有用。为了编制合并信息，Boralex 首先根据 IFRS 编制其财务报表和权益报表。然后，将合资企业和联营公司的权益、合资企业和联营公司的收益份额以及从合资企业和联营公司收到的分配项目替换为 Boralex 在权益财务报表项目（收入、支出、资产、负债等）中的相应份额（从 50% 到 59.96% 不等）。欲了解更多信息，请参阅 2019 年第三季度中期报告中的非国际财务报告准则措施部分。
薪酬报告2024
本薪酬报告列出了有关授予的福利以及授予的详细信息，并授予了Schaeffler AG的现任和前任董事和监督委员会成员。它还描述了2024年报酬的特定应用和功能。目前有效的薪酬系统已于2024年4月25日的年度股东大会批准，有100％的选票赞成。薪酬制度通常从2024年1月1日起对所有追溯的董事会以及具有新的或更新的董事总经理合同的董事会的有效作用。根据2024年完成的Vitesco Technologies Group AG合并到Schaeffler AG中，对薪酬系统的某些调整于2025年1月1日生效。在“管理董事2025的薪酬的前景”部分中列出了更改的详细概述。薪酬符合当前董事和监督委员会当前薪酬系统中规定的主要功能和准则。
描述工具.pdf
描述 各种基本统计函数和便捷包装器的集合，用于有效描述数据。作者的目的是创建一个工具箱，以简化数据分析中的第一个描述性任务（众所周知，这些任务非常耗时），包括计算描述性统计数据、绘制图形摘要和报告结果。此外，该软件包还包含使用 MS Word（或 PowerPoint）生成文档的函数和从 Excel 导入数据的函数。其中的许多函数分散在其他软件包和其他由 R 的 Titans 编写的来源中。在这里收集它们的原因，主要是为了将它们合并到一个软件包中，而不是几十个软件包（它们本身可能依赖于其他根本不需要的软件包），并就函数和参数命名、NA 处理、回收规则等提供通用且一致的接口。命名规则采用 Google 风格指南（在没有令人信服的替代方案的情况下）。因此，“BigCamelCase”风格也适用于从贡献的 R 包中借用的函数。
利用知识增强生成模型改进分子生成和药物发现
摘要 — 生成模型的最新进展为分子和新型候选药物的生成建立了最先进的基准。尽管取得了这些成功，但生成模型与大量生物医学知识的利用之间仍然存在巨大差距，这些知识通常在知识图谱中系统化，其为生成过程提供信息和增强的潜力尚未实现。在本文中，我们提出了一种新方法，通过开发一个名为 KARL 的知识增强生成模型框架来弥合这一鸿沟。我们开发了一种可扩展的方法来扩展知识图谱的功能，同时保持语义完整性，并将这些上下文信息合并到生成框架中以指导基于扩散的模型。知识图谱嵌入与我们的生成模型的集成提供了一种强大的机制，可以生成具有特定特征的新型候选药物，同时确保有效性和可合成性。KARL 在无条件和有针对性的生成任务上都优于最先进的生成模型。