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大众集团在强大的第四季度后有900万个交付
“大众集团在第四季度表现出色，尽管有具有挑战性的条件，但仍有250万辆汽车达到了上一年的高水平。在欧洲以及北美，我们能够在某些情况下增加10月至12月之间的交付。 在中国，竞争继续以激烈的价格战争为特征。 在这里，我们的战略重新调整和一致的投资组合优化开始呈果实，结果在最后一个季度，我们再次接近了上一年的中国数量。 尽管竞争激烈的市场环境和众多模型变化，但我们整个一年的全球交付几乎与上一年相当，略有下降约2％，这是一个可靠的表现。 使用我们的新车辆，我们为今年创造了一个很好的起点。”在欧洲以及北美，我们能够在某些情况下增加10月至12月之间的交付。在中国，竞争继续以激烈的价格战争为特征。在这里，我们的战略重新调整和一致的投资组合优化开始呈果实，结果在最后一个季度，我们再次接近了上一年的中国数量。尽管竞争激烈的市场环境和众多模型变化，但我们整个一年的全球交付几乎与上一年相当，略有下降约2％，这是一个可靠的表现。使用我们的新车辆，我们为今年创造了一个很好的起点。”
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
世界上最强大的氢训练发动机
虽然GDP具有其优点，但它并不能完全看待经济福祉。它忽略了效率，收入分配和机构质量等因素，这对于可持续增长至关重要。仅增加投资可能会膨胀GDP，但真正的可持续增长取决于提高生产率。因此，经济学家和政策制定者经常使用其他补充指标来评估经济增长的效率，可持续性和质量。这样的指标是ICOR；它是从哈罗德 - 多玛（Harrod-Domar）增长理论发展的，并研究了新的投资与经济增长之间的关系，表明需要多少额外的资本才能产生1％的产出。
Carmat提供了2024财年的固体，其Aeson®人造心脏的植入物，并预测持续强大
一个结构良好的供应链，校准以满足需求，在九个国家已经达成的分销协议，一个“现场”团队，为医院提供一流的支持以及计划于2025年计划的Aeson®成果的重要科学出版物，将支持这一势头。因此，我们非常适合在接下来的几个月中继续并加速我们的发展，并逐渐将Aeson®作为治疗晚期心力衰竭的基准。” 2024年的出色商业业绩具有42aeson®植入物和销售额的2.5，该公司的2024年销售额为700万欧元，对应于销售42aeson®Hesse，其中包括17台在商业设置中（在德国，意大利，西班牙和波兰）和25种在法国的Eficas临床研究。此性能代表Aeson®植入物和销售量的增长2.5倍。Carmat的活动全年表现出强大的动力，每月平均植入物为3.5，在一年中的过去四个月中升至近5个。在2024年底之前的EFICAS研究中，持续强大的招聘势头，这项研究中有近70％的计划招募已经完成。Carmat预计完成EFICAS入学（即共有52名患者）在2025年上半年，为在2025年底发布其结果3铺平了道路。提醒人们，EFICAS研究是Carmat有史以来最大的研究。EFICAS研究目前正在法国5的10家医院进行，其中2家已经进行了7种植入物，表明对医疗保健专业人员的治疗非常满意。是促进Aeson®（“基于证据的医学”）的更广泛的商业部署并获得法国的报销的关键；为了确保该公司预计在2027 - 2028年预计的美国销售Aeson®的授权（“ PMA”）4。在2024年底在Aeson®植入物中受过培训的医院增加数量和活动，在Aeson®植入物中接受了60家医院的培训，包括：
使用强大的细粒访问策略增强基于格子的安倍
保护敏感数据在各个领域至关重要，包括信息技术，网络安全和医疗保健记录。在大型网络中实施加密数据的精确访问策略至关重要。基于属性的加密（ABE）是解决此挑战的解决方案，同时启用加密和访问控制。由于量子计算的进步，量子安全措施的重要性越来越大，对加密数据的量子抗性访问控制机制的需求越来越不断提高，这是基于基于晶格的属性加密所指的。但是，一些现有的基于格子的安倍计划缺乏对细粒度访问政策的强大支持。本文介绍了改进的基于关键策略属性的加密（KP-ABE）方案，该方案扩展了超出阈值门以支持任何布尔电路。在无法区分的CPA游戏下，在选择性安全模型中以错误（LWE）的假设为基础，拟议方案的安全性基于学习。值得注意的是，该方案非常适合布尔函数的分离正常形式（DNF）表示，为加密数据提供了增强的灵活性和访问控制机制的安全性和安全性。
Lakshmi Surya Latike博士，M.Vani 2，M.Neha 2，N.Spoorthi 2（2024）。强大且安全的框架，用于增强物联网网络安全性来对抗WORMH
无线传感器网络（WSN）在过去几十年中已经显着发展，成为监视和控制各种应用程序的重要组成部分，例如环境传感，医疗保健和工业自动化。传统上，WSN依靠静态路由协议，这些协议不能很好地适应网络条件的变化，从而导致了诸如交通拥堵，能源效率低下和整体网络绩效之类的问题。这些系统使用固定的路由路径进行数据传输，通常会导致网络上的负载分布不平衡，从而降低了传感器的寿命和性能。传统WSN系统的主要缺点是他们无法处理流量或网络条件的动态变化，例如节点故障，能量耗尽或环境破坏。这会导致效率低下的路由，不必要的数据重传和增加功耗。此外，大多数常规的WSN不能很好地支持可扩展性，因此很难随着网络的增长而保持最佳性能。此外，传统的路由方法通常依赖于单个路径，如果路径变得不可用或拥挤，则增加数据丢失的风险。该系统解决的问题是需要一种更适应性和高效的路由机制，该机制可以处理网络中的动态变化，同时确保负载平衡和容错性。这项研究的动机是提高WSN的可靠性，能源效率和可扩展性，尤其是在传统方法无法有效执行的大规模网络的背景下。所提出的系统旨在将软件定义的网络（SDN）与WSN集成，以启用动态负载平衡和多路径路由。SDN允许对路由路径进行集中控制和实时适应，提供提高的灵活性，更好的交通管理和增强的容错性。通过动态调整路线并平衡整个网络的负载，该系统试图克服传统方法的局限性，并确保在各种WSN应用程序中的最佳性能。
FDA 和 CBP 之间建立更强大的 IT 合作关系
FDA 和 CBP 的首席信息官 (CIO) 最近举行了会议，探讨两家机构进一步共享技术、数据和 IT 资源的方法。CBP 首席信息官 Sonny Bhagowalia 和 FDA 首席信息官 Vid Desai 希望提高两家机构查找和拦截有害产品的能力，减少进口商和出口商的延误，并建立更安全的供应链。他们的意图与 FDA 信息技术战略和 CBP IT 战略相一致。
当强大的人工智能适得其反时
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
在先进的人工智能系统中构建强大的信息流
简介 生成式人工智能的出现极大地重塑了全球技术格局，推动人工智能基础设施的投资达到前所未有的水平。据 Anderson 等人报道 [1]，2019 年至 2023 年间，各组织在人工智能基础设施上的支出激增 156%，尤其强调推进数据管道架构。这一激增反映了人工智能系统日益复杂的特点，目前人工智能系统在企业环境中每天处理超过 1.8 PB 的数据。数据管道已经从基本的 ETL 操作发展成为复杂的“神经”数据高速公路，可实现复杂的多维数据转换。一项涉及 2,317 个组织的研究发现，87.3% 采用先进管道架构的组织在人工智能模型性能方面取得了显着提升，包括训练时间缩短 42.8%、预测准确率提高 23.6% [1]。这些收益源于增强的数据编排策略，可优化分布式计算网络中的数据流。 Richardson 和 Kumar 对高性能 AI 工作流进行了全面分析 [2]，强调现代管道在管理来自数千个来源的同步数据流的同时，必须保持低于 100 毫秒的延迟。他们对 150 个大规模 AI 部署的检查表明，先进的管道架构将数据处理瓶颈减少了 76.4%，并将资源利用率提高了 89.2%。一个关键因素是实施自适应数据路由算法，该算法将计算开销减少了 34.7%，并将数据完整性率保持在 99.99% 以上。结合智能预处理框架从根本上改善了数据质量方法。根据 Anderson 的框架 [1]，集成 AI 驱动的质量检查的组织将数据清理周期缩短了 67.3%，同时将数据准确性提高了 31.2%。这种转变在金融和医疗保健领域尤为明显，因为严格的监管规定要求原始数据。在接受调查的 892 家金融机构中，自动验证协议使合规性相关问题减少了 91.4%，数据准备速度加快了 43.8%。工业性能指标说明了下一代管道架构的具体优势。Richardson 对 234 家制造工厂的评估 [2] 显示，实时数据处理能力使生产效率提高了 28.5%，预测性维护准确率提高了 45.6%。这些效率源于管道内的边缘计算集成，它使数据传输延迟降低了 76.2%，并实现了近乎即时的决策。优化数据管道的经济影响不仅限于运营优势。实施尖端管道架构的组织报告称，