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由人类提供动力，由数据驱动……
本报告是在 Vivendi 集团（定义见下文）可能拆分出数家实体的背景下编写的，这些实体预计将分别成为独立上市公司，独立于 Vivendi SE（“Vivendi”）运营，Vivendi SE 是一家受法国法律管辖并在巴黎泛欧交易所上市的欧洲公司（其股票将继续在巴黎泛欧交易所上市），其中包括 Vivendi 的 Havas 业务部门（“Havas 业务”）。为实施这一潜在拆分，Vivendi 或其直接或间接持有股权的任何合并子公司或附属公司（“Vivendi 集团”）所需的交易在本文中统称为“Vivendi 分拆”。 Vivendi 分拆的完成取决于一系列条件的满足，包括但不限于获得法国、荷兰和英国的相关监管部门批准，以及在 2024 年 12 月 9 日左右举行的 Vivendi 股东大会上，Vivendi 股东三分之二 (⅔) 多数票批准 Vivendi 分拆。Havas 无法保证 Vivendi 分拆所需的部分或全部条件将得到满足或及时豁免。如果 Vivendi 分拆的所有条件均得到满足或及时豁免，预计 Havas 将拥有并运营 Havas 业务，并随后进行上市。在这种情况下，Havas 普通股在泛欧交易所阿姆斯特丹的交易预计将于 2024 年 12 月 16 日上午 9:00（CET）开始，最初以“是否交割和何时交割”为基础，Havas 普通股的常规交易预计将于 2024 年 12 月 18 日上午 9:00（CET）开始。Havas 将根据适用法律法规，在适当的时候向市场通报最新情况。
大脑的数据驱动机器学习方法 -
替代损失肢体的假肢设备近年来已经越来越表现。软件和硬件的最新进展允许解码脑电图（EEG）信号，以改善使用脑部计算机接口（BCI）对活动假体的控制。大多数BCI研究都集中在上半身上。尽管BCI对下肢的研究近年来有所增加，但我们对下肢运动相关的神经模式的了解仍然存在差距。因此，这项研究的主要目的是显示解码从EEG数据记录中解码下肢运动的可行性。第二个目的是研究截肢患者中众所周知的神经塑性适应对解码性能的影响。为了解决这个问题，我们从多个具有下肢截肢和匹配的健美对照组的个体中收集了数据。使用这些数据，我们训练和评估了已经证明对上肢BCI有效的常见BCI方法。两组的平均测试解码精度为84％，我们的结果表明，可以使用EEG数据良好的准确性来区分不同的下肢运动。在健康受试者和下肢截肢的受试者之间这些运动的解码性能中没有显着的差异（p = 0.99）。这些结果表明，使用BCI进行下肢假体控制的可行性，并表明解码性能不受两组之间神经可塑性诱导的差异的影响。
使用线性数据驱动模型
摘要 - 模型预测控制（MPC）已广泛应用于自主驾驶的不同方面，通常采用非线性物理派生的模型进行预测。但是，反馈控制系统本质上正确正确地正确正确，因此在许多应用程序中，使用线性时间不变（LTI）模型进行控制设计是足够的，尤其是在使用可靠的控制方法时。这种方法的理念似乎在当前的无人驾驶汽车研究中被忽略了，这是我们旨在在这里解决的研究差距。也就是说，我们没有衍生出相应的最佳控制问题的车辆动力学的细致的非线性物理模型，而是识别低阶数据驱动的LTI模型并通过可靠的线性MPC方法来处理其不确定性。我们基于管MPC（TMPC）为无人驾驶汽车开发了两步控制方案，该方案引入了结构鲁棒性，尽管在数据驱动的预测模型中对错误进行了建模，但仍确保了约束依从性。此外，我们采用了旨在利用线性MPC问题的特殊结构的快速优化方法。我们使用从现实世界数据中识别的车辆模型以及IPGCARMAKER中的仿真来评估所提出的控制方案，在该模型中，该车辆的模型固有地是非线性的，并使用了详细的3D物理学。我们的结果表明，可以有效地使用LTI模型来实现车道维护任务，TMPC可以防止车道出发和由于模型不确定性而导致的碰撞，并且线性模型允许与NAIVE MPC实现相比，可以通过数量级来减少计算时间的算法改进。
使用可以信任的数据驱动您的AI
在核心上，自然语言是人类，而雪花正在努力使所有数据易于访问，以用自然语言提出问题。雪花的首要任务是使构建对话应用变得容易。Cortex Analyst *从表格数据中传达完全管理的，准确的文本到SQL响应。Cortex搜索可以通过文档数据检索增强生成（RAG）和企业搜索。
数据驱动型企业的人工智能
AI/ML 在扩展数据管理实践方面也发挥着关键作用。由于数字化转型和 AI 计划需要大量数据，组织必须发现并分类最相关的数据和元数据，以证明相关性、价值和安全性，并确保透明度。他们必须清理和掌握这些数据。他们必须有效地管理和保护这些数据。如果数据管理不善且无法扩展，AI/ML 模型将遭遇与过去 30 年中每项传统数据仓库计划相同的命运：当您使用质量低劣的数据时，您将提供不可靠的见解。
数据驱动医疗创新指南
支持最高管理层对于推动文化转型也至关重要。对任何公司的结构进行这些根本性的改变都是一项艰巨的任务，大型组织在审批过程中可能会面临来自指挥链的重大阻力。创新与业务战略之间的战略错位可能导致生产力和成本下降、效率下降和盈利能力丧失。然而，根本的挑战是数据。当数据量大、分散、无法访问或无法共享时，创新可能会停滞不前。
AFRL-AFOSR-VA-TR-2020-0168 动态数据驱动... - DTIC
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部行政服务局 (0704-0188)。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格返回到上述组织。1.报告日期 (DD-MM-YYYY) 15-09-2020 2.报告类型 最终表现 3.涵盖日期 (从 - 到) 2016 年 1 月 15 日至 2020 年 1 月 14 日
工业数据驱动节能的最新进展
工业节能的数据驱动模型严重依赖传感器数据、实验数据和基于知识的数据。这项研究表明，人们在建立数据驱动模型方面投入了太多的研究精力，而没有考虑到如何确保工业数据的质量。此外，工业 4.0 的真正挑战在于数据通信和基础设施问题，而不是开发建模技术。全面审查了当前的工业节能方法和数据基础设施，以展示为该行业提供更准确、更有效的数字孪生基础设施的潜力。随着 5G 发展、物联网 (IoT) 标准化、人工智能 (AI) 和区块链 3.0 利用等支持技术的进一步发展，该行业向基于数字孪生的方法过渡只是时间问题。全球政府的努力和政策已经倾向于利用更好的工业能源效率和节能。这为基于数字孪生的节能系统在工业中的发展提供了光明的未来。预见到一些潜在的挑战，本文还讨论了研究人员和工业家之间的共生关系对于从传统工业向基于数字孪生的节能工业转型的重要性。这项工作的新颖之处在于将当前的工业节能背景扩展到工业 4.0 的尖端技术。此外，这项工作建议标准化和模块化工业数据基础设施以实现智能节能。这项工作还为寻求实施先进节能系统的研究人员和工业家提供了简明的指南。
COVID-19疫苗的数据驱动部署：
已建立的技术：超过45个国家已经将DHIS2用于其国家免疫计划，而36个国家使用DHIS2进行Covid-19-19的监视现有能力：MOH已实施了DHIS2多年了； DHIS2专家的13个区域HISP集团可自定义的工具：DHIS2完全可自定义，使国家团队可以掌握其系统的所有权，并修改它们以满足当地需求和不断变化的需求。全球标准：HISP与谁和其他全球合作伙伴合作，以确保DHIS2工具包建立在全球标准上，以易于整合，分析和互操作性可持续性投资：向国家提供实施，培训和基础设施的资金，从而有助于长期目标，从而有助于加强卫生系统数字公共善良：DHIS2免费和开放式卫生系统。所有应用程序，移动应用，工具，培训材料，平台改进和创新都在全球共享，没有许可费