* 调整范围以排除全球企业解决方案的贡献(2021 年 8 月至 12 月) ** 重述以将 covid 成本纳入 EBITA 中,如之前在线下核算的
• 收入:147 亿欧元,同比增长 4.7%* • EBITA:12 亿欧元,较 2021 财年重述同比增长 14.9%*** • 盈利能力报告:8.3%,较 2021 财年重述增长 0.8 个百分点** • FOCF:5.39 亿欧元,较 2021 财年增长一倍以上 • 全额赎回 2039 年和 2040 年债券并提前偿还定期贷款 • 确认 2021-2025 年产生 30 亿欧元 FOCF • 拟派股息为每股 0.14 欧元
在国外受到广泛认可。特别是在 2022 年 2 月 24 日入侵之后,俄罗斯在政治和社会上都变得更加孤立。相比之下,乌克兰人在西方国家和组织中受到欢迎。这些因素的心理和运营影响不容小觑。以基辅独立报为例,该报在入侵前不久成立,当时基辅邮报的所有者清洗了员工;在入侵之前,独立报的众筹和关注度激增,并在入侵之后变得更加突出。如今,独立报的员工在社交媒体上拥有广泛的网络,向更广泛的受众传递新闻,并且可以在不依赖乌克兰寡头商业界的情况下为他们的运营提供资金,而乌克兰寡头商业界传统上没有良好的透明度和负责任的媒体实践记录。
尽管人工智能 (AI) 在地面工业中的应用越来越受欢迎,例如汽车工业中的自主导航和制造过程中的预测性维护,但它在航天工业中的应用却很少。因此,本论文旨在研究在轨道上运行的地球轨道卫星上使用人工智能进行机载处理的可能性。第一步,研究在卫星上部署人工智能的兴趣和趋势,然后研究阻碍其发展进程的挑战。第二步,选择五种潜在的机载应用,研究它们与航天工业的总体相关性,以及与传统方法相比的优势。其中,选择使用人工智能预测电池退化的可能性进行进一步研究,因为它显示出最大的潜力。当今用于监测卫星电池退化的方法严重不足,对新方法的需求很大。文献中提出了几种基于人工智能的方法,但很少用于直接机载处理。因此,我研究了将这种算法用于星上应用的可行性,包括评估不同算法的适用性,以及输入参数和训练数据的选择。我发现使用人工智能可以极大地改善卫星在平台和有效载荷层面的各个方面的性能,使其更高效,也更强大,比如星上在轨电池预测。然而,由于缺乏对太空中人工智能的验证和验证标准,加之太空环境的限制,制约了卫星设计,其实施仍然受到严重阻碍。在调查将人工智能用于星上电池预测时,我发现这将是低地球轨道星座卫星的合适应用,特别是为了延长它们的运行时间,使其超出计划寿命,同时仍能确保安全退役。我估计,假设使用该应用程序将卫星寿命从 7 年延长到 7.5 年,那么在一个拥有 500 颗卫星的星座中,每年平均至少可以节省 2200 万美元的卫星更换成本。根据文献中的参考文献,我发现使用长短期记忆 (LSTM) 算法可以做出最复杂的预测,而门控循环单元 (GRU) 算法的处理量较小,但会损失准确性。训练需要在地面进行,可以使用过去类似任务的遥测数据或来自模拟的合成数据。未来的研究需要调查其实施情况,包括选择合适的框架,还要进行基准测试以评估必要的处理能力和内存空间。
b'对于任何一对纯状态| \ xcf \ x88 \ xe2 \ x9f \ xa9,| \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。但是,如果| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 0或| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 1导致矛盾,因为纯净的状态都不满足。请注意,此论点实际上意味着更强有力的陈述:没有统一的u \ xe2 \ x88 \ x88 u(h)可以满足(1)对独特的,非正交的纯态| \ xcf \ x88 1 \ xe2 \ x9f \ xa9,| \ xcf \ x88 2 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。非正交性的假设在这里至关重要,例如,对某些正交纯状状态满意(1)。以前的参数似乎并不完全笼统,因为可能存在更多的一般方案来复制量子信息。最通用的操作将是一些量子通道T:B(H)\ Xe2 \ X86 \ X92 B(H \ Xe2 \ X8A \ X97H)满足Tr \ Xe2 \ X8A \ X8A \ X97 ID B(H) \ xe2 \ x97 \ xa6 t = id B(h)。(2)'
1 比率的定义在第 267-268 页给出 2 根据格鲁吉亚国家银行截至 2021 年 12 月 31 日公布的数据 3 这些术语在第 266 页的词汇表中定义 4 员工净推荐值 (ENPS) 由独立顾问于 2021 年 10 月为银行员工进行测量 5 净推荐值 (NPS) 是根据独立研究公司 IPM 在 2021 年 12 月进行的调查测量的
自然语言处理 (NLP) 系统通常用于对抗性任务,例如检测垃圾邮件、辱骂、仇恨言论和虚假新闻。正确评估此类系统需要动态评估来搜索模型中的弱点,而不是静态测试集。先前的工作已经在手动和自动生成的示例上评估了此类模型,但这两种方法都有局限性:手动构建的示例创建起来很耗时,并且受到创建者的想象力和直觉的限制,而自动构建的示例通常不合语法或标签不一致。我们建议将人类和人工智能的专业知识结合起来生成对抗性示例,受益于人类在语言方面的专业知识和自动攻击更快、更彻底地探测目标系统的能力。我们提出了一个促进攻击构建的系统,将人类判断与自动攻击相结合,以更有效地创建更好的攻击。我们自己实验的初步结果表明,人机混合攻击比纯人类或纯人工智能攻击更有效。验证这些假设的完整用户研究仍有待完成。
• 继续为考虑继任方案的企业提供专业商业支持,这些企业在员工持股模式方面拥有专业知识。威尔士社会企业在这一领域积累了丰富的经验,有潜力帮助更多企业实现员工持股。 • 将员工持股作为主流商业模式融入所有商业环境,包括学校、高等教育机构,尤其是商学院内的商业和创业研究。需要与所有环境中的商业利益相关者进行接触,这可能是领导小组的目标。 • 借鉴世界其他地方的灵感,例如意大利的马科拉法,确保寻求过渡到或启动这种模式的工人和企业能够获得适当的资金。
联邦、州和领地政府继续努力达成一项新的《国家技能协议》,该协议将为每个管辖区提供大量资金,用于优先领域的技能培训。根据新协议,资金将增加 37 亿美元,使各州和领地目前的技能培训经费能够再增加 80 万个培训名额。新协议将提高系统的透明度,降低学生费用,确保学生能够接受高质量、尖端的培训,确保他们拥有未来工作所需的技能。