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初步数字2024财政年度
该出版物是由DürrAg/DürrGroup独立编写的。它可能包含解决策略，未来财务结果，事件，竞争地位和产品发展等关键问题的陈述。这种前瞻性陈述受到许多风险，不确定性和其他因素的约束，包括但不限于Dürr披露中所述的风险，尤其是Dürr年度报告中“风险”一章中所述的风险。应有一个或多个这些风险，不确定性和其他因素实现，或者应该不会发生的预期或假设证明不正确，但Dürr的实际结果，表现或成就可能与相关前瞻性陈述中所描述的那些差异。这些陈述可以通过诸如“期望”，“想要”，“预期”，“打算”，“计划”，“相信”，“搜索”，“估算”，“意志”，“意志”，“项目”，“项目”或类似含义的单词等单词来识别。dürr既不打算，也不承担任何义务，他们根据与预期的发展有所不同，定期更新或修改其前瞻性陈述。指定的竞争职位基于由专业外部机构提供的信息支持的管理估计。
一项初步数值研究，比较用于地下公用事业网络表征的GPR数据的物理方法和机器学习方法
1关于风险，环境，可调性以及城市和国家规划（CEREMA）的研究和专业知识中心，23 AV。沙文海军上将，法国49130 Les Ponts-De-Cé； David.guilbert@cerema.fr 2 Logiroad，5 Rue de l'Ectlose，44118 LaChevrolière，法国； yann.goyat@logiroad.fr（y.g。）; ali.assaf@logiroad.fr（A.A.）3材料与结构部（桅杆lames），古斯塔夫·埃菲尔大学，南特斯校园，AlléeDesPonts etchaussées，44340 Bouguenais，法国； Amine.ihamouten@univ-eiffel.fr 4组件与系统部（COSYS-SII），Gustave Eiffel大学，Nantes Campus，AlléeDesPonts etChaussées，44340 Bouguenais，法国； shreedhar.todkar@gmail.com 5评估和成像实验室（GERS-GEOEND），Gustave Eiffel University，Nantes Campus，AlléeDesPonts etChaussées，44340 Bouguenais，法国； xavier.derobert@univ-eiffel.fr *通信：rakeeb.jaufer@cerema.fr;这样的。：+33-699565486
Bertrandt报告2023/2024财政年度的初步数据，伯特兰特一贯实施收入优化计划Ehningen，11月13日
伯特兰特（Bertrandt）发表了2023/2024财政年度的初步，未经审计的数字。在审查期间，总收入约为11.86亿欧元（上一年：1,1.574亿欧元），ETIT达到了约98万欧元（上一年：5.01亿欧元）。结果包括一次性支出，总费用约为4.15亿欧元。正如预期的那样，EBIT显着低于上一年的数字。根据初步计算，贝特兰特集团在2023/2024财政年度税后的收入约为-78万欧元（上一年：3040万欧元）。免费现金流量约为2023/2024财年（上一年：710万欧元）的5000万欧元。运营活动的现金流量为积极。投资约为2000万欧元。
通过Schréodinger桥的单步数据驱动的生成模型
从概率分布中生成样品是机器学习和统计数据中的一项基本任务。本文提出了一种新的方案，用于从分布中取样的新方案，x∈Rd的概率密度µ（x）尚不清楚，但给出了有限的独立样本。我们在有限的地平线t∈[0，1]上构建schr¨odinger桥（SB）扩散过程，该过程诱导了从t = 0处的固定点开始的概率演变，并以t = 1处所需的目标分布µ（x）结束。扩散过程的特征是随机差异方程，其漂移函数可以通过简单的一步过程从数据样本估算。与为SB问题开发的经典迭代方案相比，本文的方法非常简单，高效且计算便宜，因为它不需要培训神经网络，因此在构建网络体系结构时会避免许多挑战。通过在多模式低维模拟数据和高维基准图像数据上进行一系列数值实验来评估我们的新生成模型的性能。实验结果表明，基于SB桥的算法产生的合成类别与从现场最新方法产生的样品相当。我们的配方为开发可以直接应用于大型现实世界数据的有效扩散模型的新机会开辟了新的机会。
了解在线协作问题解决中的群体互动和认知状态：利用大脑对脑之间的同步数据
引言协作解决问题解决（CPS，以下称）已成为21世纪学习技能的重要特征，并且正在许多领域进行研究（Care等，2012）。CPS涉及两个或两个以上的人共同努力解决问题。这种能力已被认为是教育的关键目标（OECD，2017年）。研究表明，团队成员的CPS技能会影响协作的有效性（Andrews＆Rapp，2015年）。具有至少一个具有高CPS技能的学生的小组表现出更好的学习表现（Andrews-Todd＆Forsyth，2020年）。因此，已经激发了激励的努力来制定相关评估并激活教育改革以提高CPS的有效性（Stadler等，2020）。此外，教育从业人员特别强调需要建立远程合作技能（OECD，2017； Schulze＆Krumm，2017），因为团队已经分配，随着家庭的教育或在家工作已成为规范。因此，如何设计，开发和实施在线CPS活动以改善在线CPS的有效性是当前CPS研究中最重要的主题之一。
量子计算初步数学 CS 151
1.1.2 复共轭 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 5 1.2 复数运算.................................................................................................................................................................................... 6 1.2.1 加法.................................................................................................................................................................................... 6 1.2.2 减法.................................................................................................................................................................................... 6 1.2.2 减法.................................................................................................................................................................... 6 . . . . . . . . . . 6 1.2.3 乘法 . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.4 除法 . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.5 复数幂 . . . . . . . . . . . . . . . . ...
接受日期: 18/03/2023 在线优先: 30/05/2023 增强现实：基于学生初步数学知识的计算思维提升
本研究的动力来自两个因素：学生数学计算思维 (CT) 技能较差以及数字时代信息技术的快速发展。通过使用由 Unity 3D 提供支持的基于增强现实 (AR) 的教育内容，该内容可用于基于初始数学能力 (IMA) 的在线和离线学习，本研究明确旨在提高学生的数学计算思维能力。增强现实是使用实时显示在真实环境中的三维虚拟对象。学生的初始数学能力是数学学习成功的决定性变量之一，每个学生都有独特的学习风格。在这种情况下，学生的初始数学能力是学生在参与即将提供的学习之前所具备的能力。本研究侧重于评估决定学生在老师指导下学习的准备情况的基本数学技能水平。在 2022-2023 学年期间，从北干巴鲁一所公立初中的七年级每个班级随机抽取了 30 名学生参加这项准实验研究。本研究的主题是平面形状，特别是三角形和四边形。数据收集方法包括两种方法：（1）进行测试以评估数学计算思维能力和（2）进行访谈。访谈和记录数据以描述性方式进行分析，而统计测试则用于分析测试结果。结果表明，与传统学习方法相比，利用 Unity 3D 增强现实媒体来提高学生的数学计算思维能力取得了更好的效果，尤其是对于初始数学能力水平较低的学生。
Sumitomo Pharma Oncology，Inc。介绍了1/2阶段临床研究的初步数据，以评估M
Sumitomo Pharma肿瘤学，Inc。提供了1/2阶段临床研究的最新初步数据。临床阶段的公司专注于新型的癌症治疗，今天介绍了正在进行的1/2阶段研究的初步数据evaluaɵngtp-3654，这是一种先前用骨髓毛发症（MF）处理的Origifitor的pa tentents inInvestegaɵgaɵgaɵgaɵgaɵgaɵgaɵgaɵvetp-3654。在美国血液学学会（ASH）年度Meeɵng＆Exposiɵ2022中介绍了初步数据。更新结果在欧洲血液学协会（EHA）2023年混合大会的海报中提出，于2023年6月8日至11日在德国法兰克福举行，实际上是在国会pla itm of the Congressplaƞorm上。TP-3654复发/难治性骨髓纤维化（MF）pa的初步数据显示脾脏体积减少（SVR）和总症状评分（TSS）改善。1此外，TP-3654可能会提示可能与症状反应相关的早期细胞因子变化。“我们受到这些初步临床数据的鼓舞，很高兴在迄今为止评估的剂量范围内，TP-3654耐受耐受性，没有骨髓性治疗相关的不良事件（TRAES）。结果表明，在10个可评估的pa nents中有7种观察到≥12周的SVR。TSS的改进。观察到细胞因子中的广泛还原aōerTP-3654治疗。观察到细胞因子中的广泛还原aōerTP-3654治疗。我们的承诺仍然是为了通过附加的临床站点推进该计划，并促进了PotenɵAl治疗的进步，这可能会改善与骨髓纤维化的疾病的结果，” Patricia S.从480毫克QD到720 mg的5个剂量水平在第12周分析中，较高细胞因子还原的pa与更高的TSS改进相关。bmfibosis从3级降低到2级，在一个pa thent中也达到了脾脏和症状反应，并在MF相关的细胞因子中表现出减少：IL6（68％），IL12P40（83％）（83％），MMP9（56％）（56％）（56％），以及（68％），以及（68％），以及AC-RAGE（68％），以比其他ACR AC。1总体而言，TP-3654的耐受性良好，迄今为止未观察到的剂量limiɵng毒性（DLT）。最常见的不良事件是1级和2级腹泻，恶心和Vomiɵng。1“这些更新的口服TP-3654作为在EHA 2023上呈现的MF的单一疗法的初步数据令人鼓舞，因为我们评估了用TP-3654治疗的MF PA的变化。肿瘤学）。“我们期待提出这项研究，以评估TP-3654作为单一疗法的强大作用，以探索与jak抑制剂的探索相结合的机会，以使骨髓纤维状发作。”以下是SMP肿瘤学的细节：
在自由运动环境和跑步机上行走和慢跑时五种可穿戴技术设备的步数可靠性和有效性
International Journal of Exercise Science 13(7): 410-426, 2020. 数以百万计的人使用可穿戴技术设备来记录日常步数，以促进健康的生活方式。然而，许多此类设备的准确性尚未确定。目的是确定 Samsung Gear 2、FitBit Surge、Polar A360、Garmin Vivosmart HR+ 和 Leaf Health Tracker 在自由运动和跑步机条件下步行和慢跑时的信度和效度。40 名志愿者完成了 5 分钟间隔的步行和慢跑自由运动和跑步机方案。这些设备以随机配置同时佩戴。两个手动步数计数器的平均值被用作标准测量。重测信度通过组内相关系数 (ICC) 确定。有效性通过结合 Pearson 相关系数、平均绝对百分比误差（MAPE：自由运动 ≤ 10.0%，跑步机 ≤ 5.00%）和 Bland-Altman 分析（设备偏差和一致性限度）来确定。显著性设置为 p < 0.05。Samsung Gear 2 被认为在慢跑条件下既可靠又有效，但在步行条件下则不然。Fitbit Surge 在除跑步机步行（被认为是可靠的，ICC = 0.76；但无效）之外的所有条件下都可靠且有效。Polar A360 在一种条件下（跑步机慢跑 ICC = 0.78）被发现是可靠的，但在任何条件下都无效。Garmin Vivosmart HR+ 和 Leaf Health Tracker 被发现既可靠又有效
使用 LSTM 对站立、行走和跑步数据集上的 EEG 信号进行分类
伦敦 V.Gandhi@mdx.ac.uk 摘要 - 毫无疑问，脑机接口 (BCI) 方法最重要的分支之一是通过脑信号进行替代通信的方法。BCI 利用软件和硬件将来自大脑活动感知的脑电图 (EEG) 信号转换为用户动作。BCI 引起了广泛学科研究人员的兴趣，例如认知科学、深度学习、模式匹配、药物治疗医学等。患有神经和认知障碍的患者可以通过 BCI 得到帮助，有可能通过手势或仅仅是心理想象实现交流。在本文中，采用了一种新颖的离散小波变换 (DWT) 组合来提取最佳特征，并采用了基于长短期记忆 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 对站立、行走和在跑步机上跑步时获取的 EEG 信号进行分类。使用的数据集可从开放科学框架存储库免费下载。所提出的 DWT-LSTMRNN 方法在对四种不同信号进行分类时可实现 96.7% 的准确率，因此有可能在 BCI 竞赛数据集上进行进一步研究，为实时应用铺平道路。