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保险公司对真实经济的尽职调查义务的后果
- 整个欧洲，尤其是在德国都达成了广泛的共识，由于其社会政治重要性，应传播和促进职业养老金和利益计划。这反映在国家法规中（例如：Betriebsrentenstärkungsgesetz）以及联邦劳工和社会事务部的当前专家对话。根据这一点，应降低有关现有养老金和福利计划的障碍。如果保险公司不得不毫无例外地应用CSDDD的法规，这将与公司养老金的社会政治观念相矛盾。
社会和经济障碍，以实现虚拟现实的真实...
减轻19ci-19的传播的策略，即隔离和社会疏远协议，已经暴露了令人不安的悖论：旨在维护福利的强制性隔离已经无意中促成了其下降。长时间的隔离与广泛的孤独感和心理健康的减少有关，效果会受到有限的面对面访问临床和社会支持系统的影响。虽然远程通信技术（例如，视频聊天）可以将个人与医疗保健提供者和社交网络联系起来，但远程技术在临床和社交环境中的有效性可能有限。在这篇评论中，我们将虚拟现实的承诺表达为临床资源和社会联系的渠道。此外，我们概述了各种社会和经济因素，限制了虚拟现实行业最大程度地解决大流行带来的心理健康问题的潜力的能力。这些障碍在五个方面被描述：社会文化，内容，负担能力，供应链和公平的设计。在研究了这些障碍的潜在短期和长期解决方案之后，我们概述了用于验证这些解决方案的应用和理论研究的潜在途径。通过这项评估，我们试图（a）通过将社区与临床和社会支持系统联系起来，强调虚拟现实改善心理健康的能力，（b）确定社会经济障碍，以防止用户通过虚拟现实访问这些系统，并讨论这些解决方案，以确保可以通过更改现有和未来的虚拟虚拟现实现实基础设施来公平地访问这些系统。
对感应电机中的空间谐波进行真实建模……
本研究探讨了低功率现成感应电机中空间谐波的建模方法。这些节省成本的机器通常表现出气隙圆周上的径向磁通密度分布，远非正弦。磁通密度谐波会产生额外的定子电流分量，从而导致不必要的扭矩振荡。同时，它们还为状态监测或转子速度估计提供了有用的信息。要利用这些特性实现更好的驱动性能，就需要更准确但更简单的机器描述。这些方面具有挑战性，因为通常没有关于现成机器内部结构和磁特性的信息，而所考虑的物理现象很复杂。
synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。
基于虚拟现实的案例研究 - 战略管理从未如此真实……
在过去60年中，教授战略管理的主要方式之一是通过书面案例研究。这种由哈佛商学院开创和领导的方法仍在全球大多数领先的商学院中占主导地位。案例研究方法背后的主要思想是使学生处于现实生活中，通常，他们阅读了与学生分享战略困境的一个或几个主角。通过课堂讨论，学生接触到相关的模型和分析工具，以帮助他们指导主角解决自己的困境。然而，越来越多的战略讲师对标准书面案例研究感到不满。书面案例研究具有无法带入课堂上微妙的困境的固有缺点。他们无法真正传达人类交流中的紧张感或其他感觉。还不清楚有多少学生在上课前实际阅读了案例研究，以及他们与他们的参与程度。
通过DNA测试找出神秘肉的真实本质
是我在实验之前预测的那个人：“它是猪吗？”，我很高兴。我们还听说了核苷酸和A-T G-C。我还想仔细研究描述人类DNA的书。 DNA很深，我很想进一步了解它。谢谢你今天。 ・我在社会研究中被教导说，在美国有许多DNA重组产品，因此在其他国家，主要事物是什么？
澳大利亚学生签证真实学生测试样本
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面向合规专业人员的真实人工智能应用
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MGEED：多模态真实情绪和表情检测数据库
摘要 — 近年来，多模态情绪识别引起了学术界和工业界越来越多的关注，因为它能够使用各种模态（如面部表情图像、语音和生理信号）进行情绪检测。尽管该领域的研究发展迅速，但由于难以捕捉自然和细微的面部表情信号（如眼肌电图 (OMG) 信号），创建包含面部电信息的多模态数据库仍然具有挑战性。为此，我们在本文中介绍了一个新开发的多模态真实情绪和表情检测 (MGEED) 数据库，这是第一个包含面部 OMG 信号的公开数据库。MGEED 包含 17 个受试者，拥有超过 150K 张面部图像、140K 张深度图和不同模态的生理信号，包括 OMG、脑电图 (EEG) 和心电图 (ECG) 信号。参与者的情绪由视频刺激引起，数据由多模态传感系统收集。利用收集的数据，开发了一种基于多模态信号同步、特征提取、融合和情绪预测的情绪识别方法。结果表明，通过融合视觉、EEG 和 OMG 特征可以获得优异的性能。数据库可从 https://github.com/YMPort/MGEED 获取。