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执行董事职务变动
(CEO) 高级执行副总裁 宫地 真司 (CFO) (CCO) 执行副总裁 仓田 秀之 (CTO) (技术综合本部总经理) 铃木 信之 (电子公司总裁) 高级执行官 粕谷敏郎 (CEO 助理) 竹川义雄 (汽车公司总裁) 小林淳一 (人力资源本部总经理) 村野正 (生命科学公司总裁) 小室宪之 (CEO 助理) Davide Cappellino (建筑玻璃欧美公司总裁) 峰信也 (EHSQ 综合本部总经理) (AGC 横滨技术中心总经理) 粋井达男 (化学品公司总裁) 佐野宏明 (企业规划综合本部总经理) 执行官 杉山达男 (汽车公司总裁助理) Jean-Marc Meunier (汽车公司欧洲地区总裁) (汽车公司技术办公室总经理)上田俊弘 (CEO 助理) 市川淳 (建筑玻璃欧美公司高级副总裁) 高田聪 (CEO 助理) 神谷弘树 (CEO 助理) 荒木尚子 (CEO 助理) 太田胜 (AGC Ceramics Co., Ltd. 总裁) 成岛隆 (汽车公司全球 OEM 管理办公室总经理) 大谷博之 (汽车公司亚洲区总裁) 吉场茂树 (建筑玻璃亚太公司总裁) 横塚俊介 (技术综合本部材料整合实验室总经理) 岩仓诚吾 (采购和物流本部总经理) 上田康之 (化学品公司总裁助理) 堀部义久 (化学品公司基本化学品综合本部总经理) 古田满 (电子公司显示玻璃综合本部总经理) 贝田百合子 (创新技术实验室、技术总体本部总经理） 若槻宏（业务开发本部总经理） 西野二郎（化学公司、高性能化学品总体本部总经理） 玉木一美（企业传播和投资者关系总经理） 成葺功（技术总体本部、生产技术本部总经理） Eddy Sutanto（PT Asahimas Chemical 总裁） 汤山宇山（AGC 集团中国首席代表） 久保隆（电子公司、电子材料总体本部总经理） 望月逸夫（企业规划总体本部、战略和规划本部总经理）
流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
青少年矢状面姿势障碍的物理康复及其与神经生理学的关系
1 乌克兰国立高等教育机构“Vasyl Stefanyk Precarpathian 国立大学”，乌克兰，liliavojch2017@gmail.com 2 伊万诺-弗兰科夫斯克国立医科大学，乌克兰，n.golod@ukr.net 3 国立皮罗戈夫纪念医科大学，乌克兰，medredaktor@gmail.com 4 乌克兰国立高等教育机构“Vasyl Stefanyk Precarpathian 国立大学”，乌克兰，zastavnaom@gmail.com 5 国立 Dragomanov 师范大学，chepurnal@gmail.com 6 苏梅马卡连科国立师范大学，乌克兰，petrorybalko13@gmail.com 7 苏梅国立农业大学，乌克兰，homenko.symu@gmail.com 8 Мykhailo Kotsiubynskyi 文尼察国立师范大学，乌克兰，valentina777808@gmail.com 9 国立皮罗戈夫乌克兰纪念医科大学，spkolisnyk@vnmu.edu.ua 10 乌克兰帕夫洛·蒂奇纳乌曼国立师范大学，in77na77@ukr.net
日本杂志极端粒子学会卷21_2
图1胰腺成像发现（a）淀粉酶高度时的对比CT：在内部观察到晦涩，增大，较差的对比区域（箭头），晦涩的直径为40 mm，部分胰腺导管在内部观察到部分胰腺。同一位点在早期层中有效较小，并且在后期逐渐增加。 （b）Pembrolizumab最终给药后5个月对比CT扫描：胰腺尾巴尾巴的改善（箭头）。 （c）MRCP：胰腺头部的普通胆管被狭窄（箭头），并在上游膨胀。主要的胰管在胰腺头上看不到，而是在胰腺体内膨胀。 （d）EUS：胰体具有低回波区域，直径为12.9 x 9.5毫米（箭头）。 （e）EUS：在25.3毫米的胰腺尾巴（箭头）的25.3毫米内有一个低回波区域。 FNA是从同一地点经频道进行的。
RE：修复和改进仓水（在Nextstar Energy网站上提议的新排水装置）
温莎市已向特库姆西镇提供了通知（附件），以任命由马克·埃尔南德斯（Mark Hernandez）代表的狄龙咨询有限公司（Dillon Consulting Ltd. （Nextstar Energy网站）并根据《排水法》第78条授权。作为受影响的土地所有者，您应邀请参加虚拟会议，以审查拟议的排水工程的工作范围。
使用多模态 MRI 扫描对多视图 CNN 模型进行集成学习以预测脑肿瘤患者的生存时间
本研究提出的方法的一个关键思想是将 3D MRI 扫描转换为轴向、冠状面和矢状面的 2D 堆叠切片。因此，对于每个患者，都会从第 2.1 节中定义的四种 MRI 模式生成 12 个 2D 堆叠 MRI 切片。此后，我们将这 12 个 2D 堆叠切片分别表示为 FLAIR MRI 模式的轴向、冠状面和矢状面投影的 FLAIR-轴向、FLAIR-冠状面和 FLAIR-矢状面。同样，T1、T1CE 和 T2 模式的轴向、冠状面和矢状面视图分别表示为 T1-轴向、T1-冠状面和 T1-矢状面、T1CE-轴向、T1CE-冠状面和 T1CE-矢状面以及 T2-轴向、T2-冠状面和 T2-矢状面。为避免处理背景和管理 GPU 内存限制，我们排除了每张 MRI 扫描中不包含任何脑组织的一些开始和结束切片。每张切片的强度像素也在 0 到 255 的范围内重新缩放，转换为 PNG 格式，并归一化为零均值和单位方差。MRI 扫描的 3D 到 2D 重建使每张 2D 轴向、冠状面和矢状面投影图像的形状大小分别为 240 × 240、155 × 240 和 155 × 240 像素。这些投影图像
GIM 投资组合策略基金 - 资产管理
GIM 投资组合策略基金 - 欧洲动态多空基金 GIM 欧洲动态多空 A1003 - 欧元 45,463.663 - (1,234.340) 44,229.323 GIM 欧洲动态多空 A1122 - 欧元 6,303.256 - (1,500.000) 4,803.256 GIM 欧洲动态多空 A0223 - 欧元 23,223.090 - (1,000.000) 22,223.090 GIM 欧洲动态多空 A0323 - 欧元 1,700.000 - - 1,700.000 GIM 欧洲动态多空 A0523 - 欧元 739.935 44.819 (44.819) 739.935 GIM 欧洲动态多头 - 短仓 A0623 - 欧元 5,039.600 - - 5,039.600 GIM 欧洲动态多头 - 短仓 A0823 - 欧元 45.000 - (45.000) - GIM 欧洲动态多头 - 短仓 A0923 - 欧元 - 764.000 - 764.000 GIM 欧洲动态多头 - 短仓 A1023 - 欧元 - 74.000 - 74.000 GIM 欧洲动态多头 - 短仓 A1123 - 欧元 - 6,238.000 - 6,238.000 GIM 欧洲动态多头 - 短仓 A1223 - 欧元 - 2,000.000 - 2,000.000 GIM 欧洲动态多头 - 短仓 A0224 - 欧元 - 1,977.230 - 1,977.230 GIM 欧洲动态多头- 卖空 A0111 - 英镑 (对冲) 1,261.809 - - 1,261.809 GIM 欧洲动态 多头 - 卖空 A113 - 美元 (对冲) 201,998.374 2,443.411 (64,352.106) 140,089.679 GIM 欧洲动态 多头 - 卖空 A0922 - 美元 (对冲) 500.000 - (500.000) - GIM 欧洲动态 多头 - 卖空 A1122 - 美元 (对冲) 5,575.000 - (5,575.000) - GIM 欧洲动态 多头 - 卖空 A0223 - 美元 (对冲) 1,350.000 - - 1,350.000 GIM 欧洲动态 多头 - 卖空 A0823 - 美元 (对冲) 10,430.000 - (10,430.000) - GIM 欧洲动态多头 - 空头 A0923 - 美元 (对冲) - 10,508.124 - 10,508.124 GIM 欧洲动态多头 - 空头 A1223 - 美元 (对冲) - 77.000 - 77.000 GIM 欧洲动态多头 - 空头 A0224 - 美元 (对冲) - 96,000.000 - 96,000.000
人工智能技术助力日益复杂的社会做出决策和达成共识
[福岛19] S. Fukushima：复杂社会中决策与共识构建支持技术发展趋势，人工智能，第34卷，第2期，第131-138页（2019年） [福岛21] S. Fukushima：人工智能研究新趋势：日本的制胜策略，JST CRDS报告，CRDS-FY2021-RR-01（2021年） [福田19] N. Fukuda、S. Fukushima、T. Ito、T. Taniguchi、M. Yokoo：复杂社会中决策与共识构建的AI技术，人工智能，第34卷，第6期，第863-869页（2019年） [郝19] 郝K.：DeepMind希望教AI玩比围棋更难的纸牌游戏，麻省理工学院技术评论，2月5日， 2019，https://www.technologyreview. com/2019/02/05/137577/deepmind-wants-to-teach-ai-how-to-play-a-card-game-thats-harder-than-go/ (2019) [HBR 19] 专题：假新闻，DIAMOND《哈佛商业评论》，2019 年 1 月刊，第 16-82 页 (2019) [Ito 17] Ito, T.、Fujita, K.、Matsuo, N.、Fukuda, N.：基于代理技术创建大规模共识构建支持系统 ─ 迈向实现自动协助代理 ─，人工智能，第 32 卷，第 5 期，第 739-747 页 (2017) [Ito 20] Ito, T.、Suzuki, S.、Yamaguchi, N.、Nishida、T.、Hiraishi、K. 和 Yoshino、K.：D-Agree：基于自动化辅助代理的群体讨论支持系统，第 34 届 AAAI 人工智能会议论文集，第 13614-13615 页 (2020) [Kimura 18] Kimura、Y.、Fukushima、S. 等人：支持复杂社会决策和共识建立的信息科学与技术，JST CRDS 战略提案，
大幅缩短高强度粘合剂的开发时间<研究成果
Harutoshi Yamada、Teruki Tsurimoto（筑波大学纯粹与应用科学研究生院）、Sirawit Pruksawan 和 Naito（筑波大学纯粹与应用科学研究生院、国家材料科学研究所）