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关键数据公司简介投资组合按行业细分8 ...
Atlantica 是一家可持续基础设施公司，其大部分业务是可再生能源资产。我们以存储、高效天然气和输电基础设施资产作为可再生资产组合的补充，作为向清洁能源结构过渡的推动因素。我们还涉足水基础设施资产，这是可持续发展的核心领域。我们的目标是通过投资和管理可持续基础设施来支持向更可持续的世界过渡，同时为我们的投资者和其他利益相关者创造长期价值。我们目前拥有 39 项资产，包括 2,044 兆瓦的总可再生能源装机发电能力（其中约 71% 为太阳能）、343 兆瓦的高效天然气发电能力、55 兆瓦的区域供热能力、1,229 英里的输电线和每天 17.5 Mft3 的海水淡化。我们目前在北美（美国、加拿大和墨西哥）、南美和欧洲、中东和非洲地区拥有和管理运营设施。我们的资产通常具有合同或受监管的收入。截至 2021 年 12 月 31 日，我们资产的加权平均剩余合同期限约为 15.1 年。
基于高斯混合模型算法的客户细分和分析
摘要。数字时代改变了业务范式，数字营销成为处理现代市场动态的关键要素。在线内容消费中，消费者行为的变化鼓励公司利用数字技术来吸引更广泛的受众并亲自联系。对消费者购买行为的深刻了解至关重要，使公司能够设计响应式和相关的营销策略。这项研究还强调了面对激烈竞争，将客户购买行为细分的重要性。通过使用高斯混合模型（GMM）算法的聚类分析，消费者支出数据被减少并分组为群集，使公司能够了解消费者的偏好和趋势。实验表明，有4个最佳簇作为基本信息以进行进一步分析。每个集群都会带来营销策略，例如强调健康和积极的生活方式，提高特定产品的销售以及对低支出集群的教育。此分析还强调了数据预处理和特征选择在确保聚类结果准确性方面的重要性。
社会经济地位对儿童和青少年的杏仁核和海马细分的影响
童年时期的抽象社会经济地位（SES）会影响行为和大脑发展。过去的工作一直集中在杏仁核和海马，这是两个对情绪和行为反应至关重要的大脑区域。虽然杏仁核和海马体积存在SES差异，但在该领域与神经生物学特异性有关的该领域有许多未解决的问题，并且这些影响可能更为明显。我们可能能够研究这些大脑区域的一些解剖学细分，以及与SES的关系因参与者的年龄和性别而异。迄今为止尚无工作完成这些类型的分析。为了克服这些局限性，在这里，我们将多个大型的儿童和青少年的神经影像学数据集与有关神经生物学和SES的信息相结合（n = 2,765）。我们检查了杏仁核和海马的细分，发现多个杏仁核细分以及海马的头部与SES有关。在这些领域中，对于高级SES青年参与者而言，这些领域的数量更大。研究年龄和性别特定的亚组，我们倾向于在男孩和女孩中看到年龄较大的参与者的影响。平行样品的平行效应，我们看到了辅助基底杏仁核和海马头的SES和体积之间的显着正相关。我们在男孩中更始终如一地发现海马和海马和杏仁核之间的关联（与女孩相比）。我们讨论了这些结果与“性别变量”的概念以及整个童年和青春期的神经发育的广泛模式。这些结果填补了SES对情绪，记忆和学习至关重要的神经生物学影响的重要空白。
洞察细分市场的人工智能进步 - 2024 年第三季度
• Dig Insights 的 Upsiide AI 创意生成器利用生成式 AI 来改进洞察生成，并为产品、功能和标语提供新颖的概念。• Dig 使用基于 NLP 的 AI 工具来总结来自开放式研究问题的定性消费者反馈，提取主要主题和关键思想。• Dig 还在其 Upsiide 平台内开发了一个 AI 主持的视频收集模块，可大规模提供定性反馈和分析。• Dig 甚至开发了 Upsiide 的开放文本分析平台等工具，该平台彻底改变了情绪分析，利用 AI 来增强主题识别并通过非结构化数据分析解码消费者行为。• Dig 的 Story Teller Platform 目前正在开发中，它将通过 AI 辅助报告和分析个性化结果和洞察的交付。
根据机器学习和多元统计，修改欧洲捕鱼机队细分
考虑到由于过度捕捞而导致的过度开发股票的关键问题，建立了欧盟的数据收集框架（DCF）。在DCF中，成员国收集和分析与可持续渔业管理相关的数据。为了评估渔业的地位，有必要将捕鱼机队分为车队。但是，当前的DCF分割主要基于技术血管参数，例如容器长度和主要的渔具，通常不能准确地代表船舶的捕鱼活动。为了解决这个问题，我们开发了一种替代的车队细分方法，该方法提供了更现实的捕鱼活动概述。这种方法利用了多元统计数据，并与机器学习技术一起进行自动化。将这种方法应用于二十年的德国渔业数据，与DCF方法相比，该数据集具有较少段的数据集，DCF方法更贴近实际捕鱼策略。对当前和新型分割方案计算的生物库存健康指标的比较表明，当前方案通常会错过依靠过度开发的股票的细分市场迹象。应用的机器学习技术显示出较高的分类精度，错误分类很少见，并且仅发生在具有重叠捕获组合物的段中。由于机器学习几乎可以完美地分配给修订后的细分市场，因此我们希望成功实施该协议以供未来的车队SEG进行。此方法非常适合数据收集和分析程序，并且可以用作标准工具。因此，这种新颖的方法可以有助于改善捕鱼机队的分析和政策建议，以提供更好的渔业管理。
设计和评估改进的基于卷积神经网络的脑肿瘤细分和分类系统
深度学习技术最近证明了从MRI图像分割脑肿瘤的有希望的结果。由于其能够处理高分辨率图像并分割整个肿瘤区域的能力，U-NET模型是其中之一，并且经常被使用。对于脑肿瘤治疗的分析和计划，使用多对比度MRI图像对脑肿瘤进行精确分割至关重要。深度学习模型在内，包括U-NET，PSPNET，DEEPLABV3+和RESNET50表现出令人鼓舞的脑肿瘤分割结果。使用Brats 2018数据集，我们在这项研究中比较了这些模型。我们使用各种措施评估模型，包括Hausdorff距离（HD），绝对体积差（AVD）和骰子相似性系数（DSC），我们研究了数据增强和传输学习方法如何影响模型的性能。研究结果表明，3D U-NET模型的表现最好，DSC为0.90，HD为10.69mm，AVD为11.15％。PSPNET模型的性能可比性，DSC为0.89，HD为11.37mm，AVD为12.24％。DEEPLABV3+和RESNET50模型的性能较低，DSC分别为0.85和0.83。基于发现和分析，建议使用多对比度MRI图像的脑肿瘤分割具有数据增强和转移学习的3D U-NET模型。
从个人利益到绿色动机：企业食堂可持续发展转型的消费者细分
这项研究是研究人员与服务和食品行业合作的结果，旨在获得细致入微的消费者洞察，为未来工作场所食堂的可持续性干预提供参考。该研究采用混合方法来评估消费者在食堂环境中的态度、动机和偏好，以及对食物选择的可持续性的看法。定量数据分析确定了三个不同的消费者群体，这些群体表明消费者在食物偏好和可持续性取向方面存在差异。一个群体的动机是个人利益，第二个群体的动机是利益和对动物福利的考虑，第三个群体更明显地倾向于可持续性。定性分析为食堂菜单和运营的可行和可取变化提供了额外的观点。综合起来，研究结果强调了食堂必须考虑客户的多样性，并根据不同的动机和偏好采用灵活的策略。这反过来可以将食堂变成测试可持续性干预措施的舞台，从而进一步深入了解一系列手段的有效性。我们的目标是将食堂干预的成果扩展到其他领域，从家庭开始，最终惠及整个社会。
我们准备好在自动驾驶中进行实时激光雷达语义细分吗？
摘要 - 在自动移动和机器人系统的感知框架内，对Lidars通常生成的3D点云的语义分析是许多应用程序的关键，例如对象检测和识别以及场景重建。场景语义分割可以通过将3D空间数据与专门的深神经网络直接整合在一起来实现。尽管这种类型的数据提供了有关周围环境的丰富几何信息，但它也提出了许多挑战：其非结构化和稀疏性质，不可预测的规模以及苛刻的计算要求。这些特征阻碍了实时半分析，尤其是在资源受限的硬件 - 构造方面，构成了许多机器人应用的主要计算组件。因此，在本文中，我们研究了各种3D语义分割方法，并分析了其对嵌入式NVIDIA JETSON平台的资源约束推断的性能和能力。我们通过标准化的培训方案和数据增强进行了公平的比较，为两个大型室外数据集提供了基准的结果：Semantickitti和Nuscenes。
如何取消与管道课程绑定的细分类别链接、取消事件、
正式培训信息的企业数据库，确保及时收集和传播信息到海军、国防部各部门、机构、服务、承包商和授权外国政府的各个层面。信息系统旨在支持海军培训活动、校舍、学习中心、培训支持中心等的管理和行政功能。CeTARS 包括各种功能，例如人员管理、学生培训管理、课堂支持管理、课堂活动资源调度、出版物和设备管理、系统实用程序、学生测试和评估、用户反馈报告和相关行政支持。CeTARS 是培训课程描述和统计信息的官方来源，并根据海军的要求提供学生和培训信息。有关 CeTARS 的进一步描述，请参阅参考资料 (a)。3.定义：
基于零化器的细分中指数多项式空间自动检测策略
指数多项式在细分中对于重建特定曲线和曲面系列（例如圆锥曲线和二次曲面）至关重要。众所周知，如果线性细分方案能够重现某个指数多项式空间，那么它一定是级别相关的，其规则取决于定义所考虑空间的频率（以及最终的多重性）。本文讨论了一种通用策略，该策略利用湮灭算子直接从给定数据中局部检测这些频率，从而选择要应用的正确细分规则。这是构建自适应细分方案的第一步，该方案能够局部重现属于不同空间的指数多项式。本文在一个涉及经典蝴蝶插值方案的例子中明确展示了所提策略的应用。这个特定的例子是对 Donat 和 L´opez-Ure˜na (2019) 中针对单变量情况所做工作的概括，这启发了这项研究。