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深度学习的概述：里程碑，模型和趋势
India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Neural Networks are inspired by human brain, to make the computer to process data.神经网络用于深度学习，这是机器学习和人工智能的子集。基于目标应用程序实现了许多神经网络模型。本文提供了有关深度学习的概述。最初，描述了深度学习的发展。后来，它着重于了解工作必不可少的神经网络的基本概念。第三，它重点介绍了少数关键模型，例如馈电神经网络，经常性神经网络以及卷积神经网络的建筑和工作。最后，它讨论了深度学习的趋势。
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已按照《国际会计准则第 34 号：中期财务报告》编制。中期财务信息未经审计。中期财务信息反映了管理层认为公平呈现本文所述信息所必需的所有正常经常性调整。中期简明合并财务报表应与集团截至 2021 年 12 月 31 日止年度的合并财务报表一起阅读，因为它们不包括年度合并财务报表中要求的所有信息和披露。中期业绩不一定能反映全年业绩。中期简明合并财务报表以百万欧元为单位。
年度报告-2024.pdf
为了巩固我们在电气化解决方案领域的地位，我们将继续整合高度分散的太阳能安装市场，成为泛欧太阳能解决方案领域的领导者，并通过增值产品和服务来增强这一地位，强调重复和经常性收入机会。我们将购买和建立互补的商业和工业 (C&I) 能源管理和服务业务，以满足当地客户的需求和偏好，以补充太阳能安装并支持客户的电气化之旅。我们还将继续扩大我们的国内能源服务产品，包括根据当地市场法规和框架量身定制的热泵和混合解决方案。
使用机器学习的语音增强
Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。 尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。 机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。 本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。 本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。 它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。 这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。 关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。 语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。引言言语增强是通过人工智能的快速增长，尤其是机器学习而实现革命性进步的众多学科之一。其目标是在大声情况下提高语音信号的质量和清晰度。统计模型和信号处理技术是常规语音增强方法的基础[1]。但是，随着机器学习的发展，尤其是深度学习和复发性神经网络（RNN），语音增强的完成方式发生了巨大变化。由于机器学习模型，尤其是RNN可以在整个时间上保留上下文，因此它们尤其擅长处理顺序输入，例如
ECU 经济影响报告
DATA IMPLAN 包括用于创建经济模型的区域数据。输入到模型中的数据是来自大学和大学相关活动的支出注入。本研究中包含的广泛机构活动的支出列于表 1 的第一列。大学运营包括工资、用品、公用事业和奖学金。除了皮特县辐射到该州其他地方的当地支出外，居住在该地区各个社区的员工通过支出他们的劳动收入直接影响他们的社区。大学在研究上的支出代表由赠款和合同产生的外部资金，这些资金被带入北卡罗来纳州以支持知识的创造和传播，这是卡内基非常高研究活动 (R1) 机构的主要功能。大学的另一个主要功能是教学生。当学生上课时，他们通过出勤成本支出来支持经济。他们获得的知识和技能发展转化为他们毕业并进入劳动力市场的更高收入。他们完成学位后额外收入的影响被计入校友红利。游客还来大学参加体育和艺术娱乐、校园参观、入学指导和毕业典礼。在旅行过程中，他们会花钱购买食物、住宿、汽油等，这支持了当地、地区和州的经济。运营、研究、校友分红、学生支出和游客支出每年都会产生经常性影响。在 2023 财年，ECU 在资本项目上花费了 1890 万美元，其中包括建筑物、机械和设备、一般基础设施、计算机软件、租赁服务和订阅服务（表 9）。这些支出是非经常性的，因此影响是单独估算的。
区块链集成框架以检测和防止CAV
II。文字调查2.1。 标题：基于3D无线电地图的GPS欺骗检测和缓解蜂窝连接的无人机作者：Yong Chao dang； ALP Karakoc;年：2023参考链接：https：//ieeexplore.ieee.org/document/10254521问题：该论文涉及蜂窝连接的无人驾驶飞机（UAV）对GPS欺骗攻击的脆弱性，原因是它们对无键合的公民GPS服务的依赖。 这些攻击可以操纵“无人机”位置并破坏其任务，并强调安全的导航解决方案。 目的：目的是利用3D无线电图和机器学习技术来检测并置于蜂窝连接的无人机中的GPS欺骗攻击。 这涉及构建理论3D无线电图，采用机器学习方法（多层感知器，卷积神经网络和经常性神经网络）来分析II。文字调查2.1。标题：基于3D无线电地图的GPS欺骗检测和缓解蜂窝连接的无人机作者：Yong Chao dang； ALP Karakoc;年：2023参考链接：https：//ieeexplore.ieee.org/document/10254521问题：该论文涉及蜂窝连接的无人驾驶飞机（UAV）对GPS欺骗攻击的脆弱性，原因是它们对无键合的公民GPS服务的依赖。这些攻击可以操纵“无人机”位置并破坏其任务，并强调安全的导航解决方案。目的：目的是利用3D无线电图和机器学习技术来检测并置于蜂窝连接的无人机中的GPS欺骗攻击。这涉及构建理论3D无线电图，采用机器学习方法（多层感知器，卷积神经网络和经常性神经网络）来分析
1991 年国防部基地关闭和重新调整报告
根据该法案的要求，美国境内需要关闭或重新调整的军事设施名单是根据部队结构规划和最终标准确定的。名单包括建议关闭的 43 个基地和建议重新调整的 28 个基地。在 1992 至 1997 财年期间，实施这些建议的总成本预计为 57 亿美元。这些成本可以通过预计的土地价值约 19 亿美元来抵消。预计同期的总节省额将达到 65 亿美元。从 1998 财年开始的年度经常性节省额将达到约 17 亿美元。
技术部门趋势和优先级
当您的增长率很高时，您倾向于不必担心自己的效率，而是更多地扩大增长或地理位置。随着增长的放缓和优先级的变化，您可以做一些事情来利用这种停顿的增长，例如重组和合理化基础架构和过程。科技公司必须弄清楚如何在缓慢增长的环境中成长。也许是并购；也许在获得经常性收入方面变得越来越好。也许这是一种产品转变，使您可以回应客户在市场中的需求。，其中一些可能正在对您的内部操作进行重新调整以更加有效。
通过度量的视觉脑解码的EEG分类...比较p300检测的卷积和复发性神经网络
摘要：p300组件的单审判分类是一项困难的任务，因为信号比率低。但是，其应用于脑部计算机界面开发可以显着提高这些系统的可用性。本文介绍了P300分类的基线线性判别分析（LDA）与复发性（CNN）和经常性神经网络（RNN）的比较。实验是基于大型多学科的学龄儿童数据集。实验研究和讨论了几种超参数选择。提出的CNN略优于RNN和基线LDA分类器（63.2％的准确性比61.3％和62.8％）。差异在精度和回忆中最为明显。讨论了结果和建议对未来工作的含义，例如堆叠的CNN – LSTM。