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U.C.投资：ESG集成仪表板 当前运营的预算 购买信息图表的出口控制
多元化的回报：团队气候变化：以“可持续投资框架”为指导的风险降低，我们将环境可持续性，社会责任和审慎治理因素的风险评估系统整合到我们的投资过程中。
时间地理生命图与医疗图表
我们是否使用时间地理生命图表获得了更多信息？致谢：院前急性精神病学（PAP）部门和精神病急诊室以及导师夏洛塔·桑克维斯特（Charlotta Sunnqvist）非常感谢。利益冲突：作者没有宣布利益冲突。Joanna Palm Joanna.palm@skane.seJoanna Palm Joanna.palm@skane.se
使用局部拓扑特征增强图表学习
在图表上的表示是一个基本问题，在各种任务中可能至关重要。图形神经网络是图表学习的主要方法，其表示能力有限。因此，将高阶拓扑和几何信息明确提取并纳入这些模型可能是有益的。在本文中，我们提出了一种原则性的方法，以根据持续同源性理论提取图形的丰富连通性信息。我们的方法利用拓扑特征来增强图形神经网络的表示学习，并在各种节点分类和链接预测基准上实现最先进的性能。我们还探索了拓扑特征的端到端学习的选择，即将拓扑计算视为学习过程中可区分的操作员。我们的理论分析和实证研究为在图形学习任务中采用拓扑特征提供了见解和潜在指南。关键字：持续的同源性，拓扑数据分析，图形神经网络，图表学习，图形同构
拉动策略图表报告工作援助
1。反应性策略的数量表格2。约束总数3。约束持续时间4。平均约束持续时间5。隔离数量6。隔离的持续时间7。隔离的平均持续时间8。需要随访的事件总数9。随访完成10的事件数量。需要随访完成的事件百分比
2024 年第四季度收益图表
• 我们在本次电话会议中的讨论将包括前瞻性陈述，这些陈述受重大风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与此类陈述表达或暗示的结果存在重大差异。我们包括有关以下内容的前瞻性陈述，其中包括我们预期的运营和财务业绩，包括财务指引和预测；辉瑞研发和商业组织的变化；重组；业务计划、战略、目标和前景；对我们的产品线、在研产品和候选产品的预期，包括预期的监管提交、数据读取、研究开始、批准、发布、临床试验结果和其他发展中数据、收入贡献和预测、潜在的定价和报销、潜在的市场动态，包括需求、市场规模和利用率和增长、表现、独占时间和潜在收益；战略评估；资本配置目标；全企业成本调整计划（包括预期成本、节省和潜在收益）；降低销售成本的生产优化计划（包括预期成本、节省和潜在收益）；股息和股票回购；我们的收购、处置和其他业务发展活动的计划和前景，包括我们于 2023 年 12 月收购 Seagen，以及我们成功利用增长机会和前景的能力；制造和产品供应；我们的环境、社会和治理 (ESG) 优先事项、战略和目标；我们为应对 COVID-19 而持续做出的努力；我们对 COVID-19 对我们的业务、运营和财务结果的影响的预期；以及关于我们的业务、运营和财务结果的其他声明。其中包括有关收入和每股收益增长的声明；预期的运营和财务业绩；我们产品线、在线产品、候选产品和其他适应症或组合的开发或商业潜力，包括预期的临床试验方案、临床试验的启动和进展以及试验数据读取的时间和潜力；提交申请和获得监管批准的时间和潜力；产品发布和商业化的时间和潜力；预期的概况和标签；潜在收入；我们药品或疫苗的预期突破、最佳或同类首创或重磅药物地位或预期进入市场；监管格局；竞争格局均为前瞻性的估计，可能会发生变化，并受临床试验、监管和商业成功、需求、供应可用性、过剩库存注销、产品召回、撤回、竞争和市场动态以及近期变化，以及美国和全球经济和贸易政策的潜在变化，包括关税。这些声明可能受到可能被证明不准确或不完整的基本假设的影响，并受风险、不确定性和其他因素的影响，这些因素可能导致实际结果与过去的结果、未来计划和预测的未来结果存在重大差异。关于这些和其他因素的更多信息，可以在辉瑞截至 2023 年 12 月 31 日的财年的 10-K 表年度报告及其后续的 10-Q 表报告中找到，包括其中标题为“风险因素”和“前瞻性信息和可能影响未来结果的因素”的部分，以及后续的 8-K 表报告，所有这些报告均已提交给美国证券交易委员会，可在 www.sec.gov 和 www.pfizer.com 上查阅。潜在风险和不确定性还包括全球经济和/或地缘政治不稳定、外汇汇率波动和通胀压力以及 COVID-19 影响的不确定性。本报告中的前瞻性陈述仅代表本报告的原始日期，我们不承担更新或修改任何这些陈述的义务。
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Jennifer Aurandt-Pilgrim，Marquis Energy Scott Betts，Corteva Agriscience Luis Cascao-Pereira，IFF John Caupert，国家玉米到乙醇研究中心Daniel Cullen，USDA Forest Service Brian Service Brian Brian Brian Davison，Ornl/Cbi Nathan nathan Deboom，Califor Califor Califor Califor + Power + Power + Power
CNN和视觉模型的比较研究图表图像分类
摘要：图表图像分类是自动化数据提取和从可视化的解释的关键任务，这些任务被广泛用于业务，研究和教育等领域。在本文中，我们评估了卷积神经网络（CNN）和视觉模型（VLM）的性能，鉴于它们在各种图像分类和理解任务中的使用越来越多。，我们构建了25种图表类型的不同数据集，每个数据集包含1,000张图像，并培训了多个CNN体系结构，同时还评估了预训练的VLM的零拍概括能力。我们的结果表明，在经过专门用于图表分类的培训时，CNN胜过VLM，尽管如此，它仍显示出有希望的潜力，而无需特定于任务的培训。这些发现强调了CNN在图表分类中的重要性，同时突出了VLM的进一步微调的未开发潜力，这对于推进自动数据可视化分析至关重要。