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财务报告及审计财务报表
我们的目标是合理地确保财务报表整体上不存在因欺诈或错误而导致的重大错报，并出具包含我们意见的审计报告。合理保证是一种高水平的保证，但并不能保证按照国际审计准则进行的审计总能发现重大错报。错报可能源于欺诈或错误，如果可以合理预期错报会单独或总体影响使用者根据这些财务报表做出的经济决策，则错报被视为重大错报。
2023 年财务报表 - 合并
我们的目标是合理地保证整个合并财务报表不存在因欺诈或错误而导致的重大错报，并出具包含我们意见的审计报告。合理保证是一种高水平的保证，但并不能保证按照加拿大公认审计准则进行的审计总能发现存在的重大错报。错报可能源于欺诈或错误，如果可以合理地预期错报会单独或总体影响使用者根据这些合并财务报表做出的经济决策，则错报被视为重大错报。
CBSE | 技能教育部
为不同的活动（如游戏、食物和装饰品）分配资金。她创建了几个不同的预算计划，以查看更改每个类别的金额对总支出的影响。Radha 如何在同一个电子表格中有效地比较学校活动的不同预算计划？（a）通过在纸上写下每个预算（b）通过使用电子表格中的假设情景功能来创建和分析不同的预算选项（c）通过让她的朋友猜成本（d）通过使用筛选功能一次查看一个类别
通过原子随机性计算碳化物的熵
高熵碳化物 (HEC) 备受关注，因为它们是超高温和高硬度应用的有希望的材料。为了发现具有增强屈服强度和硬度的碳化物，需要基于机制的设计方法。在本研究中，提出了位错核原子随机性作为提高硬度的机制，其中位错核处不同元素之间的随机相互作用使位错更难滑移。基于密度泛函理论计算了 a ∕ 2 ⟨ 1 ̄ 10 ⟩ {110} 刃位错的 Peierls 应力，其中通过增加位错核处的元素数量来增加原子的随机性。结果表明，Peierls 应力在统计上随着元素数量的增加而增加，表明加入更多元素可能会产生更高的硬度。基于这一指导原则，我们制备了三种八阳离子 HEC（Ti、Zr、Hf、V、Nb、Ta、X、Y）C（X、Y = Mo、W、Cr、Mo 或 Cr、W），其成分由从头计算的形成焓和熵形成能力决定。单相致密陶瓷均表现出约 40 GPa 的高纳米压痕硬度。位错核心处不同元素之间的随机相互作用为提高结构陶瓷的硬度提供了一种机制。
2024 年年度报告
审计师对合并财务报表审计的责任 我们的目标是获得合理保证，以确保合并财务报表整体上不存在因欺诈或错误而导致的重大错报，并出具包含我们意见的审计报告。合理保证是一种高水平的保证，但并不能保证按照日本普遍接受的审计准则进行的审计总能发现存在的重大错报。错报可能源于欺诈或错误，如果可以合理预期错报（无论是单独还是总体而言）会影响使用者根据这些合并财务报表做出的经济决策，则错报被视为重大错报。
怀孕期间接种疫苗 - 为宝宝提供最好的……
疫苗通常在怀孕 16 至 32 周时接种。如果因任何原因错过了疫苗接种，您仍然可以在分娩前接种。如果您在宝宝出生前错过了疫苗接种，您仍然可以在宝宝满 2 个月前接种。这将通过母乳喂养为宝宝提供一些保护。
利用 3d 纳米尺度应变映射技术对卤化物钙钛矿中光诱导位错迁移进行成像
近年来，卤化物钙钛矿材料已用于制造高性能太阳能电池和发光装置。然而，材料缺陷仍然限制了器件的性能和稳定性。在这里，基于同步加速器的布拉格相干衍射成像用于可视化卤化物钙钛矿微晶体中的纳米级应变场，例如缺陷局部的应变场。尽管 MAPbBr 3 (MA = CH 3 NH 3 + ) 晶体具有很高的光电质量，但其内部存在明显的应变异质性，并且通过分析其局部应变场可以识别出〈100〉和〈110〉刃位错。通过在连续照明下对这些缺陷和应变场进行原位成像，发现了数百纳米范围内剧烈的光诱导位错迁移。此外，通过选择性研究被 X 射线束损坏的晶体，较大的位错密度和增加的纳米级应变与材料降解和使用光致发光显微镜测量评估的显著改变的光电特性相关。这些结果证明了卤化物钙钛矿中扩展缺陷和应变的动态性质，这将对设备性能和操作稳定性产生重要影响。
使用数字化手动和基于网络的人工智能头颅测量追踪软件进行头颅测量的比较
目的：针对不同的矢状骨性错颌畸形，比较手动数字化头颅测量分析（DM）和通过在线人工智能（AI）平台进行的自动化头颅测量分析所进行的测量结果。方法：纳入 105 名随机选择的个体（平均年龄：17.25 ± 1.87 岁）的头颅测量 X 光片。采用Dolphin Imaging软件进行DM头颅测量分析，采用WebCeph平台进行基于AI的头颅测量分析。总共评估了 10 个线性测量和 12 个角度测量。使用配对 t 检验、单因素方差分析和组内相关系数来评估两种方法之间的差异。显著性水平设定为p<0.05。结果：除参数 SNB、NPog、U1.SN、U1.NA、L1-APog、I/I 和 LIE 外，其余所有参数在两种方法之间均显示出显著不同的值（ p < 0.05）。在 I 类错颌畸形组中，两种方法的 SNA 和 SNB 测量值没有差异（p > 0.05），但在 II 类错颌畸形组中，两种方法之间存在差异。然而，在 III 类错颌畸形组中，只有 SNA 存在差异（p < 0.05）。三个错颌畸形组的 ANB 角存在显著差异。除 CoA 和 CoGn 外，两种方法的所有参数均表现出良好的相关性。结论：虽然两种头颅测量分析方法在某些测量结果上存在显著差异，但并非所有差异都具有临床意义。基于人工智能的头颅测量分析方法需要改进，对每个错颌畸形具有更高的特异性。