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中端市场战略演变：战略对高增长企业的作用
您是天生的战略家，但总是会遇到障碍。您一直具有天生的战略天赋，推动您的业务取得了显著的成功。但现在，随着您的不断发展，您遇到了障碍。一切似乎都比以前更慢，更难以实现。曾经有效的反复试验方法现在可能要花费数百万的资金和时间才能做出每个决定。您对自己的能力充满信心，但缺乏您正在接近和/或计划达到的水平的经验。
2024年6月30日，期限端IFRS会计标准更新
管理评论是一份叙事报告，可以补充财务报表，并且在许多司法管辖区都需要监管机构。替代条款包括管理讨论和分析（“ MD＆A”），战略报告，年度报告等。2021年5月，IASB发表了《曝光管理草案评论》，该评论列出了董事会提出的有关准备管理评论的全面新框架的建议。提议的框架阐明了有关公司业务模型，战略，资源和关系，风险，外部环境以及财务绩效和职位的信息的披露目标。建议的框架将替换IFRS练习声明1管理评论。
低功耗、高稳定性的单端 6T SRAM 单元
摘要：本文提出了一种具有单端特性的 6T 单元，以提高稳定性、降低能耗、降低漏电功率。该单元与规格优良的 10 和 12 晶体管结构进行了比较。然而，上述结构设计为具有最佳参数，尺寸小，晶体管数量最少，从而减小了单元尺寸。在某些参数方面，例如写入噪声容限，该结构与其他结构相比具有最佳优点，甚至高于 12 和 10 晶体管的结构。通过切断要写入为“1”的存储节点的下拉路径来增强写入操作；读取操作无需切断下拉路径即可执行。在 VDD=0.4V 时，与传统的 6T 相比，所提出的结构的静态功率、读取容限、写入容限、读取能量和写入能量分别优越 33%、50%、215%、9% 和 5%。与标准 6T 结构相比，电气质量指标 (EQM) 参数提高了约十倍，表明新结构的价值已经得到体现。对 32nm 技术中 5,000 次读写产量的蒙特卡洛模拟表明，我们的单元产量比典型的 6T 单元高出 2 倍和 3.4 倍。因此，对于需要低能耗和高稳健性的应用，建议的 6T 单元是一个合适的选择。
有机薄膜晶体管的阈值电压控制的三端浮栅
摘要 - 浮动门（FG）细胞作为控制在thranddiode配置中操作的有机薄膜晶体管（TFTS）的电路级别方法。充电和排放。使用不超过4 V的编程电压，实现了阈值电压的系统调整到-0.5和2.6 V之间的值。该概念的多功能性是通过使用有机-TFT的FG细胞作为被动式直流体中可编程阈值溶剂的转置和二极管载荷式逆变器，并在透明，透明的透明塑料底物上制造的。直接菌显示出频率响应，改善3-DB点和涟漪降低。具有可编程FG-TransDiode负载的逆变器比传统的二极管逆变器具有更大的小信号增益，更大的输出 - 电压摆动和更大的噪声余量。
生成AIに关する実态调查2023年秋季
* 从 2023 年春季开始，将“预算内”选项整合到“我们目前正在开展利用生成 AI 的具体项目”中并重新统计。没有“我们为外部方提供生成 AI 服务”和“我们不为外部方提供服务，但我们在内部业务中使用生成 AI 等”的选项，因此未列出。 * 2023 年春季调查的结果通过将调查结果缩小到与本次调查对象相同的属性来重新统计。
青藏高原南部南北地堑系温泉气体地球化学特征与演化过程
81G 0.07 8.3 −9.3 — 3.67×10 11 3.8 0.3 95.9 0.4 65.2 34.3 注 ： “ — ” 表示未测出或无法计算 ； R C 为样品 3 He/ 4 He ； R A 为大气 3 He/ 4 He ： 大气 （ 3 He/ 4 He ） =1.39×10 −6 、（ 4 He/ 20 Ne ） =0.318 ， 地幔 （ 3 He/ 4 He ） =1.1×10 −5 、（ 4 He/ 20 Ne ） = 1 000 ， 地壳 （ 3 He/ 4 He ） =1.5 ×10 −8 、（ 4 He/ 20 Ne ） =1 000 ； δ 13 C-CO 2 端部构件的值 ： 地幔端元取值 （ δ 13 C=−6.5±2.5‰ ， CO 2 / 3 He=2×10 9 ）， 碳酸盐端元取值 （ δ 13 C=0±1‰ ， CO 2 / 3 He=1×10 13 ）， 沉积物端元取值 （ δ 13 C=−30±10‰ ， CO 2 / 3 He=1×10 13 ） 。
日本医学生物工学会甲信越支部长野地区
有。当进行EMD时，测得的EEG波形根据波形不同可以达到IMF3，甚至IMF4。从 IMF2 开始的所有添加的波形都使用以下方法进行区分。本实验对Fz、Cz、Pz三个电极进行EMD分析，对四个选项分别比较IMF中P300分量的幅值，输出并统计幅值最大的选项。然后将最受欢迎的选项确定为受试者选择的菜单。 3.结果表1显示了所有受试者的两级菜单选择实验的结果。括号内的刺激为目标刺激，括号左边的刺激为选择刺激。目标刺激和选定刺激匹配的情况显示为黄色。受试者 A 能够在任务 2 和 3 中选择第二层和第三层中的目标刺激。受试者B能够在任务1和4中选择目标刺激，并且能够区分第一层级中的所有目标。受试者 C 在所有试验中都能够区分两个层级。
蛛形纲动物大脑的寒武纪起源揭示了螯肢动物的早期分化
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 11 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.02.27.582391 doi：bioRxiv 预印本
通过真正近端策略优化进行量子架构搜索
量子架构搜索 (QAS) 是使用智能算法自愿设计量子电路架构的过程。最近，Kuo 等人 (Quantum architecture search via deepreinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2104.07715, 2021) 提出了一种基于深度强化学习的 QAS (QAS-PPO) 方法，该方法使用近端策略优化 (PPO) 算法自动生成量子电路，无需任何物理专业知识。然而，QAS-PPO 既不能严格限制新旧策略之间的概率比，也不能强制执行明确定义的信任域约束，导致性能不佳。在本文中，我们提出了一种新的基于深度强化学习的 QAS 方法，称为基于信任区域的 PPO 和 QAS 回滚 (QAS-TR-PPO-RB)，仅从密度矩阵自动构建量子门序列。具体而言，受 Wang 研究工作的启发，我们使用改进的裁剪函数来实现回滚行为，以限制新策略与旧策略之间的概率比。此外，我们利用基于信任域的裁剪触发条件，通过将策略限制在信任域内来优化策略，从而保证单调改进。在多个多量子比特电路上的实验表明，我们提出的方法比原始的基于深度强化学习的 QAS 方法获得了更好的策略性能和更低的算法运行时间。