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获取CMP和capital-raise- ...
垂直整合的水服务公司Vysarn Limited（ASX：VYS）（Vysarn或Company）宣布，它已签订了具有约束力的股票销售协议（SSA），以收购CMP咨询集团PTY Group Pty Ltd（CMP）（CMP），咨询工程公司，咨询工程公司，一家咨询工程公司，具有特定的重点是对水工业的特定重点。此外，维萨恩（Vysarn）从机构和其他专业和先进的投资者那里收到了公司承诺，单次将大约9,550万份新的全额付款普通股（新股）（新股价）置于新股价，每股0.40美元，以筹集约3820万美元。根据SSA，该公司将从CMP（卖方）控制的三个独立的私人实体中获得CMP中发行股票的100％，以预期现金考虑2400万美元和1000万个普通Vysarn股票。在三年内进一步推迟考虑了3000万股Vysarn股份，在CMP之前，在利息税和折旧（EBITDA）目标之前获得收益。卖方收到的所有Vysarn股票将在发行之日起12个月内在自愿托管中持有。递延考虑股份将在未来的期间发行，公司将寻求股东批准。前期现金对价假定CMP是免费收购债务的，并且在收购完成时具有商定的营运资金水平（完成），预计将在2024年10月31日左右发生，并根据当时的实际债务水平和工作资本进行调整。完成后，CMP将成为Vysarn的全资子公司。CMP收购考虑的现金部分将通过资本筹集资金。以下附录中总结了完成条件和其他材料条款。Vysarn董事总经理兼首席执行官詹姆斯·克莱门特（James Clement）表示，成功收购CMP将是有影响力的，尤其是与公司建议购买废水服务PTY Ltd（WWS）的结合，从2024年9月1日起生效。“这项交易提供了国家规模，专业知识，客户的多样化以及维萨恩成长的重要平台，以及在维多利亚州，新南威尔士州和昆士兰州的一代水基础设施繁荣中一次接触一次。“合并后的公司处于良好的位置，可以从500亿美元的$ 50亿美元中受益，该亿美元专门用于在未来10年内投资于澳大利亚三个人口最多州的水基础设施和项目的投资。“ CMP和WWS交易都符合我们严格的投资标准，即收益积累，并具有一致的管理和资本光业务模型。结合了高质量客户的扩大和多元化的投资组合，维萨恩（Vysarn）的位置很好，可以为股东提供稳定的长期收入增长。”
成人语言获取
拥有全球6000多种生活语言，很明显，人类具有固有的发明，学习和掌握语言的能力。由诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）提出的在20世纪中期语言研究的兴起期间，普遍语法理论表明，人脑是为了获取语言而熟练的，“所有人类语言都是源于这种理论的”（Cruise 2013）。在生命的发展阶段，5岁以下的儿童完全认识到沟通或语法规则。直觉，他们学习如何操纵这些规则以形成连贯的思想。这不是一个特定社区的特有事件；这是永远的。中国文化的孩子以相同的速度学习普通话，并且与欧洲儿童学习法语，意大利语，俄语或克罗地亚人相同。（Tronolone 2004）。无论孩子在地球上的何处，在获得母语时，称为L1或主要语言，该语言的规则都是通过同化和与环境语音社区的互动来掌握的。
获取收益的同时管理风险...
在探索的早期阶段，许多企业领导者可能会通过要求这些工具审查关键文档和文件来“测试”生成式 AI 功能，以了解 AI 的表现如何。但这样做，他们实际上可能允许他们的机密文件成为 AI 用于学习和改进的“公共来源”的一部分。这意味着专有的机密数据现在已经退出了组织的“围墙”。突然意识到这一现实，许多组织已经在其 IT 平台内创建了边界，阻止使用开放访问的生成式 AI 平台，并且只允许在其平台内使用这些工具（而不是在开放网络上）。阻止使用不在组织私有 IT 系统内的生成式 AI 工具可能是您的组织需要考虑的重要第一步。
人类如何从人工智能获取信息
尽管关于对话代理的设计和使用的研究越来越多，但对话代理仍然难以完全取代人工服务。因此，越来越多的公司采用人机协作系统来提供客户服务。了解人们如何从人机协作对话中获取信息非常重要。虽然现有的工作依赖于自我报告的方法来从用户那里获得定性反馈，但我们在彻底检查了现实世界的客户服务日志后，总结出了人机协作对话中用户消息的分类系统，可以客观地反映用户的信息需求。我们将用户消息分为五类和 15 种特定类型，与三个高级意图相关。两位注释者独立对来自 300 次对话的同一组 1,478 条用户消息进行分类，并达到了中等一致性。我们总结并报告了不同消息类型的特征，并比较了它们在仅有人类、AI 或两者代表的会话中的使用情况。我们的结果表明，不同类型的消息在使用频率、长度和与会话中其他消息的文本相似性方面存在显著差异。此外，在我们的数据集中使用不同消息类型的频率在与不同类型的代表的会话中似乎是一致的。但我们也观察到在与不同代表的会话中，一些特定消息类型存在一些显著差异。我们的结果用于建议人机协作对话系统中一些需要改进的领域和未来的工作。
获取数字能力的要求...
1. 简介国防部 (DoD) 的能力正变得越来越紧密，因此也变得越来越复杂。通过模块化开放系统方法等概念以及通过提供计算和存储的商品类平台实现的更大抽象，国防部继续向信息企业发展，其中数字能力是常态，集成和安全比以往任何时候都更加重要。就本指南而言，数字能力是指通过国防部自适应采购框架获得的能力，该框架包含信息技术 (IT) 的组成部分，包括国家安全系统 (NSS)、网络、网络安全、电磁频谱和/或定位、导航和计时，符合美国法典 (U.S.C.) 第 10、40 和 44 篇和国家安全指令 42 的相关部分。符合此定义的能力示例包括适用的其他术语，请参阅第 3 节“范围”。
GSK 的定价和获取原则
• 我们与患者已经获得的药物进行比较，并从临床试验中生成重要证据，以确定我们的药物和疫苗在安全性、有效性和整体健康结果方面的增量价值。 • 我们在现实世界中生成证据，通过避免住院、减少医疗干预和提高生产力等措施来验证我们的临床、经济和社会价值。 • 我们在临床试验中建立跨年龄、性别、种族和民族的多样性，以便我们的药物和疫苗的价值代表受疾病影响的现实世界人口。 • 我们在临床试验中确定哪些患者将从我们的药物和疫苗中受益最多，并在我们的市场批准和产品推广中对此进行定义，以便患者、医疗保健专业人员和付款人获得尽可能高的价值。并且，在可能的情况下，我们开发针对性疗法，使患者与药物相匹配，以提供更大的确定性。 • 我们根据世界银行的分类，根据一个国家的社会经济状况进行调整，以确保可负担性和可用性，包括针对中低收入国家公共卫生优先事项的疫苗分级定价。
神经网络应用于知识获取...
VI.1 .从神经网络的例子中学习....................................................... .... 84 ........................................................ ................六.2.神经网络中的输入和输出数据 8 6 ................................................ . ...................... 六.3.神经网络中概念的表示 8 9 ................................................ .. ...................................... . VI.3.1 简单概念：9 0 ...................................... ...................................... VI.3.2 .复合概念：9 5 ................................................ ................................. VI.3.3 .数字概念：9 8 ................................................ ................................................. ................................... VI.4.结论 99 ................................................ Vi1 .分类问题的架构 103． ...................................................... .......... VI1 . 1 神经网络问题的表示 103 ................................................ .. ...................................... . VII.2 分类中的神经网络 105 ...................................................... ................................................. ...... VII.2 提议的架构。 108................................................ ............ VII.3 建议架构的算法 112 ................................................ ........................................
人工智能和机器的获取和使用......
人工智能 (AI) 将彻底改变威胁格局，并大大增强可用于成功应对新旧威胁的工具库。它有可能提高 OHS 业务和运营流程的效率，加强旅行和移民管理中的客户服务并促进合法贸易，同时帮助解决 DI-IS 任务面临的一系列其他挑战。OHS 必须掌握这项技术，有效地应用它，并建立一支能够从人工智能中获益的世界级劳动力队伍，同时应对使用人工智能的对手带来的威胁。与此同时，我们还必须确保我们对人工智能的使用是负责任和值得信赖的，经过严格测试以确保其有效性，保护隐私、公民权利和公民自由，同时避免不适当的偏见，并尽可能透明并向我们服务的对象解释。