XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难以预测
机器学习和人工智能在应对当今公用事业挑战中的力量
Business Wire 援引 IDC 的一份报告预测，“采用人工智能的企业对客户、竞争对手、监管机构和合作伙伴的响应速度将比同行快 50%。”人工智能和机器学习使公用事业部门的企业能够应对难以预测的天气事件，并启动快速、有针对性的响应。具有人工智能功能的解决方案可提供洞察力，帮助公用事业提供商缩短响应时间、恢复和获取资源。
2023 年年度报告
在经历了新冠疫情期间的异常时期后，我们预计 2023 年的运营环境将恢复正常。但事实并非如此。与前几年一样，2023 年既难以预测又困难重重。总体而言，年初一切如预期，我们的净销售额和盈利能力都有所提高。然而，夏季过后，我们较大业务部门的市场需求出现了明显的负面转变，这意味着公司的总净销售额低于预期。在变革中，我们加大了发展业务和组织战略核心的力度。
2024-2026 年美国经济展望
目前，11 月选举的结果仍然难以预测。但几乎可以肯定的是，2025 财年将在持续决议下开始。除此之外，财政路径可能会因选举结果而出现很大差异。我们的预测在不同选举结果情景下对政府主要消费、转移、收入和进口关税轨迹进行了平均，但共同点是可自由支配的非国防支出增长放缓和国防支出继续扩大。在我们的预测期内，无论选举结果如何，我们预计不会有任何重大改革来解决联邦财政轨迹的长期可持续性问题。
区块链技术在支付领域发挥重要作用
前瞻性陈述 本内容可能包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法案所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述通常以“相信”、“估计”、“预期”、“打算”、“可能”、“预计”、“可能”、“应该”、“将”、“继续”等词语和其他类似表述来标识。除历史事实陈述之外的所有陈述均可能为前瞻性陈述，这些陈述仅代表陈述作出之日的情况，不保证未来表现，并受某些风险、不确定性和其他因素的影响，其中许多因素超出我们的控制范围且难以预测。
AVL——满足澳大利亚能源存储需求的解决方案
已知和未知的风险、不确定性和其他因素（其中一些超出 AVL 的控制范围）难以预测，并可能导致实际结果与前瞻性陈述中表达或预测的结果大不相同。此类风险包括但不限于资源风险、金属价格波动、货币波动、生产成本增加和矿石品位或回收率与采矿计划中假设的差异，以及我们向其销售产品的国家和地区的政治和运营风险以及政府监管和司法结果。有关此类风险和其他因素的更详细讨论，请参阅公司的年度报告以及公司的其他文件。
OER 与能源存储 - RIPUC
• 该计划只能与光伏配对，独立项目不符合条件。• 该计划无法支持已经拥有太阳能的客户的电池项目。• REF 规则要求光伏系统必须采用净计量。• REF 小型项目仅限直接所有权，无租赁或 PPA* • 依靠太阳能安装商向客户介绍加法器 • 客户难以理解互联解决方案激励措施，激励价值难以预测 • 项目必须符合 REF 规则和规定，包括 80% 的 TSRF 要求
第三方风险管理的上升潮流
在一个日益全球化和相互联系的世界中，供应链的复杂性增长。这是一种加速趋势，在全球范围内为组织带来了重大风险。在当今动荡的操作环境中，供应商的性能更难衡量，通货膨胀更难以遏制，并且在世界范围内更难以预测。挑战可以在任何地方出现，从地缘政治到自然灾害，大流行和数字领域。除了纯粹的业务连续性之外，公司面临着越来越多的声誉风险，因为对环境，社会和治理（ESG）问题的关注将提高公司议程。
2024 财年宗旨报告 - 庆祝 40 年影响力
本报告包含有关未来事件的前瞻性陈述。除历史事实陈述之外的所有陈述均可视为前瞻性陈述。这些陈述基于对我们经营所在行业的当前预期、估计、预测和预测以及我们管理层的信念和假设。请读者注意，这些前瞻性陈述仅为预测，并受难以预测的风险、不确定性和假设的影响，包括我们最近向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的 10-K 表和 10-Q 表中所列的风险、不确定性和假设。前瞻性陈述仅代表截至作出之日的情况，我们不承担更新任何前瞻性陈述的义务。