国防部文职人员管理系统:国防文职情报人员系统生效调整 发起部门:国防部人事和战备副部长办公室 生效日期:2023年10月30日 发布方式:获准公开发布。可在指令司网站 https://www.esd.whs.mil/DD/ 上查阅。 重新发布和取消:国防部指令 1400.25,第 2004 卷,“国防部文职人员管理系统:国防文职情报人员系统 (DCIPS) 生效调整 (AIF)”,2011 年 9 月 16 日,经修订 批准人:国防部人事和战备副部长 Gilbert R. Cisneros, Jr. 目的:本指令由几卷组成,每卷都有自己的目的。根据国防部指令 5124.02 和 1400.25 中的授权:
本 AIF 包含加拿大证券立法中有关 Converge 及其业务的“前瞻性信息”和“前瞻性声明”(统称为“前瞻性声明”)。任何涉及预测、期望、信念、计划、预计、目标、假设、未来事件或表现的讨论的陈述(通常但并非总是使用诸如“预期”或“不预期”、“预计”、“预期”或“不预期”、“计划”、“预算”、“安排”、“发展”、“寻求”、“预期”、“指引”、“展望”、“潜在”、“前景”、“目标”、“指示性”、“打算”、“预测”、“估计”、“相信”或“打算”或此类词语和短语的变体,或表明某些行动、事件或结果“可能”或“可以”、“将会”、“或许”或“将会”发生或实现)均不是历史事实陈述,而可能是前瞻性陈述。
为使读者了解公司的未来前景,本 AIF 包含适用证券法所定义的前瞻性信息(“前瞻性信息”),包括公司的增长目标、电力生产、预期项目、在建项目和高级预期项目的成功开发、建设和融资(包括税收股权融资)、资金来源和影响、项目收购、无追索权项目级融资的执行(包括其时间和金额),以及此类收购预计产生的战略、运营和财务利益和增值、业务战略、未来发展和增长前景(包括与 Hydro-Quebec 的战略联盟下的预期增长机会)、业务整合、治理、业务前景、目标、计划和战略重点,以及其他非历史事实的陈述。前瞻性信息通常可以通过使用“大约”、“可能”、“将”、“可能”、“相信”、“预期”等词语来识别,
作为我们实现卓越运营的战略重点的一部分,包括我们在全球工厂实施下一代世界级制造的努力,每个工厂都必须遵守一套运营原则,这些原则定义了以下领域的一套共同目标和推荐的工具/业务实践:以员工为中心;安全和健康的工作环境;以工艺和全面质量为荣;诚信和尊重;运营效率;废料和废物消除;运营可用性;沟通;认可和奖励。Magna 运营原则与我们的 MAFACT 评估系统相关联(详见本 AIF 中的“第 6 节 - 业务描述 - 制造和工程”),以使我们的运营能够不断衡量其在实现世界级制造方面的进展。
值得注意的是,印度的另类投资基金 (AIF) 受印度证券交易委员会 (SEBI) 监管。其他发挥重要作用的政府机构包括财政部、养老金和保险领域的行业监管机构以及印度储备银行。此前,SEBI 制定了 1996 年 SEBI(风险投资基金)条例(“VCF 条例”),以鼓励对初创企业和中型公司的投资。自 VCF 条例出台以来,SEBI 发现,风险投资途径已被其他几种类别的基金使用,例如私募股权基金、房地产基金等。此外,由于根据 VCF 条例,注册为风险投资基金(“VCF”)并非强制性要求,因此并非所有私募股权或其他类别的基金都在 SEBI 注册。
然而,ATPL 最近在本财年获得了大量债务(2023 年 12 月从 ICICI 信贷机会基金 - AIF I 和 Piramal 结构化信贷机会基金以 NCD 形式获得 325 千万卢比)来为股票收购提供资金。这缓和了债务覆盖率指标,预计 2024 财年的合并总债务/OPBITDA 为 6-6.5 倍。然而,调整剩余现金和流动投资后,同期的净总债务/OPBITDA 估计为 1.8-2 倍。截至 2023 年 10 月 31 日,以现金和流动投资形式提供的可用流动性约为 222 千万卢比,这为评级带来了安慰。ATPL 计划在未来 18 个月内与 Nihilent 合并,该公司计划以相对优惠的条件为债务再融资。ICRA 将继续监测有关此事的发展。
Greenlane Renewables Inc.(“公司”)是一家上市公司,在TSX(TSX:GRN)上交易,其主要办事处在加拿大不列颠哥伦比亚省的温哥华。本演讲是出于信息目的,不是出售或征集公司购买任何证券的要约,并且与购买或出售任何担保有关。正在考虑收购公司证券的本演讲者的收件人转交给公司向加拿大证券监管机构提供的公共文件,这些文件可在www.sedarplus.ca上提供,可根据公司的Sedar+个人资料提供。关键信息包括(i)截至2023年12月31日(“ 2023 AIF”)年度的公司年度信息表格,以及(ii)截至2023年12月31日的年度公司的管理讨论与分析(“ MD&A”)(“ 2023年年度MD&A”)。
在此年度信息表格(“ AIF”)中包含的某些陈述(“ reconafrica”或“ Company”)构成“前瞻性陈述”或“前瞻性信息”或“前瞻性信息”,这是加拿大,美国,美国和任何其他适用的司法管辖区和任何其他适用的司法(集体,“前瞻性说法)的适用含义”。前瞻性陈述通常是但并非总是通过使用诸如“预期”,“相信”,“可以”,“估计”,“期望”,“预测”,“预测”,“指导”,“指导”,“五月”,“计划”,“计划”,“预测”,“预测”,“ Project”,“应该”,“目标”,“目标”,“将”,或类似的方式来看的ANE ONE AN ANTOUMESS ANE的词语,或类似的语言来表明ANE的词语。These statements represent management ' s expectations or beliefs concerning, among other things, future operating results and various components thereof or the economic performance of the Company, future production and grades, the economic limit or viability of assets, projections for sales growth, estimated revenues, resources, targets for cost savings, general economic conditions, the construction cost of new projects, the timing and outcome of exploration projects and drilling programs, projected capital expenditures, transportation costs, the新项目的时机,法律程序的结果,对公司的一般认识,收购,未来债务水平的融合,财政制度,碳氢化合物价格的前景,经济复苏的前景,交易环境的前景,对策略,策略,成本协同,成本协同,收益,福利成本或整合公司和公司的业务和公司的行业和各个国家和各个国家和各个国家和公司的业务和公司的业务和公司和公司的业务和各个行业和公司的业务和公司的业务和各个行业和公司的业务和公司的业务和各地。此类前瞻性陈述中包含的预测,估计和信念必然涉及已知和未知的风险和不确定性,这些风险和不确定性可能会导致未来期间的实际绩效和财务结果与未来绩效的任何预测或此类前瞻性陈述所表达或暗示的任何预测。操作条件可能会对事件的时机产生重大影响。因此,提醒投资者,事件或环境可能导致结果与预测的结果有实质性差异。对公司的管理层认为,在那些前瞻性陈述中所反映的期望是合理的,但是不能保证这些期望将被证明是正确的,并且本aif中包含的这种前瞻性陈述不应过分依赖。
称为肺癌的恶性疾病的特征是肺组织或细胞中未经检查的生长。这种异常生长发展为一种称为癌的肿瘤。如果它是不适当或不快速治疗的,它可能会转移到身体的其他区域。在多细胞生物中,凋亡是一个程序性细胞死亡的过程,其中细胞经过一系列生化事件,这些事件促进细胞发育,消除不良细胞,保留组织完整性并停止癌症的传播。这是单元进行受控自杀的方法。细胞收缩,发展出泡沫,并在凋亡过程中分解其DNA。凋亡细胞突变会导致组织损伤,肿瘤生长,未检查的细胞分裂和神经退行性疾病。引起凋亡。凋亡细胞中的突变会导致不受控制的细胞增殖,肿瘤发育,组织损伤和神经退行性疾病。凋亡诱导因子(AIF)是与caspase依赖性和caspase独立凋亡途径有关的线粒体蛋白。AIF最初被描述为细胞死亡介质,并在肺癌中起重要作用。包含蛋白4或CHCHD4的结构域的卷曲螺旋螺旋参与氧化应激调节和线粒体健康维持。chchd4通过与线粒体内膜中的蛋白质相互作用,在细胞对损伤的反应中起作用。chchd4可能会对肺癌细胞的存活产生影响,特别是在存在癌细胞典型的氧化应激的情况下。计算机辅助药物设计(CADD),也称为硅药物设计中,是一种计算方法,它使用生物信息学工具来查找类似于药物的分子。借助这些工具分析并预测了可能的候选药物的生物学和物理化学特征。因为它提供了用于分析大量生物学数据,预测药品目标相互作用,建模蛋白质结构和模拟分子相互作用的工具和技术,因此生物信息学对于内核药物设计至关重要。这项研究可以为癌症中针对线粒体功能和细胞死亡途径的更有效的疗法铺平道路,从而弥合理论研究和在药物发现中实际应用之间的差距,以改善患者的预后。
在成功完成该模块后,学生应能够:LO1使用概率LO2设计的原理分析和设计重要的信号处理和机器学习(SPML)算法(SPML)算法,设计可易和有效的递归计算流量,用于在线过滤,以在线过滤和预测标准工程的LO3指定和替代设备的Steelarize in Startien felients in Startion interation felients in Startien felients in Startien felient in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1, (过滤,均衡和系统识别); and implement Kalman filters in nonstationary filtering scenarios LO5 Compare parametric and nonparametric techniques for temporal and spatio-temporal regression problems LO6 Derive optimal classifiers based on matched probability models, and compare them to off-the-shelf classifiers ( k -means, EM) LO7 Implement optimal transport (OT) solutions to problems of (i) resource allocation, and (ii) training-data repair for AI公平(AIF)研究生属性:负责任地行动的水平 - 独立思考 - 不断发展 - 增强 - 有效地进行交流 - 增强了 - 增强