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RADIUS RECYCLING, INC. 10-Q 表格季度报告已提交 2025-01-08
本季度 10-Q 表报告中的前瞻性陈述包括关于未来事件或我们对未来的期望、意图、信念和战略的陈述，其中可能包括关于设备升级、设备故障和设施损坏对生产的影响的陈述，包括维修和恢复运营的时间；保险追偿的实现；公司的前景、增长计划或预期结果或目标，包括定价、利润率、销量和盈利能力；收购的完成和收购业务的整合；加工和制造技术改进以及信息技术系统的投资进展和影响；供应链中断、通货膨胀和利率上升的影响；流动性状况；我们从持续经营中产生现金的能力；我们销售市场的趋势、周期性和变化；战略方向或目标；指标；制造和生产流程的变化；递延所得税资产的实现；计划资本支出；与我们遵守环境和其他法律有关的任何协议或行动的成本和状态；预期税率、扣除额和抵免额；制裁和关税、配额和其他贸易行动及进口限制的影响；流行病、疫情或其他突发公共卫生事件的影响；劳动力短缺或劳动力成本增加的影响；我们退休计划下的义务；业务重组、成本控制和生产率改进计划带来的福利、储蓄或额外成本；采用新会计准则的潜在影响；以及应计项目的充分性。
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
PLOS气候 - CERES研究存储库
1牛津可持续基础设施系统计划（OPSIS），环境变化研究所，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学，2 ihcantabria，Instiatuto de Hidraulica Ambiental de la la la la la la la de la de Cantabria，西班牙桑坦德，西班牙桑坦德，西班牙桑坦德，3，3 3，苏黎世，Zurich，Zurich，switerd，switser，switerd，switem，Zurich，4阿姆斯特丹，荷兰，剑桥大学5号工程系，剑桥大学，英国剑桥市，6，6座航空运输管理中心，克兰菲尔德大学，克兰菲尔德，英国克兰菲尔德，7地理和地理知识科学，乔治·梅森大学，美国费尔法克斯，弗吉尼亚州，美国，美国，美国8号。苏黎世，瑞士
转导零射击和少量剪辑-CVF Open Access
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究，但在最近的，快速增长的文献中，有关适应视觉模型（如剪辑）的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类，其中在其中共同进行推理，在一批无标记的查询样品中共同执行，而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征，从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化（EM）的启发，我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题，该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上，我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20％的ImageNet准确性。此外，我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供：https：//github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
气候变化和人类的国家行动计划...
关于企业Esaster的本质Rajori 2,630.266 78.36 78.38 7.628 POONCH PONT查mu 3,097.526.406 1.829。
yerichob@gmail.com气候变化对...
Area (Kg/Kg/) Yield (Kg/Kg/ha) 60,000 281 60,000 60,000 140,000.5 DR Congo 200,000,000,000,000,000,009,009,037,037,0 160,000,000,000,000,000,000,000,000,000.5 Tanzania 229,000, 216,000,000,000,000,288, 288,000,042,0 - 523,184 – Africa 2,440,684，408.5 2,440,684，384,684,684 368资料来源：ICO，2015年；联合国，2018年； USDA，2019a。