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有关公司生物多样性披露的证据
在2021年皇家学会的一场运动中，戴维·阿滕伯勒（David Attenborough FRS）爵士警告我们，“尽管有一个健康星球的压倒性好处，但许多人类行动仍在破坏生物多样性”（皇家学会，2021年）。生物多样性（即地球上各种动植物的种类）对于保存自然环境至关重要，但人类活动可能损害生物多样性。de Vos等。（2014）估计，由于人类在地球上的出现，物种灭绝率的灭绝率比人类前时期高100至1000倍。生物多样性损失给企业和经济体带来了重大风险，最终对人类构成了重大风险，因为生态系统提供了维持人类生命的必不可少的商品和服务，例如食物，清洁水，可居住的气候和疾病控制。生物多样性损失的潜在经济影响尤其令人震惊。，例如，根据Whieldon等人的说法。（2023），标准普尔全球1200家公司中有85％显着取决于自然。有指示的是，这项研究表明，在2021年，标准普尔全球1200家公司使用2200万公顷土地进行运营，以产生28.9万亿美元的收入。
遏制中国传统芯片影响力
欧盟越来越担心对中国技术的战略依赖 (1) 。这场讨论的核心是半导体，它也与美国和中国的地缘政治竞争密切相关。这场半导体竞争正在进入第二阶段：在第一阶段，出口管制大大限制了中国获取和开发先进半导体的能力，特别是人工智能加速器所需的半导体。第二阶段的重点是成熟节点半导体，也称为“传统芯片” (2) 。这些芯片在技术上较差，但同样重要。传统芯片广泛应用于汽车、医疗设备、无人机、机器人、航空航天和国防等多个行业。未来几年，传统芯片将继续占全球半导体需求的四分之三左右 (3) 。疫情期间传统芯片的短缺凸显了即使是一块芯片的短缺也会扰乱整条生产线。
1 - 强制披露 - 2024-25 AICTE 文件编号...
电子与通信工程学士 电气与电子工程学士 计算机科学与工程学士 机械工程学士 计算机与通信工程学士 计算机科学与工程学士 – (AIML) 计算机科学与工程学士 – (网络安全) 信息技术理学士 计算机科学与商业系统理学士 人工智能与数据科学理学士
混合云的生成式人工智能
其中一个例子是 DMC3 的 GenAI 优势，该优势为一家民政组织带来了好处，该组织多年来一直与 Deloitte 合作，依靠 DMC3 来构建其 IT 基础设施。随着此类组织的预期增长，数据和运营需求将进一步增加，从而导致对新云部署和额外存储配置的需求增加。在这些情况下，实施 GenAI 可以证明是有益的。该技术可以使 DMC3 开发人员以更快的速度工作，高效管理该机构的多云环境并减少所需的时间
CloudPoint Technology Berhad临时财务...
AUDITED AS AT 31 December 2023 RM'000 RM'000 Non-current assets Property, plant and equipment 9,962 6,382 Deferred tax assets 1,397 1,397 11,359 7,779 Current assets Inventories 9,886 7,096 Trade receivables 17,349 29,719 Other receivables 4,400 2,086 Contract assets 18,890 14,000其他投资8,953 5,597现金和短期存款38,266 45,406 97,744 97,744 103,904总资产总资产109,103 111,683股票股票 /投资股票54,944 54,944 54,944 54,944合并（赤字） /储备（14,150）（14,150）（14,150）（14,150）（14,150） 78,603 71,012 Non-controlling interests 2 2 Total equity 78,605 71,014 Non-current liabilities Lease liability 164 - Current liabilities Lease liability 234 85 Current tax liabilities 1,283 2,396 Trade payables 13,101 14,882 Other payables 3,503 4,086 Dividend payable - 5,316 Contract liabilities 12,213 13,904 30,334 40,669总负债30,498 40,669总权益和负债109,103 111,683每股净资产
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
双氯芬酸注射液
4.3 禁忌症 • • 已知对活性物质亚硫酸氢钠或任何赋形剂过敏。 • 活动性胃溃疡或肠溃疡、出血或穿孔。 • 与先前 NSAID 治疗相关的胃肠道出血或穿孔病史。 活动性或复发性消化性溃疡/出血病史（两次或两次以上已证实的溃疡或出血发作） • 妊娠最后三个月（见 4.6）。 • 严重肝、肾和心脏衰竭（见 4.4）。 • 已确诊充血性心力衰竭（NYHA II-IV）、缺血性心脏病、外周动脉疾病和/或脑血管疾病。 • 与其他非甾体抗炎药 (NSAID) 一样，双氯芬酸也禁用于因乙酰水杨酸或其他 NSAID 诱发哮喘、荨麻疹或急性鼻炎发作的患者。 4.4 特殊警告和使用注意事项 一般而言，使用最低有效剂量并持续最短时间控制症状可将不良反应降到最低（见下文第 4.2 节和胃肠道和心血管风险）。 应避免将双氯芬酸钠注射液与全身性 NSAID 包括环氧合酶-2 选择性抑制剂同时使用，因为没有任何证据表明两者具有协同作用，并且可能会产生附加不良反应。 基于基本医学原因，老年人需谨慎使用。特别是，建议对体弱的老年患者或体重较轻的患者使用最低有效剂量。 与其他 NSAID 一样，在极少数情况下，即使未曾接触过双氯芬酸，也可能会发生过敏反应，包括过敏/过敏样反应。 与其他 NSAID 一样，由于双氯芬酸钠注射液的药效学特性，其可能会掩盖感染的体征和症状。注射液中的亚硫酸氢钠还可能导致个别严重的超敏反应和支气管痉挛。胃肠道影响：所有 NSAID（包括双氯芬酸）均报告出现胃肠道出血、溃疡或穿孔，这些情况可能致命，并且可能在治疗期间的任何时间发生，无论有无警告症状或有无严重胃肠道事件病史。它们通常对老年人有更严重的后果。如果接受双氯芬酸钠注射液治疗的患者出现胃肠道出血或溃疡，应停用该药品。
我们与气候相关的披露
vero试图在截至2024年6月30日发布之日的年度中提供准确的信息，但要警告依赖依赖的依赖，而依赖必须受到重大风险，不确定性或假设。气候变化是一个不断发展的挑战，具有高水平的不确定性和重大数据挑战，尤其是在长期范围内。对气候变化对Vero的当前和预期影响的描述必然涉及估计和不确定的预测。本报告中描述的风险和机会以及Vero实现其目标的策略，可能不会发生或多或少地比预期。