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Q4'23_[适用于投资者关系网站] Grindr 投资者介绍_vDESIGNED.pptx
本演示文稿和随附的口头演示文稿由 Grindr Inc.（“Grindr”，与其子公司合称为“公司”）编写，仅供参考，不得用于任何其他目的。本演示文稿中包含的任何内容均不是，也不得被解释为演示者或公司或公司的任何高管、董事、员工、代理或顾问的推荐、承诺或陈述。本演示文稿并不声称是包罗万象的，也不包含您可能需要的所有信息。本演示文稿和随附的口头演示文稿中提供的信息仅代表截至本演示文稿之日的情况。本文所述的任何内容均不应被视为或依赖为公司将实现或可能实现任何特定未来结果的陈述、保证或预测。虽然公司不知道本演示文稿中任何信息有任何错误陈述，但公司或其任何关联公司或代表均未就其准确性或完整性做出任何明示或暗示的陈述或保证。本文中包含的某些信息基于第三方来源发布的信息。公司尚未独立核实此类信息。此外，即使将来有新信息可用，公司也不承担更新任何信息或前瞻性声明或更新实际结果可能与本文预期结果存在重大差异的原因的任何义务。本演示文稿并不包含对公司进行全面分析所需的所有信息或因素。本演示文稿的观众应自行评估公司以及信息的相关性和充分性，并应进行他们认为必要的其他调查。本演示文稿可能包含独立方和公司就市场规模和增长以及有关公司行业和同行公司业绩的其他数据做出的估计和其他统计数据。这些数据涉及许多假设和限制，请注意不要过分重视这些估计。此外，对公司未来业绩以及公司竞争市场未来业绩的预测、假设和估计必然存在高度的不确定性和风险。本文提供的历史财务信息未经审计。
No. N-P050（20）/16/2024-PGMEB
参考文献用于M.D.急诊医学日期为20-09-2024的研究生医学教育委员会（PGMEB）附有此处。所有有关利益相关者都被要求注意相同的。encl。：如上
谁INB 13第12条干预19.2.25，embl-ebi
的确，在2020年初，如果没有成千上万可访问的冠状病毒序列，大量蛋白质结构，临床安全数据等等，那么识别和表征SARS-COV-2的序列将被严重延迟，可能会严重延迟，并且可能是不可能的；诊断时间不会在几个小时内开发，几天之内就启动了疫苗计划，并在数周内重新使用了药物。
std。 XII预板I考试教学大纲（2024-25）
1。矩阵和决定因素2。“应用矩阵和决定因素（使用矩阵方法和Cramer的规则同时解决系统的求解系统）” 3。“高阶衍生物4。应用导数（切线和正常方程，增加和减少功能，使用衍生物找到最大值和最小值，边际成本和边际收入）” 5。LPP 6模型算术和一致性模型7。概率分布（数学期望，差异，二项式分布，泊松分布，正态分布）8。Alligation＆Rigation，Boats＆Streams，Pipes＆Pisters＆Scisterns，Races＆Games，Races＆Games，数字不平等9.时间序列10。推论统计（人口和样本，参数和统计，t检验一个样本，两个独立样本）11。金融数学12。积分（不确定和确定）13。应用积分（曲线下的区域，消费者和生产者盈余）
2025年2月4日至6日|纽约
工业3D印刷领域领先的风险投资公司（AM）已支持7个国家和3大洲的20多家公司。团队将深入的公司建设专业知识与深入的技术专业知识相结合，并且与该领域最有经验的专业人员有很好的联系。作为投资合作伙伴，该公司在AM提供了全球领先的可持续投资生态系统，并将企业家介绍给了一个庞大的行业退伍军人网络，每个网络都在工程，制造业，执行领导和扩大成功的投资方面拥有数十年的经验。
网络研讨会的概念注释（3）.docx
利用人工智能来进行气候弹性引入和基本原理气候变化是全球最紧迫的挑战之一，影响了全球生态系统，经济和社区。非洲尽管气候变化率低（GHGS），但由于气候变化的影响而受到严重打击（AFDB，2019年。这归因于对气候敏感部门的过度依赖，以及这些国家缺乏必要的机构，技术和财务能力来减少排放和抵抗气候变化的韧性（Doku等，2021a，2021a，2021b; Mekonnen et; Mekonnen等，2021; 2021; Phiri＆Doku，2024）。随着气候变化的影响加剧，对创新，数据驱动的解决方案的需求变得更加紧迫。数学科学和人工智能（AI）被证明是制定和部署气候弹性策略的重要工具（Ferrari，2024）。这些领域支持模型，预测和决策系统的设计，这些系统对于理解，预测和减轻气候风险至关重要。数学建模和人工智能（AI）的作用在加强气候信息系统和弹性计划的预测方面变得越来越重要（Amiri等，2024）。M-AI在其数据分析，预测和决策支持功能上建立了重要的作用，在开发预警系统中发挥着关键作用，使社区警告即将发生的灾难。需要在非洲早期职业研究人员和政策制定者的早期职业研究人员和决策者中建立能力。M-AI专业知识可以显着增强非洲的通过分析来自卫星，气象站和其他来源的大量数据集，AI驱动的系统可以检测模式并确定极端天气事件的早期迹象，包括可能经历温度和降水模式变化的区域。这些关键信息允许及时有效的响应，从而使整个部门的计划工作受益，特别是对于农民和其他高度容易受到气候变化的影响（Jain等，2023; Weaver等，2022），但是，主要挑战会阻碍进步：缺乏适当的技能，无法在环境中进行AI/数学来进行跨越范围的计划和解释整个计划和研究整个计划。这一差距主要源于两个因素：在非洲与非洲与AI相关的科学，技术，工程和数学（STEM）受试者（STEM）主题的培训机会有限，AI领域内的性别差异持续存在，反映在学术界的女性数量少，而AI劳动力则反映了。整个大陆的政府和利益相关者在采用适当和包容的报告框架以实现气候行动时面临挑战。
