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截至2024年3月31日（IFRS）
合并财务结果的摘要不受认证的公共会计师或会计审计师的审核。有关适当使用业务预测和其他情况的重要说明：本文档包含基于披露时公司可用信息的前瞻性陈述，以及管理层认为是合理的某些假设。该公司对实际结果和/或其他结果没有保证，由于各种因素，包括在日本和外部和外部的主要市场以及汇率变动的经济状况变化，这可能与前瞻性陈述所暗示或暗示的结果有很大差异。公司将及时披露任何重大变化，事件或其他相关问题。有关财务业绩的补充材料可以在公司的网站上找到。该公司将于截至2024年3月31日的年度财务业绩举行IR会议，分析师和机构投资者于2024年5月1日举行。会议会议的内容（材料和视频）和缩写的问答课程将在会议结束后立即发布在我们公司的网站上。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
内部审计摘要报告截至6月30日...
概述我们很高兴提交有关默塞德县审计员控制者内部审计功能状况的年度报告，根据国际内部审计要求的国际标准。本报告包含了我们2023-24财年审计计划中进行的审计摘要。内部审计资源目前还有一位会计师除了部门内的其他必需任务外，还执行内部审核。执行的工作由部门经理监督和审查。目的，权威和责任是内部审计职能的存在，以通过协助和支持县，监事会和其他利益相关者来启发和提高公众对政府的信任，以透明和正直实现其使命。这也是对否则可能从事浪费，欺诈和虐待的员工的威慑。我们通过提供可靠，独立和客观的评估和咨询服务来实现这一目标，从而利用系统和纪律处分的方法来增加价值并改善运营。我们在控制和其他过程的估值和增强，风险最小化以及提高利益相关者的运营效率的增强方面贡献了专业知识。内部审计职能的权限是加利福尼亚政府法规第26881和26883节。根据政府法规第1236条，我们遵循国际审计专业实践（标准）的国际标准。我们的审计职责包括：我们的责任包括保持独立性和客观性，不断增强我们的技能和知识，并在我们执行工作时提供一致，清晰的沟通。
英国税收策略 - 截至2025年3月31日的年。
英国招聘有限公司确定了英国各种税法适用的业务活动和交易。合格合格人员的组合（必要时由外部顾问补充），稳健的端到端合规过程和有效系统可确保我们管理确定的税收风险
教会军 (The) 报告和财务报表 截至 2023 年 3 月 31 日的年度 慈善机构注册号码：
赞助人 前任已故女王伊丽莎白二世（等待王室联系以决定未来） 会长 奥斯特茅斯的威廉姆斯勋爵和尊敬的牧师 副会长 布鲁斯·卡梅伦牧师 理查德·克拉克博士 约翰·戴维斯牧师 阿马郡的埃姆斯勋爵（2023 年 7 月 23 日辞职） 艾伦·哈珀博士 OBE 迈克尔·杰克逊博士 比尔·拉蒂默博士 巴里·摩根牧师 帕姆·罗兹牧师和尊敬的牧师 约翰·森塔穆 琼·辛普森 马克·斯特兰奇 罗伊·托顿 迈克尔·特恩布尔牧师 贾斯汀·韦尔比牧师和尊敬的牧师 受托人和董事会 主席：斯蒂芬·科特雷尔牧师和尊敬的牧师（2022 年 11 月 28 日辞去受托人和主席职务） 主席：古利·弗朗西斯-德卡尼牧师（曾任副主席，2020 年 11 月 28 日被任命为主席） 2022) 名誉财务主管：约翰·惠特菲尔德 Alan Abernethy Trevor Douglas 牧师（2022 年 8 月 23 日辞职） Ravi Gidoomal（2023 年 1 月 18 日任命） Robert Gillies 博士牧师（2022 年 11 月 28 日辞职） Kathy Green 修女（2023 年 3 月 2 日辞职） Lusa Nsenga-Ngoy 牧师（2022 年 8 月 4 日辞职） Sol Osagie 博士（2023 年 1 月 18 日任命） Joanna Penberthy 牧师（2023 年 8 月 3 日辞职） Peter Rouch Patricia Russell 牧师（2023 年 1 月 18 日任命） Rosie Slater-Carr（2022 年 10 月 7 日任命） Karen Webb 修女（2022 年 11 月 28 日辞职，2023 年 1 月 18 日重新任命） 2023) 安德鲁·佩恩上尉 CA 凯伦·韦斯特牧师（任命于 2023 年 1 月 18 日） 首席执行官 彼得·鲁奇博士 牧师 公司秘书 罗宾·韦伯 高级领导团队 彼得·鲁奇博士 首席执行官 裘德·戴维斯牧师 社区和职业主任 丹·莱恩 筹款和通讯主任（任命于 2023 年 5 月 15 日） 蒂莫西·林博士 组织发展主任 费伊·波普汉姆 组织发展副主任 罗宾·韦伯 财务和服务主任 内维尔·威勒顿上尉 CA 宣教运营主任
目标 -
许多最近的机器学习研究论文在其标题中都有“开放性学习”。，但很少有人试图定义使用该术语时的含义。更糟糕的是，当更加仔细地看时，似乎对开放式学习与诸如持续学习，终身学习或自动学习等相关概念的区别是没有共识。在本文中，我们有助于解决这种情况。在插图概念的家谱和关于它真正含义的最新观点之后，我们概述了开放式学习通常是一种综合概念，这些概念包含一组不同的属性。与以前的方法相比，我们建议将开放式过程的关键基本特性隔离，该过程是在无限的地平线上不时产生元素（例如，观察，期权，奖励功能和目标），从无限的地平线上，从观察者的角度来看。从那里开始，我们建立了开放式学习问题的概念，并特别关注开放式目标条件条件的强化学习问题的子集，其中代理可以学习越来越多的目标驱动技能。最后，我们重点介绍了要填补我们基本定义之间的差距和开放性AI研究人员可能会想到的开放式学习之间差距尚有差距的差距。
截至2024年12月31日的半年结果
本演讲是由属PLC（“属”或“公司”）编制的，尚未得到独立验证。属完全负责本文档的内容，并采取了所有合理的谨慎，以确保此处所述的事实在所有物质方面都是真实和准确的，并且没有实质性事实，遗漏的遗漏将在本文件中误导任何事实还是意见。虽然本演讲中包含的信息是真诚地提供的，但公司，代表，官员，代理人或员工既不对本演讲的任何代表，担保或承诺，明示或暗示任何陈述，对本演讲的任何责任或责任都不遵守所提供信息的准确性，完整性或认真性。本介绍给收件人的问题不会为发行人提供任何义务，以使收件人访问任何其他信息，或更新本演示文稿或任何其他信息或纠正本演示文稿中的任何不准确或任何其他信息，或者可能变得显而易见的任何其他信息。收件人应对演讲中包含的任何其他信息进行自己的调查。此演示文稿仅用于信息目的，不构成，并且不应被解释为要出售的要约，招股说明书，邀请订阅公司中的股份或债券，或作为合同的基础。本演讲是基于仅向投资专业人员提供的，因此可以免除2000年《金融服务和市场法》的规定。
Providence Milwaukie医院，财政年度以12/31/...
是健康的哥伦比亚威拉米特合作社（HCWC）的成员。该协作是一个由13个组织组成的独特联盟，其中包括华盛顿州俄勒冈州和克拉克县的华盛顿的CCO，卫生系统和公共卫生部门，Clackamas和Multnomah县。HCWC致力于促进四县地区的健康公平，是围绕健康改善计划和活动的合作平台，以利用集体资源来改善当地社区的健康和福祉。作为一个贡献卫生系统，普罗维登斯（Providence）担任咨询角色，以帮助指导完成需求评估，包括社区参与，数据管理和报告开发。基于地理位置相对于其他地区医院和患者人口统计，Clackamas County是PMH的主要服务领域。Multnomah，Washington和Clark（WA）县是其他地区医院为中学县提供的。该设施是一家77居医院，提供初级和专科护理，带有家庭套房，一般和专业手术，放射学，诊断成像，病理学和24/7急诊医学的出生中心。我们进行了一项社区健康调查，该调查与508个人联系在一起。通过使用定量和定性数据的混合方法方法，我们从以下来源收集了信息：俄勒冈州卫生局，美国社区调查，行为健康危险因素监视调查，俄勒冈州学生健康调查，健康统计和生命记录，教育部，华盛顿健康青年调查以及最近的公众健康评估，例如有关健康行为的公共健康数据，涉及有关健康行为的公众健康数据；发病率和死亡率；和医院级数据。此外，举行了38次社区参与会议，在英语以外的其他语言中进行了7次，有311个人代表以下社区：黑人，土著，有色人种和美洲印第安人/阿拉斯加的本地人认定为LGBTQIA+的人•具有障碍的人•有65岁的老年人，有65岁的老年人••inveferities移民人口非英语社区有物质使用障碍的人青年
截至2024年12月31日的六个月
本演示文稿可能包含有关各种项目的预测或前瞻性陈述。此类预测或前瞻性陈述是基于当前的期望，估计和假设，并且受到许多风险，不确定性，包括物质不利事件，重大的一次性费用和其他不可预见的情况，例如，不受限制，水文条件。没有保证在这些预测和前瞻性陈述中都会考虑结果，也没有任何保证，也没有保证对这些预测或前瞻性陈述进行的期望，估计和假设是合理的。实际结果可能与本演讲中预测的结果有重大不同。没有人有义务在发布后的任何时候更新此演示文稿，或者向您提供有关公司的更多信息。
生成AI满足开放式调查答复
生成AI工具的日益普及在线调查和实验中提出了新的数据质量挑战。本研究研究了参与者使用大语言模型回答开放式调查问题，并描述了人类与LLM生成的文本回答中的经验倾向。在从一个流行的在线平台上招募的术语的原始调查中，用于采购社会科学研究学科，有34％的人报告使用LLMS来帮助他们回答开放式调查问题。模拟将三个培养前研究中的人写的响应与LLM生成的文本进行了比较，表明LLM的响应更加均匀和积极，尤其是当他们在敏感问题中描述社会群体时。这些同质化模式可能掩盖了人类受试者之间态度和信念的重要基本差异，从而引发了人们对数据有效性的关注。我们的发现阐明了参与者在在线研究中使用LLM的范围和潜在后果。