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一家拥有强大现金流生成能力的优质并购复合企业
GENDA 是一家快速发展的娱乐业控股公司，经营游乐场和卡拉 OK 包厢。在 CGS，我们认为 GENDA 最大的优势在于其强劲的现金流 (CF) 生成能力，而并购是其主要增长动力。值得注意的是，GENDA 实现了约 25% 的增量投资回报率 - 这是 CGS 评估公司 CF 生成质量的一个关键指标，衡量了运营 CF 增长相对于投资资本增长的回报。即使与采用并购驱动增长战略的全球公司相比，这一表现也非常高，CGS 预计这一水平将长期保持。然而，当我们将 GENDA 与成熟行业中追求整合并购战略的全球公司进行比较时，GENDA 每 1% 预期利润增长的 EV/EBITDA 倍数（截至 2024 年 10 月为 0.3 倍）目前交易价格约为 70-80% 的折扣。从客观角度来看，这表明经济增长被严重低估。
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
国民收入模型的圆流流
经济交易产生了两种流量：1。真实流量，即商品和服务的流量和2。货币流。真正的和金钱流以圆形方式朝相反的方向发展。货物流量包括（a）因子流量，即因要素服务流，以及（b）产品流量，即商品和服务流。在货币化的经济中，要素服务的流动以收入流的形式的因素支付形式产生货币流动。消费品和服务的因素支付和支出采用支出流的形式。经济是封闭/部分开放和/或开放经济体。封闭的经济是与世界其他地区的交易活动较少或没有的经济。我们可以将其定义为一种完全自给自足的经济，这意味着非常有限或没有进口的进口，没有出口离开该国。封闭经济的目标是为国内消费者提供他们从该国边界内所需的一切。
Julia 中的交流最优功率流
具有 13 个条目的 Dict{String,Any}：“source_type”=>“matpower” “name”=>“pglib_opf_case5_pjm” “source_version”=> v“2.0.0” “baseMVA”=> 100.0 “per_unit”=> true “bus”=> Dict{String,Any}(...) “branch”=> Dict{String,Any}(...) “dcline”=> Dict{String,Any}(...) “gen”=> Dict{String,Any}(...) “load”=> Dict{String,Any}(...) “shunt”=> Dict{String,Any}(...) “storage”=> Dict{String,Any}(...)
不确定性冲击、资本流动和国际风险...
研究表明，外国投资者不断变化的风险偏好是全球金融周期的一个关键决定因素。这种风险情绪的波动也与无抛补利率平价 (UIP) 溢价、资本流动和汇率的动态相关。为了了解这些风险情绪的变化如何跨境传递，我们提出了一个两国宏观经济框架。我们的模型以美国金融中介机构跨境持有风险资产为特征，这些中介机构在金融摩擦下运作，并充当全球中介机构，承担外国资产风险。在这种设置下，美国特定不确定性的外生增加（以美国资产波动性增加为模型）导致两国风险溢价上升。发生这种情况的原因是，更高的不确定性导致美国中介机构面临去杠杆压力，从而引发全球风险溢价上升和全球资产价值下降。而且，当美国的不确定性上升时，外国对美元的汇率就会贬值，资本就会流出外国，外国的UIP溢价就会上升，而美国的UIP溢价就会下降，就像数据中显示的那样。关键词：金融摩擦、风险溢价、时变不确定性、中介资产定价、金融溢出效应、全球金融周期
Salgenx流量电池：使用盐水代替锂>的网格尺度储能解决方案
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基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
疫苗补种流程图和常见问题解答
疫苗补种流程图和常见问题解答是《亚利桑那州 K-12 年级入学必需免疫接种指南》和《亚利桑那州儿童保育、幼儿园或启蒙计划入学必需免疫接种指南》的视觉配套文件。流程图的目的是帮助处理学生免疫接种记录的学校和儿童保育工作人员了解亚利桑那州学校免疫接种要求和免疫接种时间表。这些要求和时间表基于亚利桑那州的法规和规则，并辅以国家免疫实践咨询委员会 (ACIP) 的建议。这些流程图以各种形式存在已有数年，现在我们将它们全部整合为一种易于查找和使用的格式。
心理健康启动流程加入Orcha应用程序库
关于Orcha Orcha是世界领先的健康应用程序评估和分销组织。我们帮助政府以及卫生和社会护理组织，选择和提供健康应用程序，这些应用程序将在改善结果方面产生最大的影响。我们的工具可帮助健康和护理专业人员推荐和监视对健康和护理应用程序的使用。被证明可以增加对条件的接受和自我管理。对好应用充满热情，我们提供了一系列服务，以帮助应用程序开发人员创建更好的应用程序，一旦伟大，就会被重要的人发现。这种监测新应用程序，评估和社区采用的突破性方法已获得奖项。我们对NHS Digital进行了评论，而NHS England正在加速我们在NHS的服务的吸收，将Orcha放置在其国家创新加速器计划中。有关更多信息，请访问Orcha.co.uk