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综合年度报告2023/2024
1。我们今年大大更新了VMATRIX方法，因此与上一年的比较并不是类似的比较。前往第49页以了解更多信息。2。这取代了“保留客户”，这并不是客户质量和价值的好指标，以及我们必须努力将他们带到Vivo的努力。获取效率使我们对新客户群和现有客户群的寿命/质量负责。3。现在，我们进行了三项调查的加权平均值（关系，购买后和客户服务）。下一个FY我们也将包括店内调查的结果。
集成报告
我们还致力于为不断膨胀的部门（例如海上和航空运输）的需求增长提供能源替代方案。这就是为什么我们是第一个获得ISCC Corsia Plus认证的乙醇生产商，这是国际认可的标准，可以证明生物燃料的可持续性，并使我们的乙醇用于生产可持续航空燃料（SAF）。沿着这些路线，我们与沃特拉（Wärtsila）签署了一项协议，旨在探索乙醇作为海洋燃料的使用，从巴西到欧洲的标准路线上，可能会将二氧化碳排放量减少多达80％。我们还为第一个实验站奠定了基础，该站点致力于从乙醇生产可再生氢，该站将负责在圣保罗大学（USP）提供公共汽车，这是由我们与大学，壳牌巴西，Hytron和Senai的合作而产生的。
整合人工智能以增强公民体验
算法影响评估——评估人工智能工具可能带来的法律、道德和社会影响，并根据需要修改计划，以降低所涉及的风险。• 我向你保证，这是值得花时间的。否则，正如 JRR 托尔金曾经说过的，“捷径会导致长时间的拖延。”• 相反，许多机构会犹豫是否创新，因为他们厌恶风险，害怕犯错，不知道规则是什么——这种现象被称为沉默风险。• 正如 Brene Brown 简洁地说的那样，“很多领导者没有意识到，没有脆弱性就没有创造力或创新......没有什么比创造过程更不确定的了，没有失败就没有创新。就是这样。”• 会有失败，但重要的是快速失败、小失败和向前失败。这就是为什么前期规划工作和敏捷、持续的学习方法绝对关键。
将公司集成到行星边界
SBTN框架是一个自愿框架，可通过考虑到整个价值链中与其业务相关的各种压力，以及在不同领域的各个领域的状态，在这些压力中施加了这些压力。此详细的分析应作为设定基于科学目标的基础，然后产生强大的行动计划，以确保公司在其价值链中存在的领域的生态完整性。目标成就将必须受到监控并共享进度。
一般病理的综合过程CFU
该课程涉及人类疾病的病因和发病机理的一般机制，特别着重于基本病理过程。1。一般病因和发病机理的概念：疾病的内在和外在原因。疾病的遗传和表观遗传基础。2。<分为急性炎症。趋化性，尿布，吞噬作用。<毁灭调解人。先天免疫反应受体。发烧和热疗。 改变了先天反应疾病。 3。 慢性炎症：纤维化。 <分为主要类型的肉芽瘤。 4。 Celle损伤和组织变性的机制。 缺氧，缺血，心脏病发作，动脉粥样硬化和血脂异常。 蛋白质不形成，prion，原发性和继发性淀粉样变性。 5。 细胞适应：增生，发育不全，肥大，萎缩，化生。 6。 神经退行性疾病：m。阿尔茨海默氏症，血管和神经退行性痴呆，前 - 时间痴呆，肌萎缩性侧索硬化症，米。帕金森氏症，米。亨廷顿。 7。 8。 9。 10。 <肿瘤的DIV分类和分期。发烧和热疗。改变了先天反应疾病。 3。 慢性炎症：纤维化。 <分为主要类型的肉芽瘤。 4。 Celle损伤和组织变性的机制。 缺氧，缺血，心脏病发作，动脉粥样硬化和血脂异常。 蛋白质不形成，prion，原发性和继发性淀粉样变性。 5。 细胞适应：增生，发育不全，肥大，萎缩，化生。 6。 神经退行性疾病：m。阿尔茨海默氏症，血管和神经退行性痴呆，前 - 时间痴呆，肌萎缩性侧索硬化症，米。帕金森氏症，米。亨廷顿。 7。 8。 9。 10。 <肿瘤的DIV分类和分期。改变了先天反应疾病。3。 慢性炎症：纤维化。 <分为主要类型的肉芽瘤。 4。 Celle损伤和组织变性的机制。 缺氧，缺血，心脏病发作，动脉粥样硬化和血脂异常。 蛋白质不形成，prion，原发性和继发性淀粉样变性。 5。 细胞适应：增生，发育不全，肥大，萎缩，化生。 6。 神经退行性疾病：m。阿尔茨海默氏症，血管和神经退行性痴呆，前 - 时间痴呆，肌萎缩性侧索硬化症，米。帕金森氏症，米。亨廷顿。 7。 8。 9。 10。 <肿瘤的DIV分类和分期。3。 慢性炎症：纤维化。 <分为主要类型的肉芽瘤。 4。 Celle损伤和组织变性的机制。 缺氧，缺血，心脏病发作，动脉粥样硬化和血脂异常。 蛋白质不形成，prion，原发性和继发性淀粉样变性。 5。 细胞适应：增生，发育不全，肥大，萎缩，化生。 6。 神经退行性疾病：m。阿尔茨海默氏症，血管和神经退行性痴呆，前 - 时间痴呆，肌萎缩性侧索硬化症，米。帕金森氏症，米。亨廷顿。 7。 8。 9。 10。 <肿瘤的DIV分类和分期。3。慢性炎症：纤维化。<分为主要类型的肉芽瘤。4。Celle损伤和组织变性的机制。缺氧，缺血，心脏病发作，动脉粥样硬化和血脂异常。 蛋白质不形成，prion，原发性和继发性淀粉样变性。 5。 细胞适应：增生，发育不全，肥大，萎缩，化生。 6。 神经退行性疾病：m。阿尔茨海默氏症，血管和神经退行性痴呆，前 - 时间痴呆，肌萎缩性侧索硬化症，米。帕金森氏症，米。亨廷顿。 7。 8。 9。 10。 <肿瘤的DIV分类和分期。缺氧，缺血，心脏病发作，动脉粥样硬化和血脂异常。蛋白质不形成，prion，原发性和继发性淀粉样变性。 5。 细胞适应：增生，发育不全，肥大，萎缩，化生。 6。 神经退行性疾病：m。阿尔茨海默氏症，血管和神经退行性痴呆，前 - 时间痴呆，肌萎缩性侧索硬化症，米。帕金森氏症，米。亨廷顿。 7。 8。 9。 10。 <肿瘤的DIV分类和分期。蛋白质不形成，prion，原发性和继发性淀粉样变性。5。细胞适应：增生，发育不全，肥大，萎缩，化生。6。 神经退行性疾病：m。阿尔茨海默氏症，血管和神经退行性痴呆，前 - 时间痴呆，肌萎缩性侧索硬化症，米。帕金森氏症，米。亨廷顿。 7。 8。 9。 10。 <肿瘤的DIV分类和分期。6。 神经退行性疾病：m。阿尔茨海默氏症，血管和神经退行性痴呆，前 - 时间痴呆，肌萎缩性侧索硬化症，米。帕金森氏症，米。亨廷顿。 7。 8。 9。 10。 <肿瘤的DIV分类和分期。6。神经退行性疾病：m。阿尔茨海默氏症，血管和神经退行性痴呆，前 - 时间痴呆，肌萎缩性侧索硬化症，米。帕金森氏症，米。亨廷顿。7。8。9。10。<肿瘤的DIV分类和分期。<肿瘤的DIV分类和分期。遗传结缔组织疾病（Marfan综合征，Ehlers-Danlos和不完美的成骨综合征，omocystinuria）并获得（类风湿关节炎，全身性红斑狼疮，红斑红斑红斑，喂养，富含风湿性和OsteoRarthritis）。线粒体疾病：s。 Kearns-Sayre，s。皮尔森，Merrf，Melas，Narp，Mils，主要的光学萎缩，charcot-Marie-tooth 2a和4th。信号转导的分子病理学：s。 McCune-Albright，s。 Carley Complex，可刺激性浮肿，s。 Laron，Rasopathie，神经纤维瘤病，S.Noonan，S.Legius。癌症流行病学：危险因素。<癌细胞的分裂遗传肿瘤的基本特征。肿瘤干细胞。控制细胞周期，衰老，细胞存活和代谢的改变（Warburg效应）。血管生成，侵袭和转移。cheep-化学和病毒基因。肿瘤的遗传学。驱动基因：Oncogeni和Oncerspressor Geners。非编码和肿瘤。氧化应激和癌症。
Integra TED年度报告2 02 4
•社会经济发展（SED）：通过直接的SED计划和在有限的资金和竞争社会优先事项的环境中促进豪登省的增长轨迹，并促进城市流动性和生活质量； •利益相关者的影响：通过战略伙伴关系，定期参与，建立包容性和凝聚力的员工文化，有效的沟通和营销来促进牢固而坚定的关系，从而最大程度地利用利益相关者的价值，并增强对可靠性，便利性和专业精神的积极认识； •负责任的财务和合同管理：确保承担协议（CA）和公共资金受负责任的管理，并为利益相关者的利益进行管理，并通过根据监管规定应用适当的财务重要性阈值； •运营效率，可持续性和韧性：通过强大的治理结构和合作，负责任的环境管理，适当的系统和流程来维持有效，有效的运营以及遵守，从而在艰难的经济条件下也促进了弹性； •综合和知识管理（KM）的创新方法：捕获，共享和保存知识，以实现战略领导决策，并在扩展和整合策略中进行创新的整合思维，以满足能力需求的增长。
混合AI模型：将符号推理与深度学习进行复杂决策 -
Aditya Mehra独立研究人员摘要：在这项研究中，作者研究了整合符号和深度学习方法的实施，以开发混合AI系统以改善复杂的决策。常规AI方法区分了基于一阶逻辑的符号推理，基于符号逻辑的系统和基于数据的系统的神经网络。每个都有其优势和局限性。也值得注意的是，符号AI很容易解释，并且可以有效地处理结构化知识。同时，深度学习擅长处理大量非结构化数据和识别模式。因此，该研究的重点是开发两种方法的合并模型，其合并将提供更大的优势，并在与决策相关的任务中提供更好，更有效的解决方案。显然，研究对AI的贡献是显而易见的。首先，它试图将符号推理与深度学习与一个弥补另一个弱点的优势联系起来，包括在深度学习中缺乏可解释性和符号系统中极端形式主义。提出的方法涉及通过新的建筑方法创建和应用符号/语义和深度学习的双重AI架构。符号推理组件是基于规则的系统。我们将符号推理组件作为基于规则的系统实现。我们将深度学习组件作为神经网络创建。这些组件可以在一个整体系统中清楚地相互交互。几个重要的发现表明，与基于符号思维或深度学习的决策模型相比，用于决策的混合AI模型可提供更好的决策精度。集成有助于改善结构化和非结构化数据的处理，从而提高系统结果的可靠性。此外，还有更好的解释性；符号推理部分可以解释为什么做出这样的决定，并且对新的和复杂的问题具有增强性。这项研究的后果突出了在应用程序和财务等特定领域开发的关键领域，在这些领域中，做出正确且易于解释的决策至关重要。AI的主要问题是考虑准确性的解释；混合模型提出了随后开发AI系统的可能方向。因此，本研究为进一步研究其他混合结构提供了方向，增强了整合方法，并将提出模型的使用扩展到其他决策问题。