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年度报告2023-24 | Iris Business Services Limited
在本年度报告中，我们已经披露了前瞻性信息，以使投资者能够理解我们的前景并做出明智的投资决策。我们定期制作的本报告和其他语句（书面和口头）包含前瞻性陈述，这些语句根据管理层的计划和假设列出了预期结果。我们已经尽可能尽可能地使用诸如“预期”，“估计”，“期望”，“项目”，“打算”，“计划”，“相信”和类似实质的单词来识别此类陈述。我们不能保证这些前瞻性陈述将被实现，尽管我们认为我们在假设中一直是审慎的。结果的实现会受到风险，不确定性甚至不正确的假设的影响。应已知或未知的风险或不确定性实现，或者基本的假设证明不准确，实际结果可能与预期，估计或预测的假设有很大差异。读者应牢记这一点。我们没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
durum小麦的广义物候模型-Iris
di Paola，A.，Ventura，F.，Vignudelli，M.，Bombelli，A.，Severini，M。（2020）。用于硬核小麦的普遍物候模型：在意大利半岛上应用。食品和农业科学杂志，100（11），4093-4100 [10.1002/jsfa.9864]。
有限提出的群体的有界共同体-Iris
摘要。我们提供有界共同体的新计算：如果在所有正度程度上具有微不足道的真实系数的有界的共同体，则一组有限的无环。我们表明，存在一个有限产生的无界无环群的连续体，并构建了一个有限的无界无环群。另一方面，我们构建了一个有限生成的群体的连续体，其有限的共同体在大于或等于2的所有程度上具有无数的维度，并且有限地提出了一个。可计数的不符合性群体，但这些构成了第一个有限的/有限呈现的示例。最后，我们表明有界共同体的各种算法问题是不可决定的。
意大利设施的10 t HTS节能偶极磁铁的建筑技术
应用超导性的创新研究基础设施（IRIS）是一项由意大利大学和研究部长资助的项目，领导层分配给INFN和LASA实验室作为其协调员。该项目目前处于最后阶段，涉及加速器（ESMA）的能源节能，完全高温超导偶极磁铁的设计和构建。该磁铁是由ASG超导体S.P.A.设计的，在INFN LASA团队的支持下。制造将在ASG超导体S.P.A. Genova中进行。此贡献涵盖了偶极子的最终设计及其构建技术，涵盖了电磁，机械和热方面。磁性明智的，使用金属与绝缘绕组技术缠绕12个赛道线圈。整体线圈堆栈（6+6）的长度将近1米，并具有70毫米宽的免费孔，最大中央磁场为10吨。为了缠绕线圈，已经设计和购买了专用的绕组机。可以承受这样的场，即由高强度合金制成的机械结构正在产生。ESMA将是一种传导冷却的无低温磁铁，并将在20 K下运行，从而大大降低了与低温药物相关的成本。
一项多中心研究-Iris -diesitàdibologna
©作者2023。由牛津大学出版社（Oxford University Press）代表大脑的担保人出版。保留所有权利。有关权限，请发送电子邮件：journals.permissions@oup.com本文以牛津大学出版社的条款出版和分发标准期刊出版物模型（https://academic.up.com/journals/pages/pages/pages/open_access/open_access/funder_policies/funder_policies/chorus/chorus/chorus/chorus/chorus/chorus/chorus/chorus/clatectal-pastic_publication_publication_modical）
可持续合成-Iris -aperto
自然深层溶剂（NADE）代表了对基于石油的溶剂的环保替代品，因此，它们是一个主要的研究领域，旨在减少工业排放，从而期待更绿色的过程。此外，基于β循环的聚合物（βCD）的聚合物是一类材料，用于在许多制药，食品和环境应用中广泛利用用于控制药物的释放和不良物质的吸收。但是，大多数基于βCD的聚合物的合成都需要使用有机溶剂或有毒反应物，因此描述了一种获得此类材料类别的绿色方式，可以使过程更具可持续性，并且适用于环保友好的扩展。在这项工作中，使用1：1、1：1：1：1：1：1：1：2 mol：mol胆碱/柠檬酸/柠檬酸nades的含量，以从15k da到19k da的分子量的水溶性聚合物的合成。所得聚合物所显示的特殊结构使后者可以固化成基于βCD的纳米 - 结构，从而将其结构从水溶液转变为交联。最终，所获得的基于βCD的纳米杂质显示出与Quaternary铵函数的存在有关的正ζ电位值。这种阳性电荷导致依赖于为NADE制备选择的胆碱氯/柠檬酸摩尔比，并通过吸收和用带电的探针分子的释放研究进一步证实。
纳米晶石墨烯，用于超敏表面...-虹膜
信息工程，基础设施和可持续能源部（DIIES），雷格·卡拉布里亚（Reggio Calabria）的大学“地中海”。feo di vito，89122意大利雷吉奥·卡拉布里亚（Reggio Calabria），b agenzia nazionale per le nuove tecnologie，l'Energia e lo sviluppo经济索斯替尼比尔（Enea）（Enea），Casaccia Casaccia研究中心，罗马00123，ITALY C ITALY IBERIAN IBERIAN IBERIAN NANOTECHNOLOGE BRAIG-3 33 D YSESE大学材料科学与工程系，首尔，北大韩民国材料科学与工程系，首尔国立大学材料科学与工程部，首尔市长08826，大韩民国高级材料研究所高级材料研究所（RIAM），首尔国立大学，首尔国立大学，首尔08F826，韩国共和国Gustorea Gyernied Instuperiity offector offerea thepsier offeraea h himea keprotied首尔国立大学，首尔08826，大韩民国
SMD -NET：立体声混合物密度网络-IRIS
在过去的几年中，深入的学习有了立体声匹配的精度，但恢复急剧的界限和高分辨率产出有效仍然充满挑战。在本文中，我们提出了立体声混合物网络（SMD-NETS），这是一个简单而有效的学习框架，与宽阔的2D和3D体系结构兼容，可改善这两个问题。特别是，我们利用双峰混合物密度作为输出代表，并表明这允许几乎不连续的尖锐而精确的差异估计，同时明确地构建了观测中固有的不确定性。此外，我们将差异估计作为图像域中的一个连续问题，从而使我们的模型以任意空间精度查询差异。我们对新的高分辨率和高度逼真的立体声数据集进行了全面的实验，该数据集由8MPX分辨率以及现实世界立体声数据集组成。我们的实验表明，在物体边界附近的深度准确性以及对标准GPU上高分辨率差异图的预测。，我们通过提高各种立体主杆的性能来证明我们技术的灵活性。
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
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