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Q4 2023-投资者演示
本演讲和随附的口头评论包含联邦证券法含义内的明确和暗示的“前瞻性”陈述，这些陈述涉及实质性风险，假设和不确定性。除历史事实陈述以外的所有陈述都可以视为前瞻性，包括但不限于我们产品的当前和计划的开发和计划的开发和功能，对产品的需求，我们有效地销售现有产品和新产品的能力，对未来经营业绩或财务绩效的期望，财务绩效，业务策略和计划的期望，不良宏观经济状况的影响，实际影响，诸如不利的影响，实际影响，实际影响，实际上，实际上会改变，实际上，实际上会改变，实际上会改变，实际上，实际上会改变。哈马斯 - 以色列和俄罗斯 - 乌克兰冲突以及世界各地地缘政治紧张局势的其他领域，市场波动，规模和增长机会，我们的主要财务和运营指标的某些某些计算，资本支出，未来运营计划，竞争地位，竞争地位，迅速发展的技术发展，包括在AI中的技术发展，包括AI和战略关系，以及策略相关性，以及对竞争的关系。前瞻性陈述固有地遵守风险和不确定性，其中一些无法预测或量化。在某些情况下，您可以通过术语来识别诸如“可能”，“意志”，“应该”，“可能”，“期望”，“预期”，“预期”，“相信”，“估计”，“预测”，“预测”，“预期”，“潜在”，“继续”，“继续”，“继续”，“持续”，“持续”，“持续”或其他术语的负类词或其他术语。您不应不依赖任何前瞻性语句。前瞻性陈述不应被理解为对未来绩效或结果的保证，并且不一定是在或通过这些绩效或结果实现的时间（如果有的话）的准确指示。
驱逐投资者甲板vfinal-打印版本
前瞻性陈述本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法》的含义。驱逐者打算通过修订的《证券法》第27A条中包含的《安全港》规定涵盖的前瞻性陈述，以及1934年《证券交易法》第21E条，并进行了修订。此类陈述是基于当前的计划，估计和管理期望，这些计划受到各种风险和不确定性的影响，这些风险可能导致实际结果与此类陈述有重大差异。包括前瞻性陈述不应被视为将实现此类计划，估计和期望的代表。Words such as “anticipate,” “expect,” “project,” “intend,” “believe,” “may,” “will,” “should,” “plan,” “could,” “continue,” “target,” “contemplate,” “estimate,” “forecast,” “guidance,” “predict,” “possible,” “potential,” “pursue,” “likely,” and the negative of these terms and similar expressions are intended to identify forward-looking语句虽然并非所有前瞻性语句都使用这些单词或表达式。在评估这些前瞻性陈述时，敦促读者仔细考虑这些因素，并在整体情况下，而不是对任何一个。任何此类前瞻性陈述都代表了管理层截至本演讲之日起的合理估计和信念。除历史事实的陈述外，所有陈述包括有关驱逐税收指导的陈述；驱逐总计可寻址市场的规模；预期的新产品推出和开发；其未来的经营业绩，现金储备和财务状况；对公司的产品路线图和产品需求的执行；公司实现利用性及其长期财务框架的道路；行业和业务趋势；公司的业务目标，计划，战略伙伴关系和市场增长；以及其竞争性的市场地位，均构成前瞻性陈述。虽然驱逐者可能会选择在将来的某个时候更新此类前瞻性陈述，但它违反了任何这样做的义务，除非法律要求，即使随后的事件导致其观点发生了变化。
2024年7月 第6期 从“人工智能时代的知识产权研究会中期报告”看日本对基于人工智能技术发展的发明的保护 户崎健二 近藤昌弘 羽鸟隆宏
关于发明人资格问题，中期报告指出，一般认为，一个人要想成为“发明人”（或共同发明人），必须对发明中独特的部分（即，在现有技术中不存在的部分，并且是解决该发明所特有问题的手段的基础）的完成做出创造性贡献。中期报告还指出，单纯的管理者、助手或赞助人不被视为发明人，法院判决也采用了类似的标准来确定“发明人”的身份（第 84 页）。中期报告还指出，根据日本《专利法》的相关规定，只有自然人才能成为“发明人”（第 84-85 页）3。鉴于这些考虑，中期报告指出，当人工智能用于协助完成一项发明时，“根据传统观点，发明人是对发明的独特部分完成作出创造性贡献的人，发明人应该是相关自然人。”（第 85 页）。
投资备忘录：Carbo Energy
Carbo Energy Storage C-Corp 是一家位于特拉华州的种子前公司，通过创新技术革新大规模储能，消除对稀土矿物的依赖。我们专有的氧化还原液流电池重新利用海水淡化过程中产生的废盐，并在超级电容器电池中利用 CO ₂ 衍生的石墨烯，将工业废料转化为高效、可持续的储能解决方案。这种方法不仅提高了可持续性，还通过让废料获得第二次生命，为循环经济做出了贡献。
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
投资者介绍
本演示文稿包含与 Energy Plug Technologies Corp.（及其附属公司，统称“Energy Plug”或“公司”）相关的前瞻性陈述和信息。非纯历史性的陈述都是前瞻性陈述，包括关于未来的信念、计划、展望、期望或意图的任何陈述，包括“预期”、“目标”、“可能”、“将”、“或许”、“应该”、“可以”、“可以”、“打算”、“期望”、“相信”、“估计”、“预测”、“潜在”、“计划”、“旨在”、“预计”、“持续”等词语或短语，或类似表达，暗示未来结果或其反面结果或类似变化。前瞻性陈述可能包括但不限于以下陈述：我们的业务战略；我们的战略合作伙伴关系，包括与马拉哈特民族的拟议合作伙伴关系；潜在收益估计；与马拉哈特民族共同建设和运营超级工厂；监管部门批准；我们对我们的费用、销售和运营的期望；我们未来的客户集中度；我们预期的现金需求；有关我们资本需求的估计；我们对额外融资的需求；我们预测客户未来需求的能力；我们对未来产品的计划；我们未来的增长战略和增长率；对我们知识产权的保护；以及我们经营所在市场的预期趋势和挑战。前瞻性陈述由我们的管理层编制，旨在提供我们活动和业绩的展望，可能不适用于其他目的。我们的管理层认为，前瞻性陈述是在合理的基础上编制的，反映了管理层的最佳估计和判断。投资者在阅读本演示文稿时应理解，我们的实际未来结果可能与我们的预期存在重大差异。此类陈述和信息基于对当前和未来业务战略以及 Energy Plug 未来运营环境的众多假设。尽管 Energy Plug 认为这些陈述背后的假设是合理的，但它们可能被证明是不正确的。鉴于这些风险、不确定性和假设，您不应过分依赖这些前瞻性陈述。由于 Energy Plug 的业务性质，Energy Plug 的证券被认为具有高度投机性。
斯托克独立投资指南.pdf
“在过去的 200 年里，我们的人口增长了 10 倍。然而，如果这一趋势没有改变，许多专家认为，未来 200 年，人口将急剧下降。为了让人类走上可扩展和可持续的道路，我们迫切需要全面了解我们的生态系统，并找到能够满足（并改善）我们集体生活水平的地球效率。最终，我们不可避免地需要将更多的人类活动转移到地球外，以保护我们唯一的家园……掌握低成本、按需进出太空的途径不仅可以使商业市场蓬勃发展，还可以实现稳定这些市场所需的情报、防御和执法。尽管我们在过去十年中取得了巨大的进步，但我们进出太空和在太空周围移动的能力仍处于起步阶段。数量级的改进仍然可以实现……毕竟，如果我们要建立一个可扩展的太空经济，我们最好也以可持续的方式做到这一点” - Andy Lapsa 3
Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。