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截至2024年12月31日的九个月的合并财务业绩
注意：1。对股息预测的修订最近发布：是2。自2024年10月1日生效，公司进行了1股普通股。因此，截至2025年3月31日的财政年度的财政年度股息（预测）以股票后分配为基础，每股股息的总股息总额由end-dash表示（ - ）。未经考虑股票分配的情况下，截至2025年3月31日的财政年度的财政年度股息（预测）为96.00日元，每股年度股息的总金额为174.00日元。3。有关截至2025年3月31日的财政年度的预测股息，请参阅2025年2月12日发布的“经修订的年终股息预测通知（股息增加）”。
财务结果 - 截至12月的九个月...
海外：+8.2亿。12.0亿。→20.3亿。 •美国（美国+）紧密开发的销量增加•销售是从英国北海的海鸥项目开始的日本：（ 0.9亿））12.0亿。→20.3亿。•美国（美国+）紧密开发的销量增加•销售是从英国北海的海鸥项目开始的日本：（ 0.9亿）21.0亿。→20.0亿。•（天然气的销售价格下降）
卷。 72 | 2025年1月|印度动物学调查的月度电子通讯
Vision 2030。本月，ZSI发布了ZSI年度报告2023-2024，并启动了动物分类学峰会（ATS）2025的网站。此外，还发起了一个针对生物多样性保护的110小时“黑客马拉松”的开创性，以纪念ZSI基金会日成立110周年。ZSI在全国能力建设计划的最前沿，在加尔各答和印度各个地区中心进行了15多个此类倡议。在本月，ZSI科学家和研究人员成功地确定了印度各种生态系统的1585种动物群落。这项成就包括发现了十种新物种，其中包括两种新的psocoptera物种，一种新的世代翅目种，六种新的飞蛾物种和一种新的鱼类。值得注意的是，在印度，已有13种二翅目种，一种近代翅目种，一种阿拉酸的物种和一种飞蛾物种。
月度评论 - BMO全球创新者基金
DeepSeek，来自中国初创公司（称为高潮）的AI项目最近发布了其新的AI模型R1，该模型可以执行与西方同行相当的效率，但成本较低。这一发展挑战了AI进展需要大量财务投资的普遍观念。R1模型的成功使美国科技公司（例如OpenAI和Meta平台）仔细研究了DeepSeek的技术。OpenAI的首席执行官Sam Altman承认DeepSeek作为竞争对手的意义，强调了AI景观的转变。DeepSeek的模型免费提供，它因其高级推理能力而广受欢迎。DeepSeek的方法展示了如何通过更少的资源来创建AI模型，从而突出了可能从大型投资转向更具创新性的处理方法。
软银公司的收入结果截至2024年12月31日
本文档基于Softbank Corp.（“ We”或“ Company”）的信息。本文所包含的陈述不是历史事实，包括而不受限制，我们的计划，预测，对我们的业务和财务前景的策略和信念都是前瞻性的陈述。前瞻性陈述通常包括诸如“目标”，“计划”，“信仰”，“希望”，“继续”，“继续”，“期望”，“目标”，“目标”，“打算”，“意图”，“意志”，“愿意”，“应该”，“应该”，“应该”，“将”，“预测”，“估计”，“估计”，“估计”，“估计”，“估计”或“或类似的物质”。这些前瞻性陈述并不代表我们对未来绩效或任何特定结果的管理的任何保证，都受到各种风险和不确定性的影响，包括不受限制的一般经济状况，日本电信市场中的条件，我们与我们采用新技术和商业模型的能力，包括我们的其他移动电信提供者的能力，并在我们的第三个行为中竞争，以维持我们的第三个派系，并在我们的第三个派系中保持范围，并在远程范围内依靠派遣行为，并依靠远程启用范围。软银集团公司及其其他子公司和同事，我们的主要供应商和供应商以及其他第三方与并购和其他战略交易有关的风险，与信息安全有关的风险以及个人身份信息的处理，可与其他陈述相差或构成对那些有可能差异的陈述或构成对象的陈述的变化，对其他重要因素的变化和解释的变化。公司明确违反了在法律或证券交易所规则允许的范围内更新，修改或补充任何文件或一般陈述的任何义务或责任。使用或依赖此材料中信息的风险自负。从公共来源和其他公司引用了有关公司以及我们的子公司和员工以外的公司的信息，我们既没有验证，也不对信息的准确性负责。本文提供的有关公司，Vision Fund和Softbank Group Corp的某些合资企业和合作的信息。投资组合公司和投资是基于主观的，仅是出于说明性目的而提供的，并且并不声称是所有这些合作或合资企业的完整列表。软银集团公司，公司和愿景基金各自对其投资和投资组合公司运营都有不同的策略和目标。不能保证任何合资企业将在此处或根本表达的条款上完成，或者合资企业将取得成功。所有此类计划都符合不适用的不确定性和风险以及投资者的同意和监管部门的批准。提及此类投资组合公司和投资不应是任何特定投资的建议。
巴巴多斯6个月干旱前景。 ...
尽管整个岛上的温度继续保持冷却，但温暖的大西洋SST的主导地位继续产生比正常温度更高的温暖。在Charnocks，一月份的平均空气温度比1月26.0°C的气候平均气温温度为26.3°C，温暖0.3°C。同时，在整个岛上的3DPAWS站，平均空气温度范围为24.3°C至27.5°C。在Charnocks处冷却至平均23.9°C时的过夜最低温度比气候平均水平为23.3°C的温度0.6°C。至于岛上的其余部分，最低温度在21.7°C至24.9°C之间，在圣安堡，基督教堂，基督教堂和最酷的夜间温度下观察到的夜间温度最高，圣迈克尔观察到了，如图3。
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
每月编辑测验2025年1月
26。考虑以下陈述：说明-I：《圣雄甘地国家农村就业保证法》（MGNREGA），2005年，当不可用的就业机会时，通过为农村家庭提供替代的收入来源，确保了生计安全。声明-II：MGNREGA是一种基于需求的工资就业计划，为每个财政年度提供至少100天的保证工资就业，以改善该国农村地区家庭的生计安全。关于上述陈述，以下哪一项是正确的？A.语句-I和语句-II都是正确的，语句-II是语句-I B.语句-I和语句-II都是正确的，语句-II不是对语句-IC的正确解释C.语句-I是正确的，但是语句-II不正确。语句-I不正确，但语句II是正确的
制造可持续性-Erpsim Lab -HecMontréal
请注意，可能会记录此事件并在Erpsim网站上提供。请注意，您提出的问题或您参加的讨论将被记录为演示文稿的一部分。参加此在线活动，您可以允许记录。参与者名称 /照片 /视频（如果通过网络摄像头连接到事件）可以共享。如果您不希望被记录，请在此时断开活动。