本年度报告包含经修订的 1934 年证券交易法 (“交易法”) 第 21E 条所定义的前瞻性陈述。为此,本年度报告中包含的任何非历史事实陈述,包括但不限于“第 1 项。业务”、“第 1A 项。风险因素”和“第 7 项。管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”下的某些陈述以及本年度报告其他地方有关我们的计划、目标、宗旨、信念、业务战略、未来事件、业务状况、经营成果、财务状况、业务前景、业务趋势和其他信息的陈述,均可能属于前瞻性陈述。在不限制前述条款的情况下,“可能”、“将”、“或许”、“应该”、“估计”、“预期”、“继续”、“考虑”、“预计”、“项目”、“计划”、“潜在”、“预测”、“打算”、“相信”、“预测”、“未来”、“目标”、“目标”等词语及其变体或类似表达旨在识别前瞻性陈述。前瞻性陈述不是历史事实,而是基于我们当前的预期、信念、估计和预测以及各种假设,其中许多假设本质上具有不确定性且超出我们的控制范围。我们的预期、信念、估计和预测是真诚表达的,我们相信这些预期、信念、估计和预测具有合理基础。但是,不能保证管理层的预期、信念、估计和预测能够实现,实际结果可能与前瞻性陈述中表达或表明的结果存在重大差异。
本年度报告包含经修订的 1934 年证券交易法 (“交易法”) 第 21E 条所定义的前瞻性陈述。为此,本年度报告中包含的任何非历史事实陈述,包括但不限于“第 1 项。业务”、“第 1A 项。风险因素”和“第 7 项。管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”下的某些陈述以及本年度报告其他地方有关我们的计划、目标、宗旨、信念、业务战略、未来事件、业务状况、经营成果、财务状况、业务前景、业务趋势和其他信息的陈述,均可能属于前瞻性陈述。在不限制前述条款的情况下,“可能”、“将”、“或许”、“应该”、“估计”、“预期”、“继续”、“考虑”、“预计”、“项目”、“计划”、“潜在”、“预测”、“打算”、“相信”、“预测”、“未来”、“目标”、“目标”等词语及其变体或类似表达旨在识别前瞻性陈述。前瞻性陈述不是历史事实,而是基于我们当前的预期、信念、估计和预测以及各种假设,其中许多假设本质上具有不确定性且超出我们的控制范围。我们的预期、信念、估计和预测是真诚表达的,我们相信这些预期、信念、估计和预测具有合理基础。但是,不能保证管理层的预期、信念、估计和预测能够实现,实际结果可能与前瞻性陈述中表达或表明的结果存在重大差异。
本年度报告包含经修订的 1934 年证券交易法 (“交易法”) 第 21E 条所定义的前瞻性陈述。为此目的,本年度报告包含的任何非历史事实陈述,包括但不限于“第 1 项业务”、“第 1A 项风险因素”和“第 7 项管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”下的某些陈述,以及本年度报告其他地方有关我们的计划、宗旨、目标、信念、业务战略、未来事件、业务状况、经营成果、财务状况、业务前景、业务趋势和其他信息,可能属于前瞻性陈述。在不限制前述条款的情况下,“可能”、“将”、“或许”、“应该”、“估计”、“预期”、“继续”、“考虑”、“预计”、“项目”、“计划”、“潜在”、“预测”、“打算”、“相信”、“预测”、“未来”、“有针对性的”、“目标”等词语及其变体或类似表达旨在识别前瞻性陈述。前瞻性陈述并非历史事实,而是基于我们当前的预期、信念、估计和预测以及各种假设,其中许多假设本质上具有不确定性且超出我们的控制范围。我们的预期、信念、估计和预测均出于善意,并且我们相信它们具有合理的基础。然而,无法保证管理层的期望、信念、估计和预测能够实现,实际结果可能与前瞻性陈述中表达或表明的结果存在重大差异。
本年度报告包含经修订的 1934 年证券交易法 (“交易法”) 第 21E 条所定义的前瞻性陈述。为此,本年度报告中包含的任何非历史事实陈述,包括但不限于“第 1 项。业务”、“第 1A 项。风险因素”和“第 7 项。管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”下的某些陈述以及本年度报告其他地方有关我们的计划、目标、宗旨、信念、业务战略、未来事件、业务状况、经营成果、财务状况、业务前景、业务趋势和其他信息的陈述,均可能为前瞻性陈述。在不限制前述条款的情况下,“可能”、“将”、“或许”、“应该”、“估计”、“预期”、“继续”、“考虑”、“预期”、“项目”、“计划”、“潜在”、“预测”、“打算”、“相信”、“预测”、“未来”、“目标”、“目标”等词语及其变体或类似表达旨在识别前瞻性陈述。前瞻性陈述不是历史事实,而是基于我们当前的预期、信念、估计和预测以及各种假设,其中许多假设本质上是不确定的,超出了我们的控制范围。我们的预期、信念、估计和预测是真诚表达的,我们相信它们有合理的基础。但是,不能保证
本投资者介绍会(介绍会)于 2022 年 7 月 18 日由澳大利亚及新西兰银行集团有限公司 (ABN 11 005 357 522) (ANZ) 编制。通过参加投资者介绍会或简报会,或接受、访问或查看本介绍会,即表示您承认并同意以下条款。本介绍会是针对按比例加速可放弃配股要约而编制的,该要约将发行新的 ANZ 普通股(新股),并进行零售配股交易,发行对象为:• ANZ 的合格机构股东(机构配股要约);以及 • 根据 2001 年《公司法》(联邦)(《公司法》)第 708AA 条,经 ASIC 公司(非传统配股)文书 2016/84 和 ASIC 公司(不考虑技术救济)文书 2016/73 修订,ANZ 的合格散户股东(散户配股要约)。配股要约将用于部分资助 ANZ 收购 Suncorp Bank(收购)。
本年度报告 10-K 表包含《1995 年私人证券诉讼改革法》和《1934 年证券交易法》(经修订)(“交易法”)第 21E 条所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述不是历史或当前事实的陈述,也不是对未来业绩的保证,通常可以通过前瞻性术语的使用来识别,例如“相信”、“期望”、“预期”、“打算”、“目标”、“估计”、“继续”、“立场”、“计划”、“预测”、“预测”、“指引”、“目标”、“宗旨”、“前景”、“可能”或“潜在”,以及未来条件动词,例如“假设”、“将”、“会”、“应该”、“可以”或“可能”,或通过这些词语的变体或类似表达来识别。这些前瞻性陈述包括但不限于与我们与 Pioneer Bancshares, Inc.(“Pioneer”)拟议合并有关的陈述,包括完成合并的预期时间、关于 COVID-19 对我们运营的影响的陈述、我们认为可用流动性来源足以满足我们当前和预期的流动性需求的信念、我们通过产生存款来满足未来现金需求的计划、我们预期我们的许多未拨付承诺将在未被提取的情况下到期,以及有关我们的业务计划和战略的陈述。这些前瞻性陈述受多种假设、风险和不确定性的影响,这些假设、风险和不确定性会随着时间的推移而变化,
本年度报告表格 10-K 包含《1995 年私人证券诉讼改革法》和《1934 年证券交易法》(经修订)(“交易法”)第 21E 条所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述不是历史或当前事实的陈述,也不是对未来业绩的保证,通常可以通过前瞻性术语的使用来识别,例如“相信”、“期望”、“预期”、“打算”、“目标”、“估计”、“继续”、“立场”、“计划”、“预测”、“预测”、“指引”、“目标”、“宗旨”、“前景”、“可能”或“潜在”,以及未来条件动词,例如“假设”、“将”、“会”、“应该”、“可以”或“可能”,或通过这些词语的变体或类似表达来识别。这些前瞻性陈述包括但不限于与我们与 Pioneer Bancshares, Inc. (“Pioneer”) 拟议合并有关的陈述,包括完成合并的预计时间、有关 COVID-19 对我们运营的影响的陈述、我们认为现有流动性来源足以满足我们当前和预期的流动性需求的信念、我们通过产生存款来满足未来现金需求的计划、我们预期许多未拨付的承诺将在未被提取的情况下到期,以及有关我们的业务计划和战略的陈述。这些前瞻性陈述受多种假设、风险和不确定性的影响,这些假设、风险和不确定性会随着时间的推移而变化,难以预测,并且通常不受我们控制。
Techs., LLC ,957 F.3d 1309, 1319 (Fed. Cir. 2020)(已清理)。例如,在 Grit 中,上诉人的行为不仅可能而且“确实引发了侵权诉讼”——诉讼被无偏见驳回,专利权人“可以自由重申这些侵权索赔”。同上,1320。英特尔在本案中面临的困境类似。尽管高通并未起诉英特尔侵权,但高通并未否认,在先前针对苹果的诉讼中,其将 '043 专利权利要求映射到英特尔产品(且仅映射到英特尔产品)。参见上诉人 Br. 46;JA 4713-65;JA 4794-96;英特尔对高通驳回动议的回应,ECF No. 40,第 5 页(及其引用的展品))。因此,与 Grit 案一样,英特尔的行为“确实引起了侵权诉讼。”957 F.3d,1320。用英特尔的话来说,高通“已经参与了涉及该技术和该专利的诉讼。”答复 Br. 29。
流域管理可以定义为计划和实施的一组资源管理实践,以提供足够的优质水来维持人类社会和自然生态系统。流域管理的实践是跨学科的,因为它认识到土地和水资源之间的联系,并试图平衡社会的需求与自然资源的能力来满足它们的能力。例如,所有环境,社会和经济问题都被合并为以综合方式对待分水岭(Mander 2008)。由于这些多学科问题,分水岭管理策略的发展通常涉及复杂的科学和公共政策问题。每个流域在生态学,生态学,气候,水质,土地使用和人类文化方面都是独一无二的。因此,在付诸实践时,必须对每种设置定制任何通用的分水岭管理方法。
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据,以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看,人们采用了牛顿法等数值算法,这些算法需要良好的初始参数估计,因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术,它表现出强大的全局搜索能力。然而,这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值,这对 SRGM 很重要,因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外,过去大多数应用群体智能的研究