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向锂价格提供近期杠杆率
本演讲包含美国和澳大利亚证券立法的含义或所述的前瞻性陈述，包括有关Sayona Mining，Atlantic Lithium和Piedmont Lithium的勘探，开发，建筑和生产活动的陈述； Piedmont的矿物质和化学加工项目的当前计划；皮埃蒙特（Piedmont）潜在地收购了Ewoyaa的所有权；和策略。这种前瞻性陈述涉及实质性和已知和未知的风险，不确定性和其他风险因素，其中许多是我们无法控制的，并且可能导致事件，结果，绩效或成就以及其他因素与未来的事件，结果或绩效表达或暗示的前瞻性陈述表达或暗示的事件，结果，绩效或成就以及其他因素的实际时间。前瞻性陈述，预测和估计仅在本演示日期和实际事件，结果，绩效和成就的日期中给出与前瞻性陈述，预测和估计的差异很大。读者被告知不要不依赖前瞻性陈述。Piedmont违反了任何意图或义务，以更新此类前瞻性陈述，预测和估计，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。此外，皮埃蒙特（Piedmont）除适用的法律规定外，没有义务对第三方对皮埃蒙特（Piedmont），其财务或经营业绩或证券的分析，期望或声明发表评论。合格的人声明
奇点越来越近
第 83、84 和 85 页的图表来自 Stephen Wolfram 所著的《一种新科学》（第 56、23–27、31 页）。版权所有 © 2002 Stephen Wolfram, LLC。经 Wolfram Media 许可使用，wolframscience.com/nks。第 118 页的图表经 Gallup, Inc. 许可使用（news.gallup.com/poll/1603/crime.aspx）；第 176 页经 Lazard, Inc. 许可使用。第 182 页的 VertiCrop System 照片由 Wikimedia Commons 用户 Valcenteu 通过 CC BY 3.0 拍摄（creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/）；第 185 页 FDA 照片由 Michael J. Ermarth 拍摄。
Nearpod 官方调查结果报告 _2024 年 5 月 - ISTE
Nearpod 提供了灵活性，允许教师上传材料，使用课程构建器从头开始，并使用或自定义内容库中数千种预制资源之一。教育工作者可以利用实时数据进行干预或定制教学。灵活性还体现在教学传递、互动视频、个人活动、在同步或异步环境中启动体验，以及将这些体验直接分发给学生或通过众多 LMS/排班集成之一分发。学生通过代码访问教师的现场参与演示。老师控制课程，指导学生使用交互式媒体。在学生节奏模式下，学生可以按照自己的节奏学习课程，这种模式非常适合远程学习、混合学习、代课、家庭作业或独立工作。Nearpod 基于网络，可在任何具有互联网连接的设备上运行。
对近亲和友谊趋势的分析
美国家用电器制造商惠而浦公司是阿根廷成功近岸的一个例子，该公司决定在2020年12月的冠状病毒第一波和第二波之间将洗衣机的生产转移到阿根廷。根据惠而浦拉丁美洲总裁JoãoCarlosBrega的说法，这一决定是由于乌克兰战争造成的能源和物流成本的增加，而中国的产量下降，这是由于严格的锁定规则所致。但是，其目的不仅是将生产带到阿根廷，而且要开发一般情况以建立长期的竞争力。阿根廷网站每年生产30万台洗涤机，其中70％出口到墨西哥和其他拉丁美洲国家。2
使用光电显微镜
纳米级的光 - 物质相互作用的精确控制位于纳米光子学的核心。但是，由于相应的电磁近场通常限制在传统光学显微镜分辨率以下的体积之内，因此在此长度尺度上进行的实验检查是具有挑战性的。在半导体纳米型电磁场中进一步限制在各个亚波长谐振器的范围内，从而限制了这些结构中关键光 - 物质相互作用的访问。在这项工作中，我们证明了光电子发射显微镜（PEEM）可用于分辨近场光谱的极化以及受损坏对称性硅元素支撑的电磁共振的成像。我们发现，通过原位钾表面层启用的光发射结果与可见和近红外波长之间的全波模拟和远场反射测量一致。此外，我们发现了跨场阵列边缘附近的集体共振的偏振相关演变，利用了PEEM的远场激发和全场成像。在这里，我们推断出八个谐振器或更多之间的耦合建立了此元图的集体激发。总而言之，我们证明了高光谱的高光谱成像和PEEM的远场照明可以利用半导体纳米光子结构中的集体，非本地，光学共振的计量学。
文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
平行和（几乎）工作有效的动态编程
Bellman在1950年代提出的动态编程（DP）的思想是最重要的算法技术之一。并行，许多基本和顺序简单的问题变得更具挑战性，并且对（几乎）工作有效的解决方案开放（即，与最佳顺序解决方案相比，最多是polygarogarithmic因子的工作）。实际上，顺序的DP al-gorithms采用许多高级优化，例如决策单调性或特殊数据结构，并且比直接解决方案获得更好的工作。许多这样的优化是不依次的，这为并行算法带来了额外的挑战，以实现相同的工作。本文的目的是通过平行经典，高度优化和实用的顺序算法来实现（几乎）（几乎）工作效率的ALLEL DP算法。我们显示了一个名为“ Cordon算法”的通用框架，用于并行DP算法，并使用它来解决一些经典问题。我们选择的问题包括最长增加的子序列（LIS），最长的常见子序列（LCS），凸/凹面最小重量亚序列（LWS），最佳字母树（OAT）等。我们展示了如何使用Cordon算法来实现与顺序算法相同的优化水平，并获得良好的并行性。我们的许多算法在概念上都很简单，我们将一些实验结果作为概念证明。
使用 K 最近邻算法预测中风风险
摘要：中风是一种危及生命的严重疾病，需要尽早发现和干预以减轻其影响。该项目使用 K-最近邻 (KNN) 算法提出了一种中风预测模型，KNN 算法是一种流行的机器学习技术，以其在分类任务中的简单性和有效性而闻名。在 KNN 算法中，数据集被分为两类。第一类是中风风险高，第二类是中风风险低。该项目的目标是开发一个可靠且准确的预测系统，帮助医疗保健专业人员识别有中风风险的个体。该项目使用的数据集包括不同群体的各种人口统计、临床和生活方式特征，包括年龄、性别、高血压状况、婚姻状况、心脏病史、工作类型、吸烟习惯等。项目研究结果表明，基于 KNN 的中风预测模型在准确性、敏感性和特异性方面取得了令人鼓舞的结果。这表明 KNN 可以成为识别可能有中风风险的个体的有力工具，从而可以采取早期干预和预防措施。关键词：中风、k-近邻、逻辑回归、随机森林、机器学习算法
近红外的两光子吸收和荧光日二烯衍生物的激发态动力学
通过时间分辨的吸收和荧光光谱研究，研究了荧光日二烯（FDAE）衍生物的荧光二乙烯（FDAE）衍生物的激发态动力学的抽象近红外两光子吸收和激发态动力学。用量子化学计算进行预筛选预测，封闭环异构体中用甲基噻酯基（MT-FDAE）的衍生物具有两光子的吸收横截面 - 大于1000 GM，这是通过Z-SCAN的测量和激发功率依赖于瞬时吸收的实验证实的。比较在一光子和同时的两光子激发条件下瞬时吸收光谱的比较表明，在CA的时间表上，在三个途径上停用了较高激发态的MT-FDAE的闭合环异构体。200 fs：（i）比单光过程，（ii）内部转换到s 1状态的环反应反应的效率更高，（iii）放松到与s 1状态不同的较低状态（s 1'状态）。时间分辨的荧光测量结果表明，该S 1'状态被放松到S 1状态，具有较大的排放概率。在本工作中获得的这些发现有助于以两光子的方式扩展FDAE到生物学窗口的开关切换能力，并应用于超分辨率荧光成像。
BAL-007-1 – 近期能源可靠性评估
NERC 可靠性标准中使用的新术语或修改术语本节包括提议标准中使用的所有新术语或修改术语，这些术语将在获得相关监管机构批准后纳入《NERC 可靠性标准术语表》。提议标准中使用的已定义且未修改的术语可在《NERC 可靠性标准术语表》中找到。下列新术语或修改术语将与提议标准一起提交批准。董事会通过后，本节将被删除。术语：能源可靠性评估 (ERA) – 评估在相关评估期内可靠供应满足需求所需电能和为大容量电力系统提供运营储备的资源。