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Noriaki Taneichi，总裁兼代表总监Ohka Kogyo Co。，Ltd。 150 Nakamaruko，Nakahara-ku，川崎，卡纳那川，日本，的通知 第83个普通股东会议的通知 亲爱的股东，第20届年度的会议通知...
公司的网站：https：//www.tok.co.jp/ir/shareholders/shm.html（日语）网站（日语）网站，用于股东股东大会发布的信息材料：https：//d.sokai.jp/41186/teiji/（日本）Tokyo cockect（在日本）Tokyocecept（TSE）网站（TSE）（TSE）（TSE）（列表） https://www2.jpx.co.jp/tsehpfront/jjk010010action.do?show=show（日语中）在TSE网站上访问此信息，请访问列出的公司搜索页面，使用上面给出的Internet搜索页面，使用上面给出的Internet搜索页面，使用上面的Internet搜索页面，输入问题名称（公司名称）或Securities Code）或单击“搜索”，然后单击“ pr”/“ pr”。根据“可用于公共检查的提交信息”，单击“单击此处访问”下的“ [一般股东会议通知 /通用股东会议的信息材料]”。
定位为“加拿大的诺里尔斯克”
除本文所载历史信息外，本演示文稿可能包含前瞻性陈述，包括但不限于有关预测和预计的评论。前瞻性陈述涉及未来事件和条件，因此涉及固有风险和不确定性。尽管 Power Nickel Inc 认为此类预期是合理的，但不能保证此类预期将被证明是正确的，因此实际结果可能与此类陈述中目前预期的结果存在重大差异。请注意不要过分依赖任何此类前瞻性陈述，无论是在本演示文稿中还是在与本演示文稿相关的任何问答环节中做出的。
1*高级软件质量工程师Lucid Motors，Raviarvind25@yahoo.com 2产品经理GM，srinivasreddydolu@yahoo.com引用：Ravi Aravind，E
文章信息摘要零售业是最快的行业，通过RFID技术促进了零售业的增长。管理良好的RFID节省了我们的大量精力和时间。RFID标签作为库存跟踪技术起着至关重要的作用。RFID可显着降低运营成本，提高质量，准确的资产跟踪，提高信息准确性，缩小缩小，库存降低和库存的位置等等。射频识别是一种不断增长的技术，越来越多地用于供应链的管理中。RFID技术在供应链过程中起着有效的作用，因为它们能够在整个供应链中追踪，识别和跟踪信息。该技术为供应商，制造商，分销商和零售商提供有关产品的精确实时信息。本文的主要目的是验证有助于零售部门增长的射频识别技术。这项研究的主要贡献是解释供应链管理和零售成功的RFID。关键字：技术，零售，RFID，RFID市场，供应链管理，现代零售。
为什么我们需要电池存储？ - Noriker Power
首先，电池存储解决了可再生能源发电固有的间歇性问题。太阳能电池板和风力涡轮机仅在阳光照射或风吹时产生能量，这使得持续满足供需变得具有挑战性。但是，通过将电池存储系统集成到电网中，可以在发电高峰期间存储多余的能量，并在低谷或高峰需求期间使用，从而确保无缝和不间断的电力供应。
步行市政厅摘要 La Noria 社区
2023 年 4 月 11 日 - 加里森、陆军住房办公室和 BBC 在 La Noria 社区进行了步行市政厅活动，重点关注了 286 所房屋。十三名租户就他们在布利斯堡家庭住房的居住体验提供了反馈。七名租户就超速、邻居、害虫控制和维护问题提供了负面反馈。六名租户对房屋大小和安静的社区表示满意。租户总体上对社区和房屋状况表示满意。
利用人工智能测量绿化覆盖率的技术开发（研究期间：2018-2020 财年） 大桥正木，高级研究员；石井规光（城市和区域规划博士），城市规划部城市开发部主任 胜又亘（工程博士），城市规划部主任
NILIM 正在开展绿化对改善城市环境效果的定量评估方法研究 1，以开发城市绿地的定量测量和评估方法，并建立技术知识，以有效利用绿地的各种功能用于城市规划。本文介绍了本研究项目中正在开发的使用人工智能测量绿化覆盖率的技术。 2. 利用人工智能进行绿化覆盖率调查 本研究旨在通过使用人工智能 (AI) 的图像识别技术自动从图像中提取绿地，从而减少绿化覆盖率调查的工作量和成本。本研究还通过创建该技术的智能手机应用程序，研究提高私营部门对绿化的认识并在私有土地上扩大绿地的方法，并开发地方政府和居民共同进行绿化覆盖率调查的机制。 3. 通过深度学习利用图像识别
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法