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永久宣布对其公司信任和财富管理业务的战略审查
在2023年10月19日的永久有限公司（永久性或公司）（ASX：PPT）年度股东大会（AGM），永久性强调，我们的增长策略已为您提供了三个优质规模的业务，这使董事会能够评估可能出现的其他战略选择，从而最大程度地提高我们的股东价值。
Perpetual Limited - 2022 年年度股东大会
1. 不包括结构化投资收入。2. EBITDA 代表扣除利息、税项、折旧、无形资产摊销、股权薪酬费用和重大项目前的利润。3. 根据 UPAT 的修订定义重新呈现 2020 年 6 月的数据。2020 年 6 月之前的数据未重新呈现。4. 不包括重大项目。5. 归属于 Perpetual Limited 的股东。6. 使用已发行普通股和潜在普通股的加权平均数计算的每股摊薄收益。7. 使用税后基础利润计算。8. 使用税后净利润计算。9. 就本财政年度宣布的股息。10. 2021 年 6 月和 2020 年 6 月的数据已根据与软件即服务 (SaaS) 安排相关的会计政策变更进行了重述。11. 代表 6 月 30 日的期末余额。 12. 包括普通股和潜在普通股。2021 年 6 月和 2020 年 6 月期间的普通股加权平均数根据 AASB 133 每股收益进行了追溯调整，因为在此期间以低于市场价值的价格发行了新股。
永久观察研究：支持有效实施的新策略
1 Sabin NS、Calliope AS、Simpson SV 等人。人类活动对包括 covid-19 在内的（重新）出现传染病的影响。J Physiol Anthropol。2020；39：29。2 Goossens H、Derde L、Horby P、Bonten M。欧洲临床研究对优化 covid-19 患者治疗的反应：经验教训、未来展望和建议。Lancet Infect Dis。2021。3 Angus DC、Berry S、Lewis RJ 等人。remap-cap（针对社区获得性肺炎的随机嵌入式多因素自适应平台）研究。基本原理和设计。Ann Am Thorac Soc。2020；17：879-91。4 Butler CC、van der Velden AW、Bongard E 等人。奥司他韦联合常规治疗与常规治疗在初级保健中治疗流感样疾病的比较：一项开放标签、实用、随机对照试验。柳叶刀。2020；395：42-52。5 Årdal C、Balasegaram M、Laxminarayan R 等人。抗生素发展——经济、监管和社会挑战。自然微生物学评论。2020；18：267-74。6 Babu Rajendran N、Mutters NT、Marasca G 等人。对欧洲国家研究和发现新抗生素的世卫组织优先病原体的强制性监测和疫情报告。临床微生物学感染。2020；26：943.e1-43.e6。7 de Kraker MEA、Sommer H、de Velde F 等人。优化针对多重耐药菌的抗菌药物临床试验的设计和分析：来自 combacte 统计网的白皮书。临床感染性疾病。2018；67：1922-31。8 Woodcock J、LaVange LM。研究多种疗法、多种疾病或两者的母版方案。新英格兰医学杂志。2017；377：62-70。9 Viksveen P、Relton C、Nicholl J。使用队列多重随机对照试验设计测试抑郁症干预措施的好处和挑战。试验。2017；18：308。10 Gaddale JR。临床数据采集标准协调在临床数据管理中的重要性和好处。临床研究观点。2015；6：179-83。
永久运动涡轮机发生用于新颖能量收集系统；概念设计方法
本文涉及永久运动的最佳能源收集系统设计。这种设计在促进新产生的新来源方面具有灵活性。电能的需求每天都在呈指数增长，因此有必要以低成本寻找替代的能源产生方式。此外，考虑一下化石燃料将要补充，因此除了化石燃料之外，还应使用其他资源。化石燃料的替代品是可再生能源。风能是可再生能源的主要来源之一。该系统中的永久运动是另一个新的创新。整个系统可用于产生电能，而不会对自然造成任何伤害。使用该系统，完全可以消除对连续自然风能来源的依赖。永久运动系统将产生风向能量收集系统，以便可以操作风力涡轮机发电机，然后产生电力。该系统也可以连续运行，而不取决于天气的当前状况。永久运动机（PMM）产生的能量通常会被科学界打折，因为它们在工业层面上被认为是不可能的，但是对于小型操作而言，PMM可能会变得非常有效。
autoFac：永久机器人机器
摘要 - 目前缺乏完全自主的capabilies，尤其是在任务知识不完整且最佳的机器人解决方案无法预先设计的情况下。进化机器人技术，人工生活和体现的人工智能的交集提出了一种有希望的范式，用于产生适合在未探索，远程和危险环境中长期适应的多任务问题解决器。为了解决不断发展的机器人系统的自动化，我们提出了完全自主的，体现的人工生活工厂和实验室，该工厂和实验室位于各种环境中，作为多任务解决方案。这种综合的工厂和实验室将是自适应的解决方案设计师，并通过加速的人工进化产生了用途的物理机器人，可以尝试不断发现新任务。这样的任务将是在长期（数十年）内（几天）的任务目标实现的垫脚石。而不是纯粹是投机性的，不必要的技术来实现经验证明这些工厂。目前，尽管没有合适的解决方案，但诸如小行星开采，地形形成，太空和深海勘探等应用中，庞大的科学和企业机会正在等待。所提出的体现的人工生活工厂和实验室，称为：AutoFac，使用由人工进化控制器运行的机器人生产设备，以收集和综合环境信息（来自机器人感觉系统）。autoFac是通才的（可在许多环境中部署），但在这种环境中不断生成专家解决方案 - 永久机器人机器。此类信息与当前的需求和任务目标合并，以创建新的机器人实施例和任务定义，这些定义是环境适应的，并与探索平衡了面向任务的行为。