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季度结束基金事实费用*投资...
基金战略和考虑因素，在2024年，通货膨胀率放缓和利率峰值为当地股票提供了机会，但波动性仍然是一种风险，尤其是如果由于美联储自2022年以来，美国面临衰退。基金计划将普通股逐渐转移到70％的分配，而优先股和房地产投资信托基金30％，利用有利条件。投资策略将现代化，专注于增长，价值和股息股票，并基于基本分析和以技术分析为指导的公平选择。针对增长的关键部门包括集团，财产，运输和消费者部门。我们看到了上升潜力，特别是在外国投资者利益和消费者部门受益的企业中，工资增加和成本降低。该基金将保持多样化的投资组合，优先考虑具有强大基本原理，一致股息以及对通货膨胀，比索无力和石油价格波动的韧性的股票。高产和可交易证券将确保流动性，额外的现金流入将支持战略投资。
投资更新 可持续食品战略
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3拜登的前30天的关键环境收获
年度薪酬披露在其代理声明和10-KS中，将要求公司讨论与MNPI披露有关的股票期权和类似期权工具的奖励时机的政策和实践。如果在财政年度中，股票期权或期权式工具被授予NEO在四个工作日或一个工作之后的一个工作日，即10-K，10-Q或8-K表格的提交，则该公司必须提供有关奖励的表格披露
STM 2025 赞助商和参展商名单.docx - Google 文档
J28 17 Sendan International Company Limted 黄金赞助商 B34 18 Al Hajry Overseas Company Service 赞助商 B36 19 ABB Electrical Industries Company Limited 银牌赞助商 B38 20 Abdullah A. Al Barrak & Sons Co. 银牌赞助商 B40
投资报告2025年1月
购买国际股票基金•自动数据处理：自动数据处理是具有关键数字受损的薪资报表和人力资源服务的领先提供商。年营业额的195亿美元，一百万忠实的客户和92％以上的未偿保留率强调了强大的市场地位。强劲的水平反映在2025年第一季度的销售额增长7.1％和胜利增长11％。对投资者特别有吸引力：25年稳步上升的股息，无净债务的资产负债表和基于其他技术的持续投资。在12月在新的Acatis小钻石上购买，自从我们的新基金Acatis Small Diamonds推出以来，也有许多小型价值的收购。ACATIS小钻石投资于全球中小型股中的吸引人评级的优质公司。这些公司通常在传统行业，扎实的基本数据和良好的语料库治理中具有长期业务模式。对于有吸引力的评论，通常可以发现这些股票以外的大型股票指数和公众关注和市值明显减少。ACATIS小钻石现在已在54家公司中进行全面投资。
投资标准目标特征...
我们与成长型企业的现有管理层建立密切的合作伙伴关系，我们的资本、运营资源、金融专业知识、战略见解和专业网络可以加速增长并创造长期价值。Exeter Street 认为，打造卓越公司首先要在所有利益相关者之间建立无缝利益和信任的联盟，然后长期致力于能够释放这些企业真正潜力的战略。我们采取长期的合作方式进行投资，并且没有预先确定的退出或货币化投资的时间表。
双赢局面：解决人工智能的能源需求如何创造新的投资机会
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使用CNN-LSTM技术
心脏病占全球死亡人数的30％。早期干预和心血管异常的检测可以预防这种死亡。当前的研究提出了一种新的方法，该方法将卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）结合在一起，以预测人心脏功能中异常。机器学习模型用于检测来自ECG和PCG信号的异常。这项研究中使用了两个突出的数据集，即Physionet 2016和Physionet 2017，用于培训和测试开发的机器学习模型。经验模式分解已用于预处理心脏声音信号和心电图信号。使用EMD可以将信号分解为其基本振荡组件，称为固有模式函数（IMF）。通过将信号与噪声比值与原始和过滤的PCG信号进行比较，可以评估该方法在降低噪声方面的有效性。特征提取是通过生成DeNO.信号的缩放图完成的。缩放图是通过连续小波变换（CWT）获得的。此后，一种称为CNN-LSTM的混合深度学习技术用于分类和训练模型。所提出的模型在分类和检测人心脏功能异常方面的精度为86％。
用CNN和LSTM诊断急性冠状动脉综合征
摘要： - 急性冠状动脉综合征（ACS）及其亚型的早期和准确诊断对于患者健康至关重要。这项研究的目的是利用心电图（ECG）信号开发一种深度学习方法来对ACS及其不同类型进行分类。该模型是使用卷积神经网络和长期短期记忆结构的组合来构建的，以对代表急性心肌梗死的ECG信号（STEMI），心肌梗死，没有ST-ST-ST-SEPITION（NSTEMI）和健康的个体。数据集由从Erciyes大学医院急诊室出现胸痛的患者收集的12个铅ECG信号。ECG数据以使用Notch，低通和高通滤波器来消除噪声，然后使用Z得分归一化进行标准化。通过k-折叠交叉验证评估模型性能，计算指标，例如准确性，灵敏度，特异性，精度，F1分数和分类率。具有5倍交叉验证，分类精度为ACS-正常组为0.928±0.0172，NSTEMI正常组为0.891±0.0083，STEMI-Nortoral组为0.886±0.02275。这些发现表明，所提出的深度学习模型可有效区分ACS及其亚型，显示出对将来整合到临床应用中的希望。
标记和Spencer Group Plc圣诞节交易
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