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软银公司的收入结果截至2024年12月31日
本文档基于Softbank Corp.（“ We”或“ Company”）的信息。本文所包含的陈述不是历史事实，包括而不受限制，我们的计划，预测，对我们的业务和财务前景的策略和信念都是前瞻性的陈述。前瞻性陈述通常包括诸如“目标”，“计划”，“信仰”，“希望”，“继续”，“继续”，“期望”，“目标”，“目标”，“打算”，“意图”，“意志”，“愿意”，“应该”，“应该”，“应该”，“将”，“预测”，“估计”，“估计”，“估计”，“估计”，“估计”或“或类似的物质”。这些前瞻性陈述并不代表我们对未来绩效或任何特定结果的管理的任何保证，都受到各种风险和不确定性的影响，包括不受限制的一般经济状况，日本电信市场中的条件，我们与我们采用新技术和商业模型的能力，包括我们的其他移动电信提供者的能力，并在我们的第三个行为中竞争，以维持我们的第三个派系，并在我们的第三个派系中保持范围，并在远程范围内依靠派遣行为，并依靠远程启用范围。软银集团公司及其其他子公司和同事，我们的主要供应商和供应商以及其他第三方与并购和其他战略交易有关的风险，与信息安全有关的风险以及个人身份信息的处理，可与其他陈述相差或构成对那些有可能差异的陈述或构成对象的陈述的变化，对其他重要因素的变化和解释的变化。公司明确违反了在法律或证券交易所规则允许的范围内更新，修改或补充任何文件或一般陈述的任何义务或责任。使用或依赖此材料中信息的风险自负。从公共来源和其他公司引用了有关公司以及我们的子公司和员工以外的公司的信息，我们既没有验证，也不对信息的准确性负责。本文提供的有关公司，Vision Fund和Softbank Group Corp的某些合资企业和合作的信息。投资组合公司和投资是基于主观的，仅是出于说明性目的而提供的，并且并不声称是所有这些合作或合资企业的完整列表。软银集团公司，公司和愿景基金各自对其投资和投资组合公司运营都有不同的策略和目标。不能保证任何合资企业将在此处或根本表达的条款上完成，或者合资企业将取得成功。所有此类计划都符合不适用的不确定性和风险以及投资者的同意和监管部门的批准。提及此类投资组合公司和投资不应是任何特定投资的建议。
软件2.0
过去十年中，软件系统中的机器学习（ML）组件广泛采用。这几乎都发生在从自然语言处理到计算机视觉的几乎每个领域中。这些ML组件范围从相对简单的神经网络到复杂且资源密集的大语言模型。然而，尽管采用了这种广泛的采用，但对产生这些模型的供应链关系知之甚少，这可能对合规性和安全性产生影响。在这项工作中，我们对从流行的模型共享网站拥抱面的760,460款和175,000个数据集进行了广泛的分析。首先，我们评估了拥抱面部供应链中的文档现状，报告现实世界中缺点的例子，并提供可行的改进建议。接下来，我们分析现有供应链的基础结构。最后，我们探讨了当前针对先前工作中报告的许可格局，并讨论了该领域所带来的独特挑战。我们的结果激发了多种研究途径，包括需要更好的ML模型/数据集的许可管理，更好地支持模型文档以及自动化的不一致检查和验证。我们使我们的研究基础架构和数据集可用来促进未来的研究。
关于肠寄生虫胚泡sp的患病率和亚型分布的第一个流行病学调查。在越南
摘要 - 软件应用程序开发是一个复杂的功能，涉及所谓的软件供应链中的各种参与者和组织。软件供应链的演变带来了许多好处，例如利润最大化，代码相互化和交货时间的优化。但是，软件供应链的复杂性会导致多个安全问题和攻击，因为妥协非常普遍。在软件供应链中损害单个链接的攻击者（例如，通过恶意修改软件）可能会损害该软件的用户，并且这种攻击技术经常被利用以攻击知名公司。，只有在了解其安全链和功能时，我们才能为软件供应链提供整体有效的安全解决方案。我们讨论了如何实现网络威胁的软件供应链的强大弹性。接下来，我们为软件供应链提出了一种整体端到端的安全方法。
o r i g i n a l r e s a r c h抗菌耐药性监测皮肤和软组织感染：医院范围内的细菌种类和抗体
目的：尽管皮肤和软组织感染（SSTIS）是常见的，但坦桑尼亚的抗菌耐药性（NAP-AMR）的国家作用计划集中于血流感染和尿路感染。这项研究评估了实验室确认的SSTI的比例，鉴定了所涉及的细菌物种，分析AMR表型，并研究了与多药耐药（MDR）SSTI相关的危险因素。患者和方法：分析横断面研究是在2023年1月至6月之间进行的，涉及614例SSTIS患者。患者的信息，并使用标准微生物程序，WHONET和Stata软件程序收集并分析了PUS拭子或脓液或坏死组织。结果：患者的中位年龄（四分位间范围）为34（14-54）年，男性占54.4％。实验室确认的SSTI为72.5％（445/614），得出586个细菌分离株。最常见的SSTIS类型是手术部位感染（30.0％），慢性伤口（27.9％）和创伤性伤口（19.7％）。最常见的病原体是金黄色葡萄球菌（17.1％），大肠杆菌（17.1％）和K.肺炎（16.0％）。鉴定出的AMR表型是金黄色葡萄球菌抗甲氧西林的29.0％；延长的谱β乳糖酶产生革兰氏阴性细菌，47.3％；和碳苯甲基阴性细菌，12.9％。与门诊患者相比，住院患者的总体SSTIS为40.9％（251/614），在住院患者中显着高于[或（95％CI）； p值：1.86（1.33–2.59）; p值<0.001]。结论：大约四分之三的患者已实验室确认的SSTI主要由MDR病原体引起。建议对BMC的SSTIS治疗指南进行重新访问，并建议在坦桑尼亚正在进行的AMR监视中纳入SSTIS。
针对AI驱动的软件公司的综合保险解决方案
人工智能正在以前所未有的速度，自动化，个性化和效率来改变行业。但是，随着这项技术的发展，与其部署相关的风险也是如此。从数据隐私问题到算法失败，确保您的AI业务免受潜在负债的保护至关重要。
设计和制造低成本，肌腱驱动的软机器人
软机器人是在其机械结构中包含符合符合性组件的机器人[6]。近年来，这些系统在不同学科的研究人员中引起了极大的兴趣，因为它们在食品工业，机器人手术，人类机器人相互作用以及探索危险和非结构化环境等领域的潜力[6，7]。这些系统中的大多数受自然的启发，例如，在[16，17]中开发的机器人 - 在动物和其他生物中罕见的僵化行为。说明性的例子是大象树干，海星尸体，变色龙尾巴和章鱼臂。软机器人的一些特定功能是他们执行任务的潜在效率（以其合规性的性质）以及适应非预期的环境变化的能力。尽管这些特性很吸引人，但它们尚未在当前应用中发挥全部潜力，因为软机器人技术仍然是一个相对较新的领域，涉及刚刚建立的刚性机器人的理论和方法[19]。仍然处于范围内的软机器人技术的一些基本方面是对这些系统的设计，驱动方法，建模和控制[7，19]。本文介绍了几种低成本，肌腱驱动的软机器人设计。这项工作的总体目的是通过提供可访问的原型设计来帮助弥合当前差距，这些设计可用于教育和
ActivesCale软件7.0.2发行说明
©2024 Quantum Corporation。保留所有权利。您复制本手册的权利受版权法的限制。法律禁止未经量子公司的书面授权进行副本或改编，并构成了对法律的惩罚。ActiveScale, DXi, DXi Accent, FlexSync, FlexTier, iLayer, Lattus, Myriad, Quantum, the Quantum logo, QXS, Scalar, StorNext, SuperLoader, Unified Surveillance Platform, USP, Vision, and Xcellis are either registered trademarks or trademarks of Quantum Corporation and its affiliates in the United States and/or other countries.所有其他商标都是其各自所有者的财产。量子规格可能会发生变化。
软件供应链的风险探险家
表明，攻击者发现开源项目是将恶意软件传播给下游用户的一种手段。Ladisa等。[2]提出一种以攻击树的形式提出的分类法，以系统地描述攻击向量，以攻击者的处置，独立于技术或生态系统。每个攻击向量都由科学作品和现实世界实例支持，并与现有保障措施相关联（如果有）。为了促进开源和安全社区的使用，采用和扩展，我们开发并开发了一种在线工具，支持了分类单元的可视化和探索以及所有相关信息1。在本文的其余部分中，第2节描述了工具的功能以及如何贡献，第3节概述了可能的用例，第5节以闭幕词和前景结束。
负责任的创新和数字平台：在线食品交付的情况
摘要 - 近年来，软机器人模拟器已经发展为提供各种功能，包括不同材料类型（例如弹性，超弹性）和驱动方法（例如，气动，电缆驱动，伺服运动）的模拟。这些模拟器还为各种任务（例如校准，设计和控制）提供工具。但是，在这些模拟器中有效，准确地计算衍生物仍然是一个挑战，尤其是在存在物理接触相互作用的情况下。结合这些衍生物可以显着提高控制方法的收敛速度，例如增强学习和轨迹优化，启用基于梯度的设计技术，或促进端到端的机器学习方法以减少模型。本文通过引入一种统一的方法来解决这些挑战，以计算有限元方法框架中的机械方程的衍生物，包括模拟为非线性互补性问题的触点交互。所提出的方法处理碰撞和摩擦阶段，解释其非平滑动力学，并利用基于网格的模型引入的稀疏性。通过几个控制和校准软系统的示例来证明其有效性。关键字：软动物模拟，可区分的物理，可区分优化，非平滑动力学。
软件工程师实习生 - 麻烦aluaa
教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025