ENEOS Holdings 在 2023 年 5 月 11 日发布的《JX 日本矿业金属株式会社股票在东京证券交易所上市准备开始》中表示,在评估长期愿景中列出的成长型业务与 JXAM 业务之间进一步产生协同效应的可能性以及两家业务的业务特性差异后,认为 JXAM 股票上市是促进两家公司企业价值可持续增长的最佳方式,同时将 ENEOS 集团的经营资源进一步分配给成长型业务的发展,追求 JXAM 经营的优化和 JXAM 企业价值的进一步提升。此外,通过 JXAM 股票上市,ENEOS Holdings 将能够进行执行其业务战略和转型业务组合所需的投资,以实现能源转型,并快速可靠地实现股东回报。 ENEOS Holdings 认为,通过石油相关业务稳定地供应能源和材料,以及供应合成燃料和氢气等下一代能源,加快转型为实现碳中和社会的企业,其企业价值将进一步提高。
日本卡纳那川2024年1月10日 - Chordia Therapeutics K.K.(总部:坎纳那川县富士瓦市;首席执行官:Hiroshi Miyake)宣布,Chordia由Rogocekib的食品和药物在美国接受了孤儿药物名称(ODD),该药物正在为刚毛或重新抗药性或复发性急性肌淋巴瘤(Aml)开发。奇数是基于1983年的《孤儿疾病法》,是一种用于指定符合某些疾病的药物的系统,例如在美国的患者少于200,000例,尤其需要医疗治疗。该系统支持和促进孤儿药的开发,目的是考虑到孤儿药物的研究和开发未达到较少的患者,尽管医疗需求较高,但由于孤儿药的研究和开发未达到足够的进展。This designation makes it possible to utilize various pharmaceutical and research cost support measures from the FDA, such as exemption from application fees for new drug applications in the US, reductions or exemptions from federal taxes related to clinical development, as well as preferential measures for development and promotion in the US, and after approval, it will be granted exclusive first-to-market sales rights in the US for seven years, which could be a significant step towards future commercialization of rogocekib。对业务绩效没有影响。
摘要简介糖尿病(DM)是一种主要的非传染病,患病率越来越高。未诊断的DM并不少见,可能导致严重的并发症和死亡率。在较早的疾病阶段识别高风险个体,即糖尿病前(前DM)对于延迟进展至关重要。现有的风险模型主要依赖于不可修道的因素仅预测DM风险,而很少有人适用于中国人。本研究旨在开发和验证风险预测功能,该功能纳入了可修改的生活方式因素,以检测中国成年人在初级保健中的DM和PER-DM。方法和分析使用香港人口健康调查(PHS)2014/2015和12个月的前瞻性研究来开发DM/PER-DM风险预测函数,以验证DM/PEREDM患者的发现功能。将从PHS 2014/2015中提取1857名没有自我报告的DM/Pre-DM的中国成年人的数据,以使用逻辑回归和机器学习方法开发DM/PER-DM风险模型。1014名中国成年人将从香港的公共和私人初级保健诊所招募,其中没有DM/PER-DM的已知历史。他们将在招募中填写有关口服葡萄糖耐量测试(OGTT)和血红蛋白A1C(HBA1C)的相关危险因素和血液测试的问卷,如果第一次血液检查为阴性,则为12个月。在任何血液检查中,OGTT或HBA1C定义的阳性病例是DM/ PER-DM。研究结果将在同行评审期刊中提交出版。将计算接收器操作特征曲线,灵敏度,特异性,预测值和模型的负预测值在检测DM/PER-DM中。伦理和传播伦理批准已从香港/香港医院管理局香港西部集群(UW19-831)和香港医院库洛恩中央/九龙东部集群(KC/KE)-21-0042/er-3)获得了香港/香港医院管理局。
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]”。
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1。Z. Huang,S。C。Wong和C. K. Tse,“单级电感 - 功率转移转换器的设计,以进行有效的电动电动电动电池充电,” IEEE车辆技术交易,第1卷。 66,否。 7,pp。 5808-5821,2017年7月。 2。 L. Xu,Q。Chen,X。Ren,S。C. Wong和C. K. Tse,“具有无接触式功率传递和集成电流传感变压器的自振荡谐振转换器”,Power Electronics上的IEEE交易,第1卷。 32,否。 6,pp。 4839-4851,2017年6月。 3。 W. 3,不。 1,pp。 137-146,2015年3月。 4。 J. Hou,Q. Chen,S。C. Wong,C。K. Tse和X. Ruan,“分析和控制串联/系列平行补偿的谐振转换器,用于无接触式功率传递,” IEEE EEEE杂志的新兴杂志和Power Electronics中的精选主题,第1卷。 3,不。 1,pp。 124-136,2015年3月。 5。 W. Lin和R. W. Ziolkowski,“高性能的电气小型Huygens Rectennas启用无线供电的物联网传感应用程序:评论”,《工程》,第1卷。 11,pp。 42-59,2022。 6。 W. Lin和R. W. Ziolkowski,“横梁式,宽边 - 的理论分析Z. Huang,S。C。Wong和C. K. Tse,“单级电感 - 功率转移转换器的设计,以进行有效的电动电动电动电池充电,” IEEE车辆技术交易,第1卷。66,否。7,pp。5808-5821,2017年7月。2。L. Xu,Q。Chen,X。Ren,S。C. Wong和C. K. Tse,“具有无接触式功率传递和集成电流传感变压器的自振荡谐振转换器”,Power Electronics上的IEEE交易,第1卷。32,否。6,pp。4839-4851,2017年6月。3。W.3,不。1,pp。137-146,2015年3月。4。J. Hou,Q. Chen,S。C. Wong,C。K. Tse和X. Ruan,“分析和控制串联/系列平行补偿的谐振转换器,用于无接触式功率传递,” IEEE EEEE杂志的新兴杂志和Power Electronics中的精选主题,第1卷。3,不。1,pp。124-136,2015年3月。5。W. Lin和R. W. Ziolkowski,“高性能的电气小型Huygens Rectennas启用无线供电的物联网传感应用程序:评论”,《工程》,第1卷。11,pp。42-59,2022。6。W. Lin和R. W. Ziolkowski,“横梁式,宽边 -
Hagendorff, T.、Bossert, LN、Tse, YF 和 Singer, P. (2023)。人工智能中的物种歧视:人工智能应用如何延续
使用图形本地化网络进行视觉导航的行为方法。RSS 2019。 [28] Martin J. Zhang,Fei Xia,James Zou。 adafdr:一种快速,强大和协变量的自适应方法,用于多个假设检验。 2019年Rebomb的最佳纸张奖。 [29] Martin J. Zhang,Fei Xia,James Zou。 快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。 自然通讯。 [30] Soheil Feizi,Changho Suh,Fei Xia和David Tse。 理解gans:LQG设置。 [31] Fei Xia*,Martin Zhang*,James Zou,David Tse。 NeuralFDR:从假设特征学习决策阈值。 NIPS 2017。 [32] Qiao Liu,Fei Xia,Qijin Yin,Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学,2017年。 [33] Govinda Kamath*,Ilan Shomorony*,Fei Xia*,Thomas Courtade,David Tse。 铰链:长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony,Govinda Kamath,Fei Xia,Thomas Courtade和David Tse,部分DNA大会:利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina,Fei Xia,Panos Achlioptas,Mira Shalah,Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。RSS 2019。[28] Martin J. Zhang,Fei Xia,James Zou。adafdr:一种快速,强大和协变量的自适应方法,用于多个假设检验。2019年Rebomb的最佳纸张奖。[29] Martin J. Zhang,Fei Xia,James Zou。快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。自然通讯。[30] Soheil Feizi,Changho Suh,Fei Xia和David Tse。理解gans:LQG设置。[31] Fei Xia*,Martin Zhang*,James Zou,David Tse。NeuralFDR:从假设特征学习决策阈值。NIPS 2017。 [32] Qiao Liu,Fei Xia,Qijin Yin,Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学,2017年。 [33] Govinda Kamath*,Ilan Shomorony*,Fei Xia*,Thomas Courtade,David Tse。 铰链:长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony,Govinda Kamath,Fei Xia,Thomas Courtade和David Tse,部分DNA大会:利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina,Fei Xia,Panos Achlioptas,Mira Shalah,Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。NIPS 2017。[32] Qiao Liu,Fei Xia,Qijin Yin,Rui Jiang。通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。生物信息学,2017年。[33] Govinda Kamath*,Ilan Shomorony*,Fei Xia*,Thomas Courtade,David Tse。铰链:长阅读组装实现最佳重复分辨率。基因组研究第27卷2017年。[34] Ilan Shomorony,Govinda Kamath,Fei Xia,Thomas Courtade和David Tse,部分DNA大会:利率依赖性的观点。ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina,Fei Xia,Panos Achlioptas,Mira Shalah,Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。ISIT 2016。[35] Anastasia dubrovina,Fei Xia,Panos Achlioptas,Mira Shalah,Leonidas Guibas。通过潜在空间分解进行复合形状建模。ICCV 2019。ICCV 2019。
如果做得正确,耐心地完成,TSE将专注于具有更高后续成功并因此用作力乘数的运营单位。当不正确进行或敌人情况不允许TSE时,攻击,查找或事件在另一个行动或排任务中成为奇异的事件,士兵们很难理解他们在做什么的目的。教士兵和领导者适当的情报和证据程序的重要性使他们能够以多方面的规模思考,以查看他们以前错过的细节,并更好地理解指挥官的意图和运营环境。