截至 24 年 6 月 30 日。过往表现并不能保证未来的结果。1. 投资组合的公允价值加权平均总收益率。根据利率和 OID 的累积计算。OID 代表 Blue Owl 投资所获得的 OID。另外,Blue Owl 顾问可能会参与某些发起活动并收取相关安排、结构或类似费用。因此,如果 Blue Owl 顾问不收取此费用,OID 可能会更高。2. 对于未声明利率的创收投资,计算方法为 (a) 截至计量日的各自过去十二个月所获得的股息或利息收入除以 (b) 期末公允价值。如果过去十二个月的历史股息或利息收入数据不可用或不具代表性,则股息或利息收入将按年计算。
截至 2024 年 12 月 31 日的十二个月内,Brookfield Renewable 创造了创纪录的 FFO 12.17 亿美元或每单位 1.83 美元,比上年每单位增长 10%,其中包括强劲的第四季度业绩,每单位同比增长 21%。这些结果反映了我们与通胀挂钩和合同现金流带来的好处、收购带来的贡献以及我们业务范围内各种有机增长和价值创造计划的执行,包括出售去风险运营资产和平台,这些资产和平台产生了强劲的回报和资本来资助我们的增长。扣除非现金折旧和其他费用后,截至 2024 年 12 月 31 日的十二个月内,我们归属于单位持有人的净亏损为 4.64 亿美元或每单位 0.89 美元。
Richmond Meadows II(第五和第六阶段)租赁公寓开发项目由 55 个单元组成,是位于南塔基特岛 Old South Road 附近的总共 225 个单元的租赁公寓社区的最后两个阶段。本信息包和本次抽签具体涉及位于项目这些阶段的十二 (12) 个收入限制型经济适用公寓单元,其中第一个单元预计将在抽签后立即可供首次入住。通过此申请和抽签程序提供的十二 (12) 个 AMI 限制型租赁公寓将出租给符合条件的家庭,租金最高可达南塔基特岛地区中位数收入的 120% (120%)。下表显示了本次抽签中提供的经济适用单元的具体单元组合和具体月租金。有关单元和项目的详细描述,请参阅本信息包的最后一部分。
图 2. ZnO-TFTs 阵列的电气、机械和光学特性。 (A) VD = 5V 时具有不同 W/L 比的 TFT 的传输曲线。 (B) W/L = 80/5 的 TFT 的输出特性,显示漏极电流 (ID) 与 VD 的关系,VG 从 -1 V 变化至 5 V(步长 = 1 V)。 (C) 一个阵列的十二个 ZnO-TFTs 电极的传输特性。红线为平均值。 (D) 来自同一阵列的十二个 ZnO-TFTs 电极的跨导。蓝线为平均值。 (E) ZnO-TFTs 电极在弯曲半径为 15 cm 的情况下经过 10 次弯曲循环后仍保持稳定的电气特性。 (F) ZnO-TFTs 阵列的透射光谱。插图是 3 × 4 ZnO-TFTs 阵列的光学图像,显示了其高透明度。白色框架标记电极阵列。比例尺:2 毫米。
本管理层讨论与分析中所有提及的:“(a)2023 年第四季度”均指截至 2023 年 12 月 31 日的三个月;(b)“2022 年第四季度”均指截至 2022 年 12 月 31 日的三个月。本管理层讨论与分析中所有提及的“2023 财年”均指截至 2023 年 12 月 31 日的十二个月,“2022 财年”均指截至 2022 年 12 月 31 日的十二个月。本管理层讨论与分析中所有提及的“2023 年第三季度”均指截至 2023 年 9 月 30 日的三个月。本管理层讨论与分析中所有提及的“2023 年第二季度”均指截至 2023 年 6 月 30 日的三个月;和“ 2022 年第二季度”指截至 2022 年 6 月 30 日的三个月。本 MD&A 中所有对“ 2023 年第一季度”的引用均指截至 2023 年 3 月 31 日的三个月;和“ 2022 年第一季度”指截至 2022 年 3 月 31 日的三个月。除非另有说明,所有金额均以千美元为单位。本 MD&A 中的某些总计、小计和百分比可能由于四舍五入而无法核对。
关于新墨西哥州公共服务公司)申请)公共便利和必需品证书以购买、拥有和运营)十二兆瓦电池)案件编号 23-00162- UT 存储设施))新墨西哥州公共服务公司,))申请人))
Absolute、Mega First Corp、NHPC、Pertamina Geothermal Energy、ReNew 和 RENOVA。亚太多元化公用事业指数包括 AboitizPower、AGL、Banpu Power、Electricity Generating Public、Global Power Synergy、华能国际、Malakoff、Ratch Group、Sembcorp Industries、Tata Power 和 Tenaga Nasional。美洲 IPP 指数包括 AES Corporation、Boralex、Brookfield Renewable Partners、Innergex Renewable Energy、NextEra Energy 和 Northland Power。欧盟 IPP 指数包括 Acciona Engergias、Aker Horizons、EDP Renovaveris、Encavis、Enel、ENGIE、ERG、Iberdrola、Neoen、Ørsted、PNE、RWE、Scatec、Solaria Energia、Terna Energy 和 Voltalia。注:未来十二个月(“NTM”)。过去十二个月(“LTM”)。过去一个月(“L1M”)。基于上一个完整财政年度(“LFY”)的公司调整后 EBITDA。
• WAIT 目标人群:具有较高风险的六至十二年级学生。 • Botvin 生活技能。目标人群:蒂珀卡努谷、惠特科、瓦瓦西和北迈阿密学区的四至八年级学生。 • 强化家庭,犹他州版本。目标人群:华沙学校法人 5-14 岁学生的父母和监护人。 • 强化家庭,爱荷华州版本。目标人群:瓦瓦西、蒂珀卡努谷和北迈阿密学校法人 10-14 岁学生的父母和监护人。 • 积极文化框架社会规范运动。目标人群,间接:科修斯科县和迈阿密县六至十二年级学生。 • 谈话。他们听到你媒体运动。目标人群,间接:所有有 SCAN 孩子的家庭;卡斯、富尔顿、霍华德、迈阿密和瓦巴什县(社区准备就绪)
简介:这项工作的目的是使用计算智能技术对磁共振成像(MRI)图像进行检测和分类。材料和方法:3264个MRI脑图像的数据集包含4类:未指定的神经胶质瘤,脑膜瘤,垂体和健康的大脑,在本研究中使用。Twelve convolutional neural networks (GoogleNet, MobileNetV2, Xception, DesNet-BC, ResNet 50, SqueezeNet, ShuffleNet, VGG-16, AlexNet, Enet, EfficientB0, and MobileNetV2 with meta pseudo-labels) were used to clas- sify gliomas, meningiomas, pituitary tumours, and healthy brains找到最合适的模型。典范包括图像预处理和超参数调整。根据每种类型的脑肿瘤的准确性,精度,召回和F量表来评估每个神经网络的性能。结果:实验结果表明,MobilenetV2循环神经网络(CNN)模型能够以99%的精度,98%的召回率和99%的F1得分来诊断脑肿瘤。另一方面,验证数据分析表明,CNN模型Googlenet在CNN中的精度最高(97%),并且似乎是脑肿瘤分类的最佳选择。结论:这项工作的结果强调了人工智能和机器学习对脑肿瘤预测的重要性。此外,这项研究达到了迄今为止脑肿瘤分类中最高的确定性,这也是唯一一项同时比较许多神经网络的性能的研究。