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HubSpot 收购 Frame AI，利用人工智能释放对话数据的力量
前瞻性陈述 本新闻稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的某些“前瞻性陈述”，包括有关收购 Frame AI 预期收益的陈述。这些前瞻性陈述包括所有非历史事实的陈述以及用“将”、“预期”、“预计”、“打算”、“计划”、“相信”、“寻求”、“估计”等词语和类似含义的词语标识的陈述。这些前瞻性陈述反映了我们目前对我们的计划、意图、期望、战略和前景的看法，这些看法基于我们目前掌握的信息和我们做出的假设。实际结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异，并将受到我们无法控制的各种风险和因素的影响，包括我们截至 2023 年 12 月 31 日的财政年度的 10-K 表年度报告和我们向美国证券交易委员会提交的其他文件中“风险因素”标题下列出的风险。我们不承担因新信息、未来事件或其他原因更新本文件中包含的任何前瞻性陈述的义务。
解锁自然气候解决方案的经济力量
通过更好地保护，管理和恢复自然，NC是立即效力，包容和竞争性地减少排放的最佳方法之一。这些解决方案包括各种可以减少或避免排放的景观特定行动，例如保护有转换风险的湿地，更好地管理农业用地和恢复森林。一项具有里程碑意义的研究估计，每年以78兆2 e的NC投资在加拿大的NCS投资潜力，相当于2021年的年度排放量减少了约11％。1天然气候解决方案与实现净零的其他动作相同，例如减少化石燃料使用的排放。作为减少化石燃料总体使用的补充，NC占所有潜在排放减少的33％，并可以帮助实现加拿大2030年的气候目标。
解锁英国海上风电供应链的投资
向海上风电开发商展示了苏格兰政府和苏格兰皇家地产对该行业的承诺。它强调了苏格兰供应链在开发基础设施以利用可再生能源机会方面发挥的积极作用。对于克罗马蒂湾港的项目，它为与潜在合作伙伴的讨论增加了价值，并提高了人们对主要港口设施的兴趣程度的认识。它还强调了确定性和可担保承诺对这一必要基础设施的重要性。”
解锁Fulvic Acid的功率
健康的肠道是整体福祉的基础。和富氏酸已被证明可以通过多种方式支持肠道健康。它促进了有益的肠道性生长的生长，这些肠道是在营养，营养吸收和免疫功能中起着至关重要的作用。通过培养均衡的肠道微生物组，Fulvic Acid有助于维持消化健康并预防胃肠道问题，例如肠易激合子（IBS）（IBS）和炎症性肠病（IBD）。此外，富氏酸的抗燃料特性可以帮助舒缓肠道，减轻炎症并促进愈合。这使其成为患有诸如渗漏的肠道合成条件的个人的宝贵盟友，那里的肠道衬里变得过于渗透，并允许有害物质进入BL OODSTREAM。
大绿墙自愿碳市场项目未开发的潜力：萨赫勒社区解锁机会
在世界经济论坛的2022 Insight报告上建立了大绿墙价值链的潜在潜在的潜力：萨赫勒（Sahel）的行动议程，2这本白皮书旨在通过自愿碳市场（VCM）鼓励GGW鼓励公司投资的潜力。它将VCMS作为可行的恢复资金来源探索，并展示了重要的投资机会，如果正确处理，这可能是自然，社区和私营部门投资者的“双赢”情况。通过树木援助分析表明，该地区的未开发的VCM潜力为180亿吨二氧化碳等效（TCO 2 E），相当于潜在的碳资产价值为280亿美元，2023年的市场价格为15.74美元，预计将大幅增加。3
释放全球价值链上游优势
7 C. Scarffe，“加拿大供应链的地位和长度”，加拿大政府，2022 年 7 月，https://www.international.gc.ca/trade-commerce/economist-economicste/supply-chain-chaine-approvisionnement.aspx?lang=eng 8 Scarffe，“加拿大供应链的地位和长度”。 9 R. Lanz 和 R. Piermartini，“全球价值链内的专业化：运输基础设施对上游至关重要”，世界经济 44，第 8 期（2021 年）：2410–32。 10 亚洲基础设施投资银行 (AIIB)，“亚洲基础设施融资 2021：维持全球价值链”(北京：亚投行，2021 年)，https://www.aiib.org/en/news-events/asian-infrastructure- finance/2021/introduction/index.html 11 J. Wuri、T. Widodo 和 AS Hardi，“全球价值链融合速度：前向联系还是后向联系”，Heliyon 9，第 7 期 (2023 年)：e18070，https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18070 12 RE Miller 和 PD Blair，《投入产出分析：基础与扩展》，第二版（马萨诸塞州剑桥：剑桥大学出版社，2009 年）。
解锁分子领域：识别临床和环境相关细菌的高级方法
临床和环境细菌病原体的快速，有效和特定鉴定对其控制至关重要。传统上，通过基于形态学，生化和代谢特性的表型方法鉴定了细菌。尽管这些方法在临床实践中非常有用，但它们的局限性包括在物种内部和耗时工作和耗时的工作流中差的能力差。新开发的分子方法可以极大地提高分类表征的准确性，从而确定医学或环境重要性的特定菌株。但是，由于高昂的成本和对训练有素的专业人员的需求，这些方法在诊断实验室中尚未常规。因此，传播有关分子识别技术进步的知识是使这些方法可访问的关键。这项工作的目的是审查和讨论细菌识别的当前分子技术，旨在跟踪和监测临床和环境样品中的微生物剂。
释放联邦学习和迁移学习的力量
联邦学习和迁移学习是两种不同的机器学习方法，通常独立应用。然而，将这些方法结合起来，有可能为各个行业带来巨大的价值。本文系统地回顾了有关这两种技术的现有文献，并介绍了一种集成联邦学习和迁移学习以提高机器学习模型性能的新框架。所提出的框架可用于一系列应用，包括医疗保健（用于检测心脏病、癌症和中风）、零售（用于预测客户流失）以及电网、石油和天然气和制造业等工业领域（用于识别设备故障、电网负荷等）。通过融合这些技术，该框架提高了模型准确性和可扩展性，同时确保了分布式环境中的数据隐私。
在意大利中小型中解锁行业4.0的潜力：A ...
本论文的目的是研究物联网和AI对意大利中小企业供应链的影响。研究试图了解如何将这些技术有效地整合到中小型企业供应链中，以提高运营效率，增强预测性维护并优化库存管理。为此，将收集有关中小企业不同杠杆的数据，以了解当前情况，旨在得出影响成功开发的主要变量。此外，论文研究了知识管理实践在促进这些技术成功实施方面的作用，重点是中小企业如何形式化和利用知识产生的知识。最后，考虑到结果的结果，将提供建议。
