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业务更新 - 2025年3月-Cloudfront.net
使用非GAAP财务指标：在本演讲中，我们包括了某些非GAAP财务信息，包括调整后的EBITDA，非GAAP毛利润利润率和运营利润率以及调整后的自由现金流。Our non-GAAP results exclude the effect, where applicable, of share-based compensation, cybersecurity incident expenses, COVID-19 shelter in place restrictions on manufacturing activities, manufacturing excursion, other manufacturing adjustments, expenses related to our acquisition activities (including intangible asset amortization, severance, and other restructuring costs, and legal and other general and administrative expenses associated with acquisitions including legal fees and expenses for litigation and与我们的微观收购有关的调查），与某些法律事务相关的专业服务，IT安全补救成本，我们可转换债券的非现金利息费用，债务结算的损失以及与股票投资相关的损益。在2024财年和2025财年的第三季度中，我们的非GAAP所得税费用是根据适用的财政年度的预计现金税提出的，不包括根据《减税和就业法》过渡税款。我们对非GAAP措施的确定可能与其他公司使用的标题类似的措施不同，不应将其解释为根据GAAP确定的金额的替代品。使用非GAAP措施有一些限制，包括它们排除了某些人可能认为在评估我们的绩效重要的财务信息。管理层通过为投资者提供GAAP和非GAAP基础的信息以及提供GAAP和非GAAP结果的对帐来弥补这一点。非GAAP措施不应孤立或替代净收入，运营或其他GAAP下的盈利能力，流动性或绩效的措施。某些补充信息和对帐可在我们的网站www.microchip.com/investors上找到，标题为“补充财务信息”。
Ondas Holdings Inc.（NASDAQ ONDS）撕裂表-Cloudfront.net
通过Optimus System™，Scout System™和Raider™（“自动无人机平台”），我们的ONDAS自主系统业务部门设计，开发并开发商业无人机解决方案。自动无人机平台是高度自动化的，AI驱动的无人机系统，能够连续，远程操作，并被销售为“无人机在A-a-box”交钥匙数据解决方案服务。它们被部署到需要数据和信息收集和处理的关键工业和政府应用程序中。根据机器人服务（RAAS）业务模型，自主无人机平台通常提供给客户。美国机器人技术和机器人具有行业领先的监管成功，其中包括拥有FAA批准的第一个无人机系统用于自动操作，超越视觉线（BVLOS），而没有人类运营商现场。
Ondas Holdings Inc.（NASDAQ ONDS）撕裂表-Cloudfront.net
通过Optimus System™，Scout System™和Raider™（“自动无人机平台”），我们的ONDAS自主系统业务部门设计，开发并开发商业无人机解决方案。自动无人机平台是高度自动化的，AI驱动的无人机系统，能够连续，远程操作，并被销售为“无人机在A-a-box”交钥匙数据解决方案服务。它们被部署到需要数据和信息收集和处理的关键工业和政府应用程序中。根据机器人服务（RAAS）业务模型，自主无人机平台通常提供给客户。美国机器人技术和机器人具有行业领先的监管成功，其中包括拥有FAA批准的第一个无人机系统用于自动操作，超越视觉线（BVLOS），而没有人类运营商现场。
boaviztapi：一种自下而上的模型，用于评估云服务的环境影响
围绕数字行业的环境影响的意识使众多专业人员将这些考虑因素纳入了他们的工作。但是，环境影响的概念化通常已缩小到碳足迹的范围。此限制可以归因于各种技术和数据可访问性限制，从而阻碍了全面的评估，包括对数字技术整个生命周期的多标准分析。响应这些局限性，我们采用了一种适用于服务器和云实例的全面自下而上的评估方法，采用生命周期思维方法。我们首先根据服务器的硬件配置对生命周期的影响进行建模。然后，我们将它们与其技术和物理环境的影响汇总在一起，以定义云平台的影响。我们最终将云实例作为云平台的一部分建模。该建议的方法已作为开源工具包实施，并以API的形式出版。这项计划旨在为De-Velopers和研究人员提供基于开放数据和开放方法的基础设施进行环境评估的工具，从而增强了其探索ICT产品，服务，服务和基础设施的环境物质性的能力。
Q4 2024股东信 - cloudfront.net
为2390万美元，而在上一年期间为1,930万美元。在全年中，不包括基于股票薪酬的G＆A费用为1.144亿美元，而前一年为5,980万美元。这笔费用的增加主要是由于企业和收购规模的增加，包括工资和福利，包括专业费用，专业费用，设施和设备维修费用和维护费用以及其他第三部分。我们的员工人数从去年第四季度末的48名员工增长到今年第四季度末约152名员工。我们希望随着我们的规模扩大，继续为多元化的增长计划提供资金。最后，per perahash的G＆A在第4季度2024年依次下降了40％，随着我们部署了更高效的矿工的效率，在本季度中，我们的哈希拉特山脉增长了44％。
GCP自动级别MIG
外部负载平衡器将传入的流量引导到外部VPC中的自动托管托管实例组（MIG）。该组中的CloudGuard网络安全网关检查流量。如果政策允许，则将流量转发到内部负载平衡器。内部负载平衡器将流量分配给更安全的内部网络中的服务器。
基于机器学习的3D点云分类和多个时空变化分析，并使用开源科学
方法和结果：虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1]，但足够且适当的训练数据（通常是带注释的点云）的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示，这对天然表面和动态具有挑战性，在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云，例如，使用开源模拟器Helios ++ [3]，可以解决一些解决方案，以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中，可以模拟不同的激光雷达广告系列，所有生成的点云被自动注释。VLS软件（例如Helios ++）允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置，该平台为数据增强提供了很高的潜力，并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中，纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能，以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。
TPL投资者演示文稿-Cloudfront.net
该公司既没有寻求任何第三方同意使用先前发布的信息。任何此类陈述或信息都不应视为指示此类第三方对本文所述的观点的支持。公司对任何第三方报告，SEC或其他监管申请中包含的任何错误信息不承担任何责任或承担任何责任。公司运营的行业由于多种因素而受到高度不确定性和风险的影响，这可能会导致我们的结果与这些第三方出版物中表达的结果有实质性差异。本演示文稿中包含的一些数据基于TPL的诚信估计，这些数据源自TPL对内部来源的评论以及上述第三方资源。本演示文稿中提到的所有注册或未注册的服务标记，商标和商标名称都是其各自所有者的财产，而TPL的使用并不意味着与这些服务商标，商标，商标和商标名称的所有者的隶属关系或认可。
从激光减震石墨和碳氢化合物目标中恢复释放云：寻找钻石
1 Institute of Radiation Physics, Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, 01328 Dresden, Germany 2 Institute of Solid State and Materials Physics, TU Dresden, Haeckelstraße 3, 01069 Dresden, Germany 3 Institute of Physical Chemistry, TU Dresden, Haeckelstraße 3, 01069 Dresden, Germany 4 SLAC National Accelerator美国孟洛克公园，美国孟洛公园，美国美国5物理研究所，阿尔伯特·恩斯坦 - 斯特林大学。
全球分布的低碳云联盟的优化规模
摘要 — 近年来，IT 技术的碳足迹一直备受关注。这种关注主要集中在数据中心的电力消耗上；许多云供应商承诺使用 100% 的可再生能源。然而，这种方法忽略了设备制造的影响。在本文中，我们考虑了地理分布云的可再生能源规模问题，同时考虑了所考虑位置的电网电力消耗以及太阳能电池板和电池制造的碳影响。我们设计了一个线性程序来优化一年内的云规模，考虑了数据中心的全球位置、实际工作负载轨迹和太阳辐射值。我们的结果表明，与完全由太阳能供电的云相比，碳足迹减少了约 30%，与 100% 电网电力模型相比，碳足迹减少了 85%。索引词 — 云计算、可再生能源、能源存储、线性程序、作业调度、跟随太阳、绿色计算