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拟投资云空间20%股权...
拟议投资的对价基于 7500 万至 9000 万令吉的估值范围，取决于 Cloud Space 能否实现其财务目标。该估值范围是在愿意购买和愿意出售的基础上确定的，其中考虑了可比本地和全球公司的交易倍数、Cloud Space 的预计财务状况及其在云计算领域的增长前景等因素。5. 拟议投资的理由
Crackling Cloud：一个基于事件的，基于云的CRISPR-CAS9指南RNA设计工具
基因编辑已被CRISPR-CAS9技术革命。技术的多功能性和易用性远远超出其前身，但是，选择高质量的指南RNA（GRNA）对于将其引导到目标站点至关重要。的GRNA呼吁对高性能算法进行评估在靶标和靶向位点上的核酸酶活性。尽管有一套可用的程序，但许多程序都难以分析最大的基因组，或者它们的预测准确性较低。我们以前已经发布了一个名为Crackling的程序，该程序是可用的最快，最准确的工具之一，但是，它要求最终用户可以访问传统的高性能计算环境。在这里，我们提出了crack啪作响的改编，名为Crackling Cloud，它具有现代无服务器的云技术的优势，这些技术可为任何人广泛使用，并且在闲置时不会消耗资源和费用，但是可以在分析时使用大量的重新源来扩展。Crackling Cloud使用Amazon Web服务的技术作为模板解决方案，并根据BSD 3-CLAUSE许可证在GitHub上免费提供：https://github.com/bmds-lab/crackling-aws-ackling-aws
通过深度学习集成，实现基于云的安全病史管理
在现代医疗领域，确保准确高效地获取患者病史对于有效治疗至关重要。本文介绍了一种基于云的系统，该系统为每个患者分配一个唯一的 ID，安全地存储和管理他们的医疗记录。该系统利用先进的深度学习模型来增强数据一致性、识别重复患者并支持对病史的稳健分析。通过利用行业标准的加密和身份验证方法，该系统可确保患者数据的隐私和安全。采用云技术有助于无缝组织、跟踪和检索大量患者数据。此外，深度学习模型的集成使医疗保健提供者能够从病史中获得见解，从而改善患者的治疗效果。结果表明，该系统不仅增强了医疗保健提供者之间的协作，而且还支持实时、安全地访问全面的病史记录，最终提高护理质量。
模型对抗海洋云的影响的方案
摘要。是一个建模协议（由具有指定模型输出的一系列Climente模型仿真定义）。使用这些模拟的研究旨在使用特定地区的气候干预策略（CI）来证明对气候影响的理解；因此，该协议称为MCB-REG（REG代表区域）。模型模拟并非旨在评估旨在实现特定目标目标的现实MCB部署的后果，而是要暴露对六个区域的干预措施的响应，这些区域普遍存在，这些云系统通常被认为是该部署的候选者。涉及固定海面温度（SST）的模拟的校准步骤首先用于识别常见的强迫，然后将模拟与各个区域和区域组合的强迫耦合模拟用于检查气候影响。通过模拟中的超级重音构建的综合估计值在单个区域的强迫中被认为是近似于在多个区域中引入MCB干预措施时产生的气候影响的手段。比较了来自三个现代气候模型（CESM2，E3SMV2和UKESM1）的模拟的一些结果，用于说明模型行为与MCB气候重音的估计值之间的相似性和差异，这些估计值是通过在各个区域引入的响应所构成的。云对气溶胶的反应在模型之间有很大差异（CESM2云
用于云中的自适应VCPU超额标准
贝特提取的安全优化运营成本是成功产生收入的云系统和容量/资源效率的圣杯之一，是实现这一现实的关键因素。在主要云提供商的其他资源效率策略外，超额订购是一种极为普遍的实践，在该实践中，提供的虚拟资源比实际的物理能力更多，可以最大程度地减少对冗余能力的收入损失。虽然资源可以是任何类型的，包括计算，内存，电源或网络带宽，但我们重点介绍了虚拟CPU（VCPU）过度订阅的场景，因为VCPU内核主要是云服务的可计费单位，并且对业务以及用户以及用户以及用户也具有重大影响。对于无缝的云体验，虽然对提供商的成本效益，但要控制超额检查边缘的合适政策至关重要。狭窄的利润率导致利用不足的资源能力支出冗余，并且更广泛的利润率导致客户工作负载可能遭受资源争议的情况下的不足。
Vetrox®和Rimline®复合解决方案-CloudFront.net
本演讲包括1933年《证券法》第27A条的含义和1934年《证券交易法》第21E条的“前瞻性陈述”。这些前瞻性陈述包括有关我们的计划，目标，策略，未来事件，未来收入或绩效，资本支出，融资需求，计划或意图，与收购，剥离或战略交易，业务趋势以及任何其他不是历史信息有关的信息。在此演示文稿中使用时，“估计值”，“期望”，“预期”，“可能”，“项目”，“ Outlook”，“ Outlook”，“计划”，“计划”，“打算”，“相信”，“预测”，或未来或条件动词，例如“ WILL”，“ WILL”，“应该”，“可能”或“ May”或“可能”或“可能”或类似的表达方式，以识别这些词或类似的表达。这些前瞻性的陈述，包括管理层对历史运营趋势和数据的检查，基于我们当前的期望以及各种假设和信念。尤其是，这种前瞻性陈述会遭受不确定性和环境变化的影响，并涉及可能影响公司运营，市场，产品，价格和其他因素的风险和不确定性。在我们的年度报告中，应考虑到标题为“风险因素”的风险，截至2023年12月31日止年度的年度报告中，应考虑任何前瞻性陈述，这些陈述应在2023年12月31日止年度的年度报告中得到补充，这些风险可能会在该公司不时提交或提供的任何后续报告中披露的其他风险和不确定性。巨大的风险和不确定性可能与欧洲的能源成本增加但不限于增加资本成本，高资本成本，地缘政治不稳定，全球经济状况，周期性和波动性产品市场，制造设施的生产破坏，重新组织的生产，重组或重组，包括对公司的运作的影响，包括对公司的运作，包括对任何延迟产生延迟，并促进延迟，并促进延迟的效率，并促进延迟，并促进延迟，并促进延迟，并促进延迟的成本，并影响延误，对公司业务的优化改进，并实现预期的成本节省，以及其他财务，运营，经济，竞争，环境，政治，法律，法规和技术因素。所有前瞻性语句仅适用于制作日期。除法律要求外，公司没有承担更新或修改前瞻性陈述的义务，以反映在制作日期或反映意外事件发生之后出现的新信息，事件或情况。非GAAP财务指标
利用物联网和云优化快速消费品供应链管理
摘要 由于消费者需求波动、库存管理复杂以及快速交付的需求，快速消费品 (FMCG) 行业在供应链管理方面面临巨大挑战。本研究提出了一种将物联网 (IoT) 技术与云计算相结合的模型，以增强快速消费品行业的实时供应链管理。通过利用智能传感器和 RFID 标签等物联网设备，企业可以收集和传输有关库存水平、产品移动和环境条件的数据，确保整个供应链的高可见性和响应能力。云计算通过提供用于数据存储、处理和分析的集中平台，在该模型中发挥着至关重要的作用。这种集成使快速消费品公司能够获取实时见解并做出数据驱动的决策，从而优化库存水平、减少缺货并最大限度地减少浪费。此外，该模型结合了先进的分析和机器学习算法，可以准确预测需求并提高供应链效率。本研究的一个重要方面是调查 5G 的影响
我的心你迷你被子39½“ x39½” -Cloudfront.net
切割（2）5“ x WOF条。缩写为：（4）5“ x 8” h矩形（4）5“ x 12-1/2” i矩形边框切割（4）条带2“ x WOF的狭窄边界。将（2）2“ x 36-1/2”侧边框（2）2“ x 39-1/2”顶/底部边框织物5切割（2）3“ x WOF条：subcut（20）3” j正方形。绑定：切割（4）2-1/2“ x Wof Strips
碳吸引工作负载转移的仿真框架
框架的核心方面是可互换的碳强度数据和工作负载。通过使用来自不同来源和不同工作负载的碳强度数据启用实验，这些组件的互换性节省了工作负载转移算法的时间。有用于碳强度数据和工作负载的通用格式，前者的数据框架列结构以及后者的自定义API数据框架扩展。公共格式可以简化给定算法与工作量或碳强度数据之间的兼容性，而不是专门为给定算法设计的。此外，这使两种或多个算法可以使用相同的工作负载，而无需为每种算法自定义工作负载，这又支持比较开发过程中的算法。