SMITHS GROUP PLC - 截至 2022 年 1 月 31 日的六个月半年业绩 进步的先驱 – 通过更智能的工程改善我们的世界 加速增长,按照我们的战略执行 亮点 • 上半年实现良好增长 o 有机收入 +3.4% 2 o 大多数终端市场需求强劲,订单增长良好 • 利润转换和收益增长强劲 o 基础营业利润增长 +11.1% 3 基础营业利润率 +110bps 3 o 成功管理成本通胀 o 持续经营的基础每股收益 +13.8% 3,5 • 良好的现金创造能力和强劲的回报 o 尽管供应链环境充满挑战,但经营现金转换率仍达到 93% 4 o ROCE 7 上升 +370bps,反映了更高的盈利能力和营运资本纪律 • 在提前完成 Smiths Medical 出售后,投资组合更加集中 o 处置利润 10 亿英镑,ICU 持股和潜在收益将带来更多价值 o 更强劲资产负债表支持持续投资以实现增长、提前偿还 4 亿美元债券和资本回报 o 7.42 亿英镑股票回购中已完成 25% 以上 • 在我们的战略重点和目标方面取得重大进展 o 加速有机增长 o 推进 Smiths Excellence 系统的新阶段,提高速度和效率 o 更加注重可持续性并最大限度地利用伴随的增长机会
1. 不包括 Novatek 2. CFFO 指导价(2023 年 2 月)约为 350 亿美元,价格为 80 美元/桶、20 美元/百万英热单位 TTF 和 45 美元/吨 VCM,已按 2023 年价格区间重述 3. 2023 年 2 月的指导价为 160-180 亿美元(净投资)和 35-40%(CFFO 支出),已于 2023 年 9 月修订
Redeye在Nitro Games的第四季度2024报告后提供了更新,该报告比预期的要好得多。通过第四季度的结果,我们可以得出结论,Nitro Games在艰难的市场中具有强大的2024年。随着具有数字极端和Netflix的正在进行的项目,该公司为2025年提供了坚实的基础,我们希望这是我们看到自出版业务增长的一年。
经验:Andrew 拥有创业和咨询方面的背景,现在将时间分配在教育、研究、写作和协调上。他特别有兴趣与组织建立密切的合作伙伴关系,进行深入的案例研究,以产生实用且有价值的见解。他支持数千名领导者在其组织中设计和开展现场实验,测试各种想法并优化各种活动的绩效。
White:“对于强奸成年女性的罪行来说,死刑的确是一种不合理的惩罚。”Id. at 597. (7) Powell 大法官部分同意部分反对,他写道:“通常,死刑对于强奸成年女性的罪行来说是一种不合理的惩罚。”Id. at 601 ...... (8) Burger 首席大法官在其反对意见中与 Rehnquist 大法官一起写道:“由于法院现在宣布死刑不再适用于所有成年人强奸行为……”Id. at 611 ...... (9) Burger 首席大法官:“佐治亚州是唯一一个……授权对成年女性强奸犯判处死刑的州。”Id. at 613 ...... (10) Burger 首席大法官:“路易斯安那州和北卡罗来纳州已经颁布了针对成年人强奸的死刑法规……”Id. at 614同上,第 613 页 .... (11) 首席大法官伯格:“没有更多的州颁布法律,对强奸成年妇女的人处以死刑……”同上,第 614 页 .... (12) 首席大法官伯格:“佐治亚州是唯一一个成年人强奸死刑法律没有被废止的州……”同上,第 615 页 .... (13) 首席大法官伯格:“适当的
1. 我们对战略管理中两种最流行的观点——定位理论和基于资源的理论——的综合报道是任何其他领先的战略教材都无法比拟的。定位视角和基于资源的视角的原则和概念被突出而全面地融入到我们对制定单一业务和多业务战略的报道中。通过强调公司的资源和能力与其在价值链上开展的活动之间的关系,我们明确地展示了这两个视角是如何相互关联的。此外,在第 3 章至第 8 章中,我们反复强调,公司的战略不仅必须与其外部市场环境相匹配,还必须与其内部资源和竞争能力相匹配。
地震会严重影响社会和经济,强调有效搜索和救援策略的需求。作为AI和机器人技术,越来越多地支持这些努力,对培训的高保真性,实时模拟环境的需求已变得紧迫。地震模拟可以视为复杂的系统。传统的仿真方法,主要集中于计算单个建筑物或简化建筑集聚的复杂因素,通常在为城市环境提供现实的视觉效果和实时结构性损害评估方面通常不足。为了解决这一缺陷,我们基于虚幻引擎中的混乱物理系统引入了一个实时的,高视觉的忠诚地震仿真平台,该平台是专门设计的,旨在模拟对城市建筑的损害。最初,我们使用遗传算法根据现实世界测试标准将来自ANSYS的材料模拟参数校准到虚幻发动机的断裂系统中。此对齐确保在实现实时功能的同时,确保两个系统之间的结果相似。另外,通过整合真实的地震波形数据,我们改善了模拟的真实性,确保它准确地反映了历史事件。所有功能都集成到视觉用户界面中,从而实现零代码操作,从而有助于通过跨学科用户进行测试和进一步开发。我们通过三个基于AI的任务来验证平台的有效性:相似性检测,路径计划和图像分段。本文建立在我们在IMET 2023上介绍的初步地震模拟研究的基础上,并具有显着的增强,包括改善材料校准工作流程和结合建筑基础的方法。
脉冲神经网络 (SNN) 是一种受大脑启发的神经网络,它模仿生物大脑,具体来说,模仿大脑的神经代码、神经动力学和电路。由于 SNN 在人类认知的生物现实建模和节能、事件驱动的机器学习硬件开发方面具有巨大潜力,因此引起了人工智能 (AI) 和神经科学界的极大兴趣 (Pei et al., 2019; Roy et al., 2019)。在图像处理、语音识别和机器翻译等广泛的 AI 领域都取得了重大进展。它们在很大程度上受到人工神经网络 (ANN) 在系统学习理论方面的进步、具有各种任务和数据集的明确基准、友好的编程工具[例如 TensorFlow (Abadi 等,2016) 和 Pytorch (Paszke 等,2019) 机器学习工具]和高效的处理平台[例如图形处理单元 (GPU) 和张量处理单元 (TPU) (Jouppi 等,2017)] 的推动。相比之下,SNN 在这些方面仍处于早期阶段。为了进一步发挥 SNN 的优势并吸引更多研究人员为该领域做出贡献,我们提出了神经科学前沿的研究主题,讨论 SNN 的主要挑战和未来前景,重点关注其“学习算法、基准测试、编程和执行”。我们相信,通过算法-硬件协同设计,SNN 将在节能机器学习设备的开发中发挥关键作用。该研究主题汇集了不同学科的研究人员,以展示他们在 SNN 方面的最新工作。我们收到了来自世界各地的 22 份投稿,并接受了 15 篇论文。接受的论文范围涵盖学习算法、模型效率、编程工具和神经形态硬件。
含有下列词语的陈述:“相信”、“打算”、“将”、“可能”、“应该”、“预期”、“计划”、“旨在”、“寻求”、“目标”、“持续”和“预期”或其他类似词语