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激励人们创建一家全球顶尖的黄金公司……
投资者应注意，本报告中的财务数据包括澳大利亚证券投资委员会发布的《澳大利亚证券投资委员会监管指南 230 披露非 IFRS 财务信息》项下的“非 IFRS 财务信息”以及美国 1934 年证券交易法 G 条例所定义的“非 GAAP 财务指标”。本报告中的非 IFRS/非 GAAP 指标包括负债率、维持资本、主要项目资本、主要矿山开发、生产成本信息（如总维持成本和总成本）。Evolution 认为，这些非 IFRS/非 GAAP 财务信息可为用户提供有用的信息，帮助他们衡量 Evolution 的财务业绩和状况。非 IFRS 财务信息不具有澳大利亚会计准则 (AAS) 规定的标准化含义，因此可能无法与其他实体提供的类似指标进行比较，也不应被视为根据 AAS 确定的其他财务指标的替代方案。因此，投资者应谨慎行事，不要过分依赖本演示文稿中包含的任何非 IFRS/非 GAAP 财务信息和比率。本演示文稿中的非 IFRS 财务信息未经公司外部审计师审计或审查。
通过化学去角质的Ti4au3c3的合成及其衍生的三层质量
但是，当将AU的其他层插入结构中时，会出现平面外AU-AU相互作用。超出了三层AU配置，对于中间的AU层，平面外AU-AU相互作用发生而无需直接键入Ti。这对粘结产生了积极影响，如图2C，其中综合部分晶体轨道汉密尔顿人口（IPCOHP）随着其他AU层而增加。分析图2D表明，Ti-AU相互作用也受益于多个AU层的存在。图2D进一步证明，Ti 4 Au 3 C 3中的三层AU提供了最大的个人贡献。这是通过图中所示的键长2e，其中Ti-au和au-au键（与Ti层相邻）对于Ti 4 Au 3 C 3最短，表明
使用深度学习技术进行价格行动分析 div>
在本文中，学生将学习技术用于学习的主要目的。黄金价格图的价格行为模式是分析师在黄金交易价格行为分析中使用的方法，是通过查看变化并影响价格变化的模式（模式）来预测未来黄金价格的分析和预测。学生建议的方法是能够与特殊的圆形神经网络相结合的学习计划的介绍。发现通过提出的方法进行交易测试的结果，它可以比传统的黄金交易方法创造更好的回报。由于 - 深度学习结构，连接网络和LSTM人造神经网络的连接具有学习能力。并记住与现在相比，与现在相比，过去的行为计划的格式更改与未来相比。 div>
接近最终边界：中枢神经系统的药物开发黄金十年？
cns疾病在这里定义为神经系统和精神疾病，对患者施加了重大负担：全球近三分之一的人在其一生中会出现神经系统疾病，而八分之一的人患有精神病患者。2在2019年，神经系统疾病在全球范围内导致1006万人死亡和3422万残疾调整的终身年份（达利人），中风，阿尔茨海默氏病和偏头痛作为主要贡献者。3在同年，精神疾病造成了另外1.23亿个达利人的贡献，主要由主要抑郁症（MDD），焦虑症和精神分裂症驱动。中枢神经系统疾病的全球影响也正在显着增长；在1990年至2019年之间，据报道神经和精神病的年度数量分别增加了1640万和4,450万。2，3
射电宁静活动星系核的黄金标准 X 射线偏振测量：NGC 1068
F. Marin 1、⋆、A. Marinucci 2、M. Laurenti 3,4,17、DE Kim 5,6,3、T. Barnouin 1、A. Di Marco 5、F. Ursini 7、S. Bianchi 7、S. Ravi 8、HL Marshall 8、G. Matt 7、C.-T. Chen 9,VE Gianolli 10,7,A. Ingram 11,R. Middei 17,3,WP Maksym 12,C. Panagiotou 8,J. Podgorny 13,S. Puccetti 4,A. Ratheesh 5,F. Tombesi 3,14,15,I. Agudo 16,LA Antonelli 4,17,M. Bachetti 18,L. Baldini 19,20,W. Baumgartner 21,R. Bellazzini 19,S. Bongiorno 21,R. Bonino 22,23,A. Brez 19,N. Bucciantini 24,25,26,F. Capitanio 5,S. Castellano 19,E. Cavazzuti 2,S. Ciprini 4,14，E。Costa 5，A。de Rosa 5，E。Del Monte 5，L。Di Gesu 2，N。Di Lalla 27，I。Donnarumma 2，V。Doroshenko 28，M。DovˇCiak 13，S。Ehlert 21，T Iwakiri 33，S。Jorstad34,35，P。Kaaret21，V。Karas13，F。Kislat36，T。Kitaguchi29，J。Kolodziejczak21，H。Krawczynski37莫纳卡 5,3,6, L. Latronico 22, I. Liodakis 38, G. Madejski 39, S. Maldera 22, A. Manfreda 19, A. Marscher 34, F. Massaro 22,23, I. Mitsuishi 40, T. Mizuno 41, F. Muleri 5, M. Negro 42,43,44, S. Ng 45, S. O'Dell 21, N. Omodei 39, C. Oppedisano 22, A. Papitto 17, G. Pavlov 46, M. Perri 4,17, M. Pesce-Rollins 19, P.-O. Petrucci 10, M. Pilia 18, A. Possenti 18, J. Poutanen 47, B. Ramsey 21, J. Rankin 5, O. Roberts 9, R. Romani 39, C. Sgrò 19, P. Slane 12, P. Soffi tta 5, G. Spandre 19, D. Swartz 9, T. Tamagawa 29, F. Tavecchio 48, R. Taverna 49, Y. Tawara 40, A. Tennant 21, N. Thomas 21, A. Trois 18, S. Tsygankov 47, R. Turolla 50,51, J. Vink 52, M. Weisskopf 21, K. Wu 51, F. Xie 53.5，以及 S. Zane 51
惊人的黄金：印度黄金贷款市场的兴起
黄金在大多数印度家庭中保持着独特的和受人尊敬的地位，因为它被认为是许多人的社会声望的有形标记。黄金资产不仅被认为是一种金融资产，而且也是文化遗产的象征，通常从一代人传给另一代。这种世代相传的转移建立了深刻的情感联系和对黄金的情感倾向。尽管黄金作为一种资产的流动性，但印度民众对这种珍贵金属的亲密亲和力表现为一种独特的财务行为。在经济逆境时期，个人不愿通过出售它们的黄金资产。取而代之的是，他们转向利用金珠宝作为抵押品的实践，以通过黄金贷款换取短期信用。
使用机器学习技术的未来黄金价格预测
一个主要的研究领域，金价预测的机器学习，使用历史数据和算法来预测未来的黄金价格。为了分析历史数据并得出可能影响黄金价格的许多变量之间的模式，趋势和联系，包括经济指标，地缘政治发展以及供应和需求，可以利用机器学习算法。使用机器学习方法创建的模型可以为黄金价格的潜在模式提供感知，并协助交易者，投资者和其他利益相关者做出明智的选择。在此摘要中强调了机器学习在预测黄金价格方面的重要性，该摘要简要介绍了该地区。数据科学和机器学习方法预测了黄金的价格。我们使用此数据回顾历史金价数据，并创建和评估预测模型。我们检查了信息，以找到可以将来可以用于预测黄金价格的重要模式和相关性。我们评估了不同机器学习模型在预测黄金价格方面的可靠性和准确性。我们概述了模型评估的发现，并介绍了预测黄金价格的含义。最后，我们评估了研究的缺点，并提出了进一步研究的建议。
oleg@goldshmidt.org居住
2019：以色列赫兹利亚的IDC兼职教授。教授统计方法和数据分析。2004 - 2007年：以色列海法海法大学的兼职教授。在基本和高级操作系统中教授大学和研究生级课程。1995年：宾夕法尼亚州立学院宾夕法尼亚州立大学的博士后研究员和加利福尼亚大学圣巴巴拉分校的理论物理研究所。 高能量天体物理学研究。 1994年：访问研究员，Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati（Sissa），意大利Trieste。 天体物理学和宇宙学研究。 1991 - 1995：Ph。 D.在特拉维夫大学，特拉维夫，以色列的物理学。 在等离子体物理学，辐射过程，星际介质和宇宙学的物理学方面的研究。 现代物理和物理实验室的教学课程。 1983 - 1990：B。Sc。 和M.Sc。 （summa cum Laude）在戈尔基州立大学（Gorky State University），戈基（Gorky）（现为尼兹尼·诺夫哥罗德（Nizhny Novgorod））的《无线电物理学和电子学》中。 [1984–1986：兵役。] 在血浆物理学，辐射层传播，电离层的物理学，星际/星际培养基，太阳能物理学方面的研究。1995年：宾夕法尼亚州立学院宾夕法尼亚州立大学的博士后研究员和加利福尼亚大学圣巴巴拉分校的理论物理研究所。高能量天体物理学研究。1994年：访问研究员，Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati（Sissa），意大利Trieste。天体物理学和宇宙学研究。1991 - 1995：Ph。D.在特拉维夫大学，特拉维夫，以色列的物理学。在等离子体物理学，辐射过程，星际介质和宇宙学的物理学方面的研究。现代物理和物理实验室的教学课程。1983 - 1990：B。Sc。 和M.Sc。 （summa cum Laude）在戈尔基州立大学（Gorky State University），戈基（Gorky）（现为尼兹尼·诺夫哥罗德（Nizhny Novgorod））的《无线电物理学和电子学》中。 [1984–1986：兵役。] 在血浆物理学，辐射层传播，电离层的物理学，星际/星际培养基，太阳能物理学方面的研究。1983 - 1990：B。Sc。和M.Sc。（summa cum Laude）在戈尔基州立大学（Gorky State University），戈基（Gorky）（现为尼兹尼·诺夫哥罗德（Nizhny Novgorod））的《无线电物理学和电子学》中。[1984–1986：兵役。]在血浆物理学，辐射层传播，电离层的物理学，星际/星际培养基，太阳能物理学方面的研究。
高Q混合MIE-质量 - 范德华的纳米ant纳斯纳米纳斯纳米纳斯
摘要：已证明介电纳米孔量可以避免与等离子装置相关的重型光损耗。但是，他们患有较少的共鸣。通过构建介电和金属材料的混合系统，可以保留低损失，同时实现更强的模式约束。在这里，我们使用高折射率多层透射金属二烷核酸WS 2在黄金上剥落，以制造并光学地表征杂交纳米天然基因的基因系统。我们在实验上观察了MIE共振，Fabry- perot模式和表面等离子体 - 果的杂种，从纳米antennas启动到底物。我们测量了杂交MIE-等离激元（MP）模式的实验质量因子，高达二氧化硅上纳米antennans中标准MIE共振的33倍。然后，我们调整纳米antena几何形状，以观察超级腔模式的特征，在实验中进一步增加了Q系数超过260。我们表明，在连续体中，这种准结合的状态是由于MIE共振与Fabry- perot质量模式在高阶Anapole条件附近的强烈耦合而产生的。我们进一步模拟了WS 2纳米antennas在黄金上，中间有5 nm厚的HBN垫片。通过将偶极子放置在该垫片中，我们计算出超过10 7的整体光提取增强，这是由于入射光的强，次波长限制引起的，Purcell因子超过700，并且发射光的高方向性高达50％。因此，我们表明多层TMD可用于实现简单制作的，混合的介电介质 - 现金纳米量纳米局部设备，允许访问高Q，强限制的MP共振，以及在TMD-金差距中发射器的大量增强。关键字：范德华材料，过渡金属二盐元化，纳米素化学，mie-等离激元共振，强耦合，连续体的结合状态，purcell Enhancement
MSN 2024年5月16日，金层解锁了更尖锐的成像...
NTU新加坡研究助理Liliana Tjahjana（左）将钙钛矿和黄金制成的样品加载到可见光的光检测器上，Nanyang助理教授也来自大学，也来自大学，监视设置。信用：NTU新加坡Phys.org科学家在显着改善X射线成像的清晰度方面取得了突破，并有可能提高处理X射线扫描的速度。这为更好的医学成像和更快的安全间隙奠定了基础。键的钥匙是在有助于可视化X射线的设备中添加了一层黄金。在健康和安全扫描中使用的X射线是看不见的，但是可以使用具有“闪烁”材料的探测器来描绘它们，这些材料会以类似于在深色油漆中发光的方式吸收辐射和“点亮”。传感器捕获了闪烁材料发出的可见光，以创建基于X射线的图像。亮光，更清晰，更详细的视觉效果。