“确保并推动到 2030 年,通过具有生态代表性、连接良好和公平管理的保护区网络以及其他有效的区域保护措施,至少 30% 的陆地和内陆水域以及沿海和海洋区域,特别是对生物多样性和生态系统功能和服务特别重要的区域,得到有效保护和管理。酌情承认土著和传统领土,并将其纳入更广阔的景观、海景和海洋,同时确保在这些地区任何可持续利用均与保护成果完全兼容,承认和尊重土著人民和当地社区的权利,包括在其传统领土内的权利”。
“我们的第三季度业绩反映了我们继续执行 2026 年 2.2 倍增长战略,强劲的租户增长得益于我们在结构性高增长市场的领先地位。因此,我们将 2024 财年租户新增指引上调至 2,400 多个,现在我们预计调整后的 EBITDA 和投资组合自由现金流将达到我们之前指引范围的高端,从而支持我们实现净杠杆率降低的目标。展望 2025 财年,我们预计租户比率扩张战略将取得进一步进展。结合我们富有弹性的业务模式以及通过人工智能和数字化提高效率的重点,我们预计这将推动调整后的 EBITDA 实现两位数以下增长,继续扩大 ROIC 并进一步去杠杆,从而支持为所有利益相关者创造可持续的价值。” 财务亮点 财务业绩由租户增长推动,以具有 CPI 和电价保护的合同收入为基础
•收入:576.34亿欧元(在2023年的九个月中为695.534亿欧元,-17.1%) - 这一变化主要反映出在量不断下降的情况下,在最终用户市场上,最终用户市场上出售的电力和天然气的热量和汽油的销售量减少了。These factors were partly offset by the positive contribution of sales of renewable energy and the performance of distribution grid operations • Ordinary EBITDA: 17,449 million euros (16,386 million euros in the nine months of 2023, +6.5%) - The trend is attributable to the positive contribution of the integrated businesses, led by the performance of renewable energy, which benefited from the progressive normalization of the commodity market, as从良好的可再生资源可用性中,可以充分抵消最终用户市场和热生成的收缩。巩固范围的变化范围,分配网格操作的贡献也是较高的投资量•EBITDA•EBITDA:1.8595亿欧元(152.2亿欧元(2023年9个月, +22.2%, +22.2%, +22.2%)•集团净收入:5,84.6亿欧元(5,84.6亿欧元)(5,8.46亿欧元(5,8.46亿欧元)(5,0333亿欧元), +16.2亿欧元, +16.2亿欧元, +16.2亿欧元。 mainly attributable to the positive performance of ordinary operations, together with a reduction in net financial expenses and a decrease in the incidence of non-controlling interests • Group net income : 5,870 million euros (4,253 million euros in the nine months of 2023, +38%) • Net financial debt : 58,153 million euros (60,163 million euros at the end of 2023, -3.3%) - The positive运营产生的现金流以及与资产处置有关的收益收集,作为对本集团的去杠杆化和合理化计划的一部分,远远抵消了该期间内的资本支出和股息
2024 年 2 月 23 日,SGL Carbon SE 董事会决定对第二大业务部门碳纤维的各种战略选择进行评估。其中还包括可能部分或全部剥离该业务部门。结构化交易流程已启动。2024 年前 9 个月,碳纤维销售额占 SGL Carbon 合并销售额的 20.1%(2023 年前 9 个月:21.9%)。报告期内,该业务部门的 EBITDA(不包括 Brembo SGL 碳陶瓷制动器 BSCCB 的比例权益结果)为负 1960 万欧元(2023 年前 9 个月:负 1050 万欧元)。由于风电行业客户的需求持续不令人满意,以及碳纤维盈利状况随之恶化,董事会启动了该业务部门的重组计划,以节省材料和人员,从而提高盈利。 2024 年前九个月,合并损益表中共计确认了 220 万欧元作为重组费用。
摘要:今天,联邦采购政策办公室 (OFPP) 发布了一份蓝图,旨在打造我们最好的承包劳动力队伍 - 这是成功的联邦采购系统最重要的元素。去年,联邦政府通过数千名承包专业人员授予的合同购买了价值超过 7500 亿美元的商品和服务,这些专业人员的商业敏锐性、分析和研究技能以及判断力对于机构任务的成功至关重要。为确保我们向美国人民提供高质量的服务并应对未来的挑战,我们的承包劳动力队伍需要各级强大的采购人才渠道,并持续投资于他们的技能发展。
端到端多模态深度学习用于实时解码来自同一细胞的长达数月的神经活动 1 2 3 何逸春 1,2 、Arnau Marin-Llobet 1,2 、盛浩 1 、刘韧 1 、刘佳 1* 4 5 1 美国马萨诸塞州波士顿哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院。 6 2 这些作者贡献相同。 7 * 通信电子邮件:jia_liu@seas.harvard.edu。 8 9 摘要 10 长期、稳定、实时解码来自同一细胞的行为相关神经动态对于脑机接口 (BCI) 以及理解学习、记忆和疾病进展过程中的神经进化至关重要。 11 柔性和高密度电极的最新进展实现了长期追踪所需的稳定性,但产生的大量数据集对现有分析方法提出了挑战。当前的脉冲分类方法严重依赖于人工管理,缺乏大规模实时处理的可扩展性。在这里,我们介绍了 AutoSort,这是一种基于端到端多模态深度神经网络的方法,可以实现数月内对相同神经元的实时跟踪和解码。AutoSort 使用一种可扩展的策略,通过从初始记录中学习深度表示并实时应用训练后的模型。它集成了多模态特征,包括波形特征、分布模式和推断出的神经元空间位置,以确保稳健性和准确性。AutoSort 在模拟和长期记录中的表现都优于现有方法,与传统方法相比,它仅使用 10% 的时间和 25% 的内存,从而减少了计算需求。通过将 AutoSort 与高密度柔性探针相结合,我们在 2 个月内实时跟踪运动学习和技能习得过程中的神经动态,捕捉内在神经流形漂移、稳定性和学习后表征漂移。AutoSort 为研究长期神经内在动态和实现实时 BCI 解码提供了一种有前途的解决方案。
记录的 SARS-CoV-2 6 天内开具处方(初步分析),1 天和 14 天内开具处方的二次分析 年龄 > 18 岁 无二甲双胍或对照处方 <= 12 个月 无最低体重指数 首次记录的 SARS-CoV-2 感染
新的开发能力为快速开发针对其他 BTV 血清型的疫苗提供了可能性。快速应对新出现的疫情的概念似乎并不局限于 BTV,因为该平台已被证明适用于各种不同的病原体。BTV-3 计划通过提供额外的方法、流程、配方和文档扩展了该平台。由于该平台的综合性,这些元素可以在不同的疫苗计划之间互换使用。这使得开发既节省成本又节省时间,即使是具有长期销售前景的有价值的经典开发计划也是如此。
covid-19疫苗使用mRNA(Messenger RNA)为人体制作蛋白质(称为抗原)的指示,就像在病毒上发现的蛋白质(称为抗原)一样,导致Covid-19。这些抗原引发了一种免疫反应,有助于身体对Covid-19的保护。mRNA疫苗可用于针对COVID-19-19的感染和持久防御严重的Covid-19疾病提供短期保护。
孕妇和哺乳期/哺乳期妇女 怀孕期间,身体会发生许多变化,使身体更难抵抗感染。怀孕期间接种流感疫苗的人会将免疫力传给婴儿。6 个月以下的婴儿不能接种流感疫苗。接种流感疫苗有助于保护婴儿出生后免受流感侵害。哺乳期/哺乳期妇女也可以安全地接种流感疫苗。