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索尔维公司介绍
[1] 投资现金流回报率衡量索尔维业务活动的现金回报。CFROI 水平的变动是显示经济价值是否增加的相关指标，尽管人们普遍认为该指标无法与行业同行进行对标或比较。该定义使用对资产重置成本的合理估计，并避免会计失真，例如减值。它计算为经常性现金流与投资资本之间的比率，其中：经常性现金流 = 基础 EBITDA + 来自联营公司和合资企业的股息 - 来自联营公司和合资企业的收益 + 经常性资本支出 + 经常性所得税；投资资本 = 商誉和固定资产的重置价值 + 净营运资本 + 联营公司和合资企业的账面价值；经常性资本支出标准化为固定资产重置价值减去商誉价值的 2%；经常性所得税标准化为（基础 EBIT - 来自联营公司和合资企业的收益）的 30%
USACI客户手册 - 2024年9月15日
❖每个股票的股票差异，归一化以允许比较。❖每股股票的CQNS得分❖每股（％平均）❖价格变化（平均值）❖β（与所使用的索引ETF相对于使用索引ETF）❖符合第四级价格分布（Kurtosis（kurtosis）的非正常分布的阈值）的股票，其每日价格差异低或高股票的股票价格分布率是第三级分配的，该分布率是第三级分配的分布。付费（平均价格百分比）❖每日收盘价的差异（价值，归一化）❖预期收益（％）❖股票为负，高或较低的beta值（beta值）。❖股票价格变化的股票（平均平均值）❖带有数量峰值的股票（数量数量）❖分裂的股票（分配比率）❖市值（$）*❖从运营（$）*❖长期债务（$）*❖$）*❖净收入（$）*聚（$）* common Equity（$）的全面收入（$）（$）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci）（aoci） CQNS UP运行服务。
使用无人驾驶汽车在沿海植被上估算红树林库存
背景和目标：红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是，缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此，这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说，本研究旨在通过现场调查，异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法：本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查，异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查，以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量，然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像，然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析，以获得碳库存估计模型。的发现：从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解，显示出14.18公顷。结论：将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明，红树林的物体在0.21-1的值范围内，分为三个密度类别：高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林，即Rhizophora apiculata，Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系，产生了方程模型碳库存= 474.61，植被指数值 + 17.238，线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间，每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间，每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明，使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。
具有三态输出的 4 位 D 型寄存器（修订版 A）
’173 和 ’LS173A 4 位寄存器包括 D 型触发器，具有图腾柱 3 态输出，能够驱动高电容或相对低阻抗负载。高阻抗第三状态和增强的高逻辑电平驱动使这些触发器能够直接连接到总线组织系统中的总线并驱动总线，而无需接口或上拉元件。最多 128 个 SN74173 或 SN74LS173A 输出可以连接到公共总线，并且仍分别驱动两个系列 54/74 或 54LS/74LS TTL 标准化负载。类似地，最多 49 个 SN54173 或 SN54LS173A 输出可连接到公共总线并分别驱动一个额外的 54/74 系列或 54LS/74LS TTL 标准化负载。为了最大限度地降低两个输出试图将公共总线置于相反逻辑电平的可能性，输出控制电路的设计应使平均输出禁用时间短于平均输出启用时间。
索尔维简介与战略
[1] 投资现金流回报率用于衡量索尔维业务活动的现金回报率。CFROI 水平的变动是显示经济价值是否增加的相关指标，但人们普遍认为这一指标无法与业内同行进行对标或比较。该定义使用了对资产重置成本的合理估计，并避免了会计失真（例如减值）。它计算为经常性现金流与投资资本的比率，其中：经常性现金流 = 基础 EBITDA + 来自联营公司和合资企业的股息 - 来自联营公司和合资企业的收益 + 经常性资本支出 + 经常性所得税；投资资本 = 商誉和固定资产的重置价值 + 净营运资本 + 联营公司和合资企业的账面价值；经常性资本支出标准化为固定资产重置价值减去商誉价值的 2%；经常性所得税正常化为（基础息税前利润 - 来自联营公司和合资企业的收益）的 30%
量子 Fisher 信息的广义测度
如图 1 示意图所示，由 此可知 S = ( H ) ⊂S ⩽ ( H )。此外，S ⩽ ( H ) 的维数为 d2，可以作为量子态集和零算子 S ⩽ ( H ) = Conv (0 , S = ( H )) [31] 的凸包获得。亚规范化量子态已在量子信息论中用作规范化量子态的便捷概括 [28 , 29 , 31]。此外，近期量子算法方面的令人振奋的新研究利用截断的、因此亚规范化的量子态来避免存储指数级大的密度矩阵，从而使算法可以在嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 计算机上实现 [30 , 32 , 33]。这个令人振奋的新研究方向是这项工作的主要动机。在参考文献 [ 28 , 29 ] 中，作者将标准量子保真度推广到亚标准状态，称为广义保真度，如下所示。
USACI 客户手册 - 2024 年 9 月 15 日
❖ 各股票的股票方差，已标准化以便进行比较。 ❖ 每只股票的 CQNS 得分 ❖ 每只股票的成交量（% 平均值） ❖ 价格变化（% 平均值） ❖ BETA（与所用的指数 ETF 相比） ❖ 满足四阶价格分布（峰度）非正态分布阈值且每日价格方差较低或较高的股票 ❖ 满足三阶价格分布（偏度）非正态分布阈值的股票 ❖ 已支付的股息（% 平均价格） ❖ 每日收盘价的方差（值，已标准化） ❖ 预期回报率（%） ❖ BETA 值（BETA 值）为负、较高或较低的股票。 ❖ 股价发生变化的股票（平均值的 % ） ❖ 交易量激增的股票（交易量天数） ❖ 拆分的股票（拆分比率） ❖ 市值（$）* ❖ 经营现金流（$）* ❖ 长期债务（$）* ❖ 净收入（$）* ❖ 普通股（$）* ❖ 累计其他综合收入（AOCI）（$）* * 如果数据由 Intrinio 提供，则仅为 CQNS UP 运行服务提供。
RZ/V2MA AI 实施指南 MMPose HRNet 修订版 7.20
裁剪：将输入图像尺寸（640x480 BGR）转换为肖像图像尺寸（270x480 BGR）。调整大小：将图像尺寸（270x480 BGR）转换为 HWC 张量尺寸（192x256x3）。转换为 fp16：从 int8 转换为 fp16 进行 DRP-AI 处理。标准化：使用“平均值”和“标准差”进行标准化。
隼鸟二号探测器在释放不确定性较大的小行星龙宫周围的轨道插入策略
r = [ x, y, z ] 笛卡尔坐标系中的位置向量及其元素 a G = [ a G x , a G y , a G z ] 标准化重力加速度 er 小行星轨道偏心率 ar 小行星轨道半长轴（米） fr 小行星轨道真异常（弧度） U 与小行星谐波相关的标准化重力势能 d 太阳与小行星之间的距离 LU 距离单位 TU 时间单位 β 太阳辐射压标准化加速度 a SRP 太阳辐射压非标准化加速度（米/秒2） γ 反射率 p 0 太阳通量常数（千克·米/秒2） m 探测器质量（千克） A 探测器投影面积（米2） μ S 太阳引力参数（米3/秒2） μ 小行星引力参数（米3/秒2） P 勒让德多项式 l, m 考虑的谐波的阶数和次数 C lm , S lm 库存系数 φ 小行星固定框架中的纬度（弧度） λ 经度（弧度） n 平均运动（弧度/秒） CJ 雅可比积分（米2/秒2） vc 临界速度（米/秒） vo 二体问题中的圆轨道速度（米/秒） vm 速度裕度（米/秒） a 航天器轨道的半长轴（米） e 航天器轨道的偏心率 I 航天器轨道的倾角 W 航天器轨道上升节点的经度 w 航天器轨道的近地点增强 f 航天器轨道的真异常
PSP、当前趋势、未来挑战和增长政策
假设：1. CUF 数字是根据每个月的标准化发电量计算得出的 2. 2. 任何月份投产项目的发电量均取自投产后的下一个月 3. 为了进行分析，2019 财年的 CUF 被视为 100%，以显示 2020 财年的发电量减少