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太阳甜
影响 净利润将同比和环比双双下降，主要原因是外汇。我们预计 SUN 的 4Q67F 净利润将达到 8400 万泰铢（同比下降 29%，环比下降 40%）。导致净利润下降的主要因素是外汇收益大幅下降。预计利润为 200 万泰铢，而 66 年第四季度和 67 年第三季度的利润分别为 4000 万泰铢和 6200 万泰铢，尽管是淡季，但营业利润仍将保持强劲，达到 1.04 亿泰铢（同比增长 3%，但环比下降 8%）。销售收入将令人印象深刻，高于我们之前的预期，达到 10 亿泰铢（同比增长 19%，环比增长 10%），这是该公司第二好的季度销售额。为了应对供应限制，淡季甜玉米需求旺盛（部分原因是由于 3Q67 发生洪水）SUN 使用了存放在仓库中的半成品。同时产品组销售即食食品继续强劲增长，同比分别增长 10% 和 9%，日均销量为 13 万至 15 万件。然而，我们预计毛利率 (GPM) 将同比分别下降 1.5 个百分点和环比分别下降 2.1 个百分点至 20.3%，因为本季度产量下降导致单位生产成本上升。从费用占比来看由于销售收入增加，销售、一般及管理费用 (SG&A) 利润率预计将同比小幅提升。新生产能力将成为 2025 年增长的关键驱动力。SUN 的新即食工厂计划于 1Q68 末开始运营，生产能力将翻倍（100%），以支持国内和国际市场的新即食产品。对于出口市场，该产品的保质期将更长（一年），并将在日本和韩国的便利店出售，而与利乐公司合作生产纸质包装甜玉米将于 4Q68F 开始，两个项目都将开展。它应该会在 2025F-2026F 推动两位数的销售增长。尽管我们预计 1Q68F 利润将与上一季度基本持平，因为一年中的第一季度通常是淡季，但由于 1Q67 基数较低，客户去库存，以及 1Q67 来自中国的激烈竞争，SUN 的利润应该会同比大幅增长。最近，在几家主要客户之后，整体市场形势有所改善。回到订购产品，SUN 仍然比中国竞争对手具有竞争优势在产品质量和可靠性方面
一种基于大脑启发记忆转换的可区分神经计算机，用于基于推理的问答
推理和问答作为人类的基本认知功能，一直是人工智能面临的重大障碍。虽然大型语言模型（LLM）取得了显著的成功，但将外显记忆与结构化推理能力相结合仍然是一个持续的难题。可区分神经计算机（DNC）模型虽然在一定程度上解决了这些问题，但仍然面临着算法复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性有限等挑战。受大脑学习和记忆机制的启发，本文提出了一种基于记忆转换的可区分神经计算机（MT-DNC）模型。MT-DNC 在 DNC 框架内整合了工作记忆和长期记忆，使这些记忆系统之间能够自主转换获得的经验。这有助于有效地提取知识并增强推理能力。实验结果
Essenza Home 的完整回答 我们知道工作......
尽职调查：根据经合组织的《跨国企业指南》，识别、优先处理并解决其供应链中与侵犯人权、环境损害和动物福利相关的风险。 透明度：绘制我们的供应链图，并提供有关供应商和生产地点的详细信息。 改进计划：制定和实施行动计划，以应对已识别的风险并改善社会和环境条件。 合作：与其他利益相关者合作，实现全行业的改进并分享最佳实践。 报告：定期向协议秘书处通报其进展和行动，独立专家可能会对其进行审查。
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尽职调查：根据经合组织的《跨国企业指南》，识别、优先处理并解决其供应链中与侵犯人权、环境损害和动物福利相关的风险。 透明度：绘制我们的供应链图，并提供有关供应商和生产地点的详细信息。 改进计划：制定和实施行动计划，以应对已识别的风险并改善社会和环境条件。 合作：与其他利益相关者合作，实现全行业的改进并分享最佳实践。 报告：定期向协议秘书处通报其进展和行动，独立专家可能会对其进行审查。
尊敬的主任，附件是针对所提问题的答复......
主题：对采矿后土地使用的调查 - 听证会后回复 尊敬的主席 感谢您有机会在 2024 年 12 月 17 日举行的有益和生产性采矿后土地使用调查听证会上作为证人出席州发展常设委员会。我们很感激有机会代表规划、住房和基础设施部向委员会提供证据。请参阅随附的附件 A - 部门对通知问题的回复。没有建议对记录进行更正。我们相信这些信息对委员会有帮助。 谨上
纸晶体结构工作表答案
任务是解释一组与化学相关的问题，涉及晶体结构，包装因子，配位数，密度和晶格参数。1）对于以面部为中心的立方金属，通过考虑球的体积（原子）来得出并计算包装因子。回想一下，半径为“ r”的球体的体积由（4/3）πr³给出。2）NaCl和CSCL都是以面部为中心的立方结构。确定NaCl中Na和NaCl中CL的配位数，考虑到其离子半径：116 pm钠的钠和氯化物的167 pm。3）使用其公式的重量（58.44 g/mol）和晶格常数（5.640Å）来计算NaCl的密度。4）确定以人体中心结构的钨的配位数，因为其共价半径（单键）为137 pm。5）使用公式：ρ=（n×m） /（a³×n_a）6）基于其晶体结构和原子质量（183.84 g / mol）来计算钨的密度，鉴于tantalum的边缘长度为0.330 nm，从该信息中计算出该信息，并在该信息中计算出tantalum的边缘长度。7）黄金的晶体结构是以面部为中心的立方体，密度为19.3 g/cm³。使用它来确定其晶格常数（a）。8）计算银的面部中心立方单元的边缘长度，因为其半径为9.09 x 10^-11 m，密度为10.5 g/cm³。9）polonium采用简单的立方结构，而其他则是离子的。在PM中确定其单位电池边缘的长度。13）石墨烯是由常规的SP²杂交碳原子建造的二维晶格。10）如果氧化镁具有面部为中心的立方结构，其原子半径为mg（65 pm）和O（140 pm），密度为3.58 g/cm³，则计算其晶格常数（a）。11）鉴于氟化钙CAF2具有FCC Bravais晶格，并且在分数坐标处的Origin和F的CA基础上，绘制了该结构的一个常规立方单元。12）确定晶格常数为5.451Å，确定从Ca原子到A埃原子的距离。确定其Bravais晶格并绘制Wigner-Seitz原始单位单元。14）计算石墨烯中最近的邻居原子之间的距离，该原子给出为0.14 nm。15）编写基础向量，以描述石墨烯单位单元中原子的位置，首先是在绝对位置（具有X和Y-Components和Angstroms中的距离），然后在分数坐标中。应使用常规晶格向量表示分数坐标的原子位置，该量子与原始晶格向量相吻合。对于带有空间群227的晶体，通过考虑以下几个方面来确定其点组和Bravais晶格：首先，根据空间组允许的对称操作确定点组；其次，根据空间群是否与原始晶格或非主要晶格兼容，建立原始或居中的Bravais晶格的类型。
RFP DBEA 2025-06 澄清问题和答案
A3. 根据本合同，BEA/ORID/OPD 不要求举办现场或现场网络研讨会活动。主要重点将放在数字工具和资源上，任何网络研讨会都将远程进行。但是，如果将现场活动纳入提案，则可以将其作为工具箱的一部分，并且该计划应概述其在总体计划中的作用。
糖尿病外周神经病中光生物调节疗法的有效性和安全性：系统审查和荟萃分析的方案
生成人工智能（AI）大语言模型（LLM）已被广泛应用于牙科的许多领域。各种应用包括牙科远程医疗，临床决策支持，行政工作，患者教育，学生教育，科学写作和多语言交流[1]。此外，已经使用了生成AI来生成用于训练鲁棒AI模型的合成数据集，该数据集可以应用于牙科研究和教育[2]。此外，与传统文献研究相比，已经证明了生成的AI可以提高牙科学生在知识检查中的表现[3]。除了在回答临床问题方面的使用之外，还在探索LLM的潜力来产生评估临床推理技能的问题，这是医学和牙科教育的关键方面[4]。但是，LLMS对牙科问题的回答的准确性仍然是一个关注的问题，并且已经进行了广泛的研究。研究报告说，LLM在回答开放式问题的准确性范围为52.5％至71.7％，偶尔回答不准确，过于普遍，过时或缺乏基于证据的支持[5，6]。对于True或False问题，LLMS与牙医的准确性较低，范围从57.3％到78.0％[7，8]。考虑到多项选择问题（MCQ），LLMS的准确性从42.5％到80.7％不等，Chatgpt 4.0（OpenAI）证明了最准确的，Llama 2（Meta）[9-11]。研究已经证实，在同一开发人员的LLM中，后来的版本始终超过较旧版本[9-12]。生成AI的领域正在迅速发展，新版本具有越来越强大的参数。然而，对LLM的准确性进行了预先研究，对较旧版本进行了，该版本缺乏现在可用的先进的多模式功能。此外，这些研究排除了基于图像的问题，因为较旧的LLM版本无法在提示中处理图像附件[9，11]。这些关键限制需要进一步的研究，以探讨型模型的全部潜力。因此，本研究旨在评估最新LLM在回答Dental MCQ时的性能，包括基于文本的问题和基于图像的问题。模型选择将基于受欢迎程度，新兴，多模式能力，AI研究和应用中的突出性，可访问性以及解决特定领域特定问题的能力。零假设表明，LLMS对牙齿MCQ的答案的准确性没有差异。