本文披露的矿产储量估算的生效日期为 2024 年 1 月 15 日,基于 AGP Mining Consultants Inc. 于 2023 年 10 月 2 日对 Troilus Gold 进行的矿产资源估算。矿产储量估算是在 AGP 的 P.Eng. Willie Hamilton 的监督下完成的,他是根据 NI 43-101 定义的合格人员。矿产储量在最终矿坑设计中以 1,550 美元/盎司黄金价格、20.00 美元/盎司白银价格和 3.50 美元/磅铜价格为基础。使用 9.96 加元/吨的 NSR 截止值来定义储量。矿山开采寿命期间的平均采矿成本为 3.99 加元/吨,初步加工成本为 8.02 加元/吨矿石,G&A 为 1.94 加元/吨矿石。冶金回收率根据黄金原矿品位和精矿品位而变化。 87 矿坑金、铜、银的等效品位回收率分别为 95.5%、94.7% 和 98.2%。J 矿坑金、铜、银的等效品位回收率分别为 93.1%、89.3% 和 88.9%。X22 矿坑金、铜、银的等效品位回收率分别为 95.5%、94.7% 和 98.2%。SW 矿坑金、铜、银的等效品位回收率分别为 85.7%、91.5% 和 85.6%。计算等效值的公式如下:87 矿坑的 AuEq = Au + 1.5361*Cu +0.0133 *Ag,J 矿坑的 AuEq = Au + 1.4849*Cu +0.0123 *Ag,SW 矿坑的 AuEq = Au + 1.6535*Cu +0.0129 *Ag,X22 矿坑的 AuEq = Au + 1.5361*Cu +0.0133 *Ag。请参阅公司简介(www.sedarplus.ca)中公司年度信息表中已识别的风险,了解可能对矿产资源和矿产储量的潜在开发产生重大影响的已知法律、政治、环境和其他风险。
*不包括 2023 年税务争议解决的影响,增长 12%,包括影响,增长 7%;基础业务=不包括 Ronapreve 的制药业务和不包括 COVID-19 相关产品的诊断业务;LOE=失去独占权,包括 Avastin、Herceptin、MabThera/Rituxan、Esbriet、Lucentis 和 Actemra 的全球损失;CER=恒定汇率(2023 年全年平均);PD=帕金森病;AD=阿尔茨海默病;CAR-T=嵌合抗原受体 T 细胞;DLL3=delta 样配体 3;ADC=抗体药物偶联物;SCLC=小细胞肺癌;ER=雌激素受体;HER2=人表皮生长因子;mBC=转移性乳腺癌;DLBCL=弥漫性大 B 细胞淋巴瘤;FL=滤泡性淋巴瘤;MDS=骨髓增生异常综合征; aHUS=非典型溶血性尿毒症综合征;HD=高剂量;RMS/PPMS=缓释/原发进行性多发性硬化症;COPD=慢性肺阻塞性疾病;SLE=系统性红斑狼疮;UME=葡萄膜炎性黄斑水肿;SMA=脊髓性肌萎缩;FSHD=面肩肱型肌营养不良症
表示学习被广泛用于观察数据的因果量(例如,有条件的平均治疗效应)。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处,但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性,例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外,这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束,甚至可能导致估计不一致。在本文中,我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者,以在代表水平上定义的因果数量,我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势:它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计,同时提供了有利的理论属性,包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中,我们表明,在某些规律性条件下,我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知,我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架,而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
蛋白质在生物过程中起着至关重要的作用,并且是活生物体的浓汤。蛋白质的准确表示至关重要,尤其是在药物开发中。最近,利用机器学习和深度学习技术的兴趣显着提高,用于无监督的蛋白质反应。然而,这些方法通常仅关注蛋白质的氨基酸序列,缺乏有关蛋白质及其相互作用的事实知识,从而限制了它们的性能。在这项研究中,我们提出了Goproteingnn,这是一种新型的结构,通过在氨基酸水平代表创建过程中整合蛋白质知识图信息来吸引蛋白质语言模型。我们的方法允许在单个氨基酸水平和整个蛋白质水平上整合信息,从而通过基于图的学习实现了全面有效的学习过程。这样做,我们可以捕获蛋白质及其功能注释之间的复杂关系和依赖性,从而产生更健壮和上下文富集的蛋白质表示。与以前的方法不同,Goproteingnn在训练过程中独特地学习了整个蛋白质知识图,这使其能够捕获更广泛的关系细微差别和依赖于以前的工作中的单元超出三胞胎。我们对几个下游任务进行了全面的评估,表明goproteingnn始终优于先前的方法,展示其有效性并确定其作为蛋白质表示学习的状态解决方案。
2月5日,星期三(15H45)在B4.233室 +组织(14')2月6日,星期四(15h45)动机(72')2月11日,星期二(15H45)介绍(15H45)介绍(170')2月12日,星期三(170')在2月19日(星期三)(15h45)在P3E11开会1(2月24日)开始作业1(于2月24日);开始家庭作业2(在3月3)2月20日,星期四(15H45)建模(106')2月26日,星期三(15H45)在B4.233举行的会议;讨论家庭作业1 2月27日,星期四(15H45)语言(128'),星期二,3月。4(15H45)3月,3月。5(15H45)在B4.233举行的会议;讨论家庭作业2,开始作业3(将于3月 23)3月,星期三 12(15H45)在B4.233举行的会议; 3月13日(15H45)的开始项目工作(119')5(15H45)在B4.233举行的会议;讨论家庭作业2,开始作业3(将于3月23)3月,星期三12(15H45)在B4.233举行的会议; 3月13日(15H45)的开始项目工作(119')12(15H45)在B4.233举行的会议; 3月13日(15H45)的开始项目工作(119')
抽象热浪(HWS)是强调社会和生态系统的高影响现象。预计在世界许多地区的气候中,其强度和频率将增加。尽管这些影响可能是广泛的,但它们可能会受到当地和区域特征(例如地形,土地覆盖和城市化)的影响。在这里,我们利用了在这些精细尺度上阐明热浪的影响所需的高分辨率建模的最新进展。此外,我们旨在了解新一代KM规模的区域气候模型(RCMS)如何调节在众所周知的气候变化热点上热浪的代码。我们分析了15个对流渗透的区域气候模型(CPRCM,〜2–4 km网格间距)模拟及其驾驶,对流参数化的区域气候模型(RCM,〜12-15 km网格间距)的驾驶,来自Cordex旗舰飞行员对对话的模拟。重点是评估实验(2000-2009)和具有一系列气候特征的三个子域。在HWS期间,通常在夏季,CPRCMS表现出比驾驶RCMS更温暖和干燥的条件。与CPRCM相比,RCMS中的热通量分配发生了变化,导致较高的最高温度,每天的峰值高达〜150 W/m 2。这是由CPRCMS中土壤水分含量降低5–25%的驱动,这又与更长的干咒长度(最高两倍)有关。确定这些差异是否代表改进是一项挑战。然而,基于点尺度的最高温度评估表明,与RCMS相比,这种CPRCMS较高/干燥的趋势可能更现实,而参考位点的约70%表明与驾驶RCMS相比增加了附加值,仅当考虑到分布右尾部时增加到95%。相反,根据平坦区域上的高尺度网格方法,发现CPRCMS轻微有害效应。当然,CPRCM会增强干燥条件,对夏季温度高估的敲门含义。这种改善的HWS物理表示是否也对未来的变化产生了影响。
精确药物需要准确鉴定临床相关的患者亚组。16电子健康记录为利用机器学习的主要机会提供了17种新的患者子组的方法。然而,许多现有的方法未能充分捕获诊断轨迹与疾病之间的复杂相互作用 - 19个相关风险事件,导致亚组在事件20风险中仍然可以显示出很大的异质性,并潜在的分子机制。为了应对这一挑战,我们实施了21个Vadesc-Ehr,这是一种基于变压器的自动编码器,用于聚类从电子健康记录中提取的纵向22生存数据。我们表明,Vadesc-ehr 23在合成和现实世界基准数据集上均优于具有24个已知地面真实集群标签的合成和现实基准数据集的基线方法。在应用于克罗恩病的应用中,vadesc-ehr 25成功地识别了四个不同的亚组,具有不同的诊断轨迹和风险26个特征,从而揭示了克罗恩病的临床和遗传相关因素。我们的结果27表明,Vadesc-ehr可以成为在28中发现精密医学方法的开发中发现新型患者子组的强大工具。29
1. EBITDA 定义为营业收入加上折旧、减值项目和特殊项目以及来自联营公司、合资企业和其他投资的收入(不包括任何减值和特殊项目);2. 调整了 0.1 亿美元的减值;特殊项目(包括 0.2 亿美元的重组成本,主要通过资产集中进行业务优化;购买 Vallourec 股份的 0.1 亿美元按市价计价损失(截至 2024 年 8 月 6 日收购完成之日)和 0.6 亿美元的一次性税费);3. 对 EBITDA 的额外贡献估计基于达到满负荷生产后的假设,并假设价格/价差与 2015 年至 2020 年的平均水平基本一致。新的无晶粒取向电工钢厂将在卡尔弗特建设(安赛乐米塔尔全资拥有),每年生产 15 万吨优质无晶粒取向电工钢 (NOES)。4. 全现金收益率按 2024 年前 12 个月的股票回购(13 亿美元)加上 2024 年 6 月和 12 月向安赛乐米塔尔股东支付的股息计算。