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IMDEX 2025半年结果演示
1。我们在此期间的财务，战略和ESG亮点； 2。琳达·林（Linda Lim）将为我们提供的财务业绩更深入地深入研究；最后3。市场前景以及IMDEX如何继续跑赢大盘。
2024年流感疫苗推介及免费...
• 5 岁以上且具有严重流感风险因素的人 • 所有 5 岁至 64 岁的原住民 • 孕妇 • 如果是第一年接种流感疫苗，则 5 岁至 9 岁以下的儿童应间隔一个月接种两剂 • Vaxigrip Tetra 和 Flucelvax® Quad 仅以 10 剂一包的形式提供。 • 儿童应接种全剂量（即不是半剂量） • 不含乳胶
AI助手中BBC新闻内容的表示
个体错误突出了我们研究发现的一些问题。例如，Google的双子座错误地指出：“ NHS建议人们不要开始烟，并建议想要退出的吸烟者应使用其他方法”。实际上，NHS确实建议使用烟作为戒烟的方法。微软的副作用错误地说，吉西尔·佩利科特（GisèlePelicot）在她开始遭受停电和记忆力损失时发现了针对她的罪行。实际上，当警察在没收丈夫的电子设备时，警察展示了他们发现的视频时，她发现了有关罪行的信息。困惑错误地说明了迈克尔·莫斯利（Michael Mosley）死亡的日期，并在他去世后的家人中误导了利亚姆·佩恩（Liam Payne）的一份声明。Openai的Chatgpt在2024年12月声称2024年7月在伊朗被暗杀的Ismail Haniyeh是哈马斯领导人的一部分。
鳄鱼生物科学宣布发布临床数据...
关于美国背心水是一家环境技术公司，它为工业和市政市场开发了独特的产品和解决方案。产品是可生物降解的，对环境没有任何伤害。它在排列中获得了无毒的纯化程度。成本效益
pine cliff energy ltd. - 公司介绍
本演示稿中包含的某些陈述包括含有“预期”、“可能”、“应该”、“期望”、“寻求”、“或许”、“打算”、“可能”、“将”、“相信”等词语和类似表述的陈述，与非历史事实有关的陈述，以及关于我们对未来将会或可能发生的发展、结果和事件的信念、意图和期望的陈述，构成适用加拿大证券立法含义内的“前瞻性信息”，并且基于我们根据经验和看法做出的某些假设和分析。特别是，本演示稿包含有关以下内容的陈述：Pine Cliff Energy Ltd.（“公司”中的“Pine Cliff”）资产的潜在增长机会和收益；关于 Pine Cliff 的备考信息；预期下降率；公司的战略以及公司执行该战略的能力；预期调整后资金流；未来股价回报率；未来资本支出，包括其金额、时间和性质；石油和天然气价格及需求；资金流/调整后的资金流对天然气价格的杠杆作用；企业净回值和盈亏平衡价格及其抵御大宗商品价格波动的能力；预期营业费用、加工和收集收入、运输成本、特许权使用费率、一般及行政费用和利息费用；资金流（在此定义为商品收入加上加工和收集收入减去特许权使用费、营业费用、运输、一般及行政费用和利息）；石油和天然气行业的扩张和其他发展趋势；储量和资源量；预计最终采收率（“ EUR ”）；估计每口井的资本；业务战略和前景；业务和运营的扩张和增长；维护现有的客户、供应商和合作伙伴关系；未来收购机会，包括其金额、时机、成功和性质；公司筹集资金的能力；公司增加产量、偿还债务、支付股息、回购股份的能力；供应渠道；会计政策；信用风险；钻井或重新完井地点的可用性和数量，包括其时机和成功；预期内部收益率（在此定义）；预期 IP365（在此定义）；资产的潜在增长机会；Pine Cliff 资产退役义务的变化；资产退役义务的时间安排；2024 年生产指导；2024 年资本指导，包括资本预算的分配；2024 年调整后的资金流量预测；2024 年调整后的资金流量敏感度；2024 年自由资金流量收益率；以及其他此类事项。因此，许多因素可能导致 Pine Cliff 的业绩或成就与任何未来结果存在重大差异，此类前瞻性陈述可能明示或暗示的业绩或成就。由于本文包含风险、不确定性和假设，读者不应过分依赖这些前瞻性陈述。本演示文稿中由第三方编制的所有数据、预测、敏感性、图表或任何其他信息均归功于该第三方，Pine Cliff 不对此类信息的准确性负责。此外，与“储量”相关的陈述本质上是前瞻性信息，因为它们涉及隐含的评估，基于某些估计和假设，即所述储量在未来可以盈利地生产。本文提供的回收率和储量估计仅为估计值，不保证估计的储量将被回收。 Pine Cliff 警告称，其未来的石油、天然气和天然气液体产量、收入、调整后的资金流、流动性、未来运营计划、费用、石油和天然气价格前景、未来资本支出的时间和金额以及其他前瞻性信息都受通常发生在石油和天然气勘探和开发、生产和销售中的所有风险和不确定性的影响。
![arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日](/simg/5/5ee1b28253fd57f67c8de75bac41fc3c62096654.webp)
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
摘要 - 基于变压器的模型主导了NLP和视觉应用，其基本机制却尚不清楚为标签空间映射到标签空间的基本机制。在本文中，我们研究了视觉变压器（VIT）的已知表示形式漏洞的来源，其中感知相同的图像可以具有非常不同的表示，而语义上无关的图像可以具有相同的表示形式。我们的分析表明，对输入的不可感知的变化可能会导致显着的表示变化，尤其是在以后的层中，这表明VIT的性能中的潜在不稳定性。我们的全面研究表明，在早期层中微妙的较微妙的效果通过网络传播和放大，在中间到晚层中变得最明显。这种洞察力激发了神经维特 - 武器的发展，这是一种新型的防御机制，在战略上使早期层中脆弱的神经元中和脆弱的神经元，以防止一系列对抗性效应。我们在各种攻击中展示了神经果赛的有效性，尤其是在强烈的迭代攻击中出色，并展示了其非凡的零弹性概括能力。在没有微调的情况下，我们的方法在对抗性示例中实现了77.8％的效率精度，超过了常规的鲁棒性方法。我们的结果为对抗性效应如何通过VIT层传播，同时提供了一种有希望的方法来增强视觉变压器对对抗性攻击的鲁棒性。此外，它们还提供了一种有希望的方法来增强视力变压器对对抗攻击的鲁棒性。索引术语 - 代表脆弱性，对抗性攻击，视觉变压器，可靠的嵌入
年终报告Q4 2024
Mendus致力于通过解决肿瘤复发并改善癌症患者的长期生存，同时维护健康和生活质量，以改变癌症治疗的过程。我们利用对树突细胞生物学的理解发展了将临床疗效与良性安全性概况相结合的免疫疗法的先进临床管道。总部位于瑞典和荷兰，门德斯在纳斯达克斯德哥尔摩公开交易。https://www.mendus.com/
使用局部拓扑特征增强图表学习
在图表上的表示是一个基本问题，在各种任务中可能至关重要。图形神经网络是图表学习的主要方法，其表示能力有限。因此，将高阶拓扑和几何信息明确提取并纳入这些模型可能是有益的。在本文中，我们提出了一种原则性的方法，以根据持续同源性理论提取图形的丰富连通性信息。我们的方法利用拓扑特征来增强图形神经网络的表示学习，并在各种节点分类和链接预测基准上实现最先进的性能。我们还探索了拓扑特征的端到端学习的选择，即将拓扑计算视为学习过程中可区分的操作员。我们的理论分析和实证研究为在图形学习任务中采用拓扑特征提供了见解和潜在指南。关键字：持续的同源性，拓扑数据分析，图形神经网络，图表学习，图形同构