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独立审计师关于合并年度...
独立审核员向EDPRENOVáveis，S.A。股东的合并年度帐户报告的报告报告，我们已经审核了EDPRENOVáveis，S.A。（母公司）（母公司）及其子公司（该集团）的综合宣言，该宣言在12月31日，2020年，2020年，收入的宣言，该宣言的宣言，该宣言的综合声明，2020年，2020年，该宣言，现金流量和相关笔记的声明全年结束了。在我们看来，随附的合并年度账目在所有物质方面公平地存在于2020年12月31日截至2020年12月31日的公平和财务状况，以及其财务绩效和现金流量，所有这些都按照欧洲联盟（IFRS-EU的国际财务报告）和其他规定的规定，全年结束了一年，并根据国际财务报告均在国际财务报告中和其他规定。意见的基础，我们根据西班牙审计惯例的立法进行了审计。在审计师的审计责任中，我们的职责在我们报告的合并年度帐户部分的审计中进一步描述。我们根据道德要求（包括与独立的人，与我们对西班牙合并年度帐户审计有关的伦理要求，包括与独立的人的独立要求，都独立于该集团，都独立于该集团。我们认为，我们获得的审计证据足以供我们意见提供基础。在这方面，除了与账目审核有关的服务外，我们还没有提供其他服务，并且没有出现情况或情况，即按照上述立法的规定影响了我们必要的独立性，因此已遭到损害。关键审计事项关键审核事项是根据我们的专业判断，在我们对当前时期合并年度帐户的审计中最重要的问题。这些事项是根据我们对整个合并年度帐户的审核，并在此征不我们的意见的背景下解决的，我们对这些事项没有单独的意见。
ONMIMHC：通过增强的肽-MHC结合预测的UCEC肿瘤疫苗开发的机器学习解决方案
免疫系统中主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架，用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型，我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估，ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854，Top20％-PPV为0.934，这表现优于现有方法。同样，在MHC-II预测的域中，我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606，TOP20％-PPV为0.690，表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力，我们的模型不仅在一般的预测任务中出色，而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌（UCEC），我们的模型成功地预测了新抗原，对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
Repsol 在美国完成了 Frye Solar 的建设，其最大的太阳能发电厂 - 位于德克萨斯州克雷斯的 Frye Solar 是世界上最大的
Repsol 是一家全球性多能源公司，致力于到 2050 年实现净零排放。该公司业务遍及整个能源价值链，拥有 25,000 名员工，产品销往 90 多个国家，服务客户达 2400 万。Repsol 是西班牙能源零售市场的主要参与者，客户超过 200 万，全球可再生能源组合已超过 2,800 兆瓦，在西班牙、美国、智利、意大利和葡萄牙拥有 60 吉瓦的风能和光伏设施项目。
国际联合航空集团有限公司提议...
本通函末尾载有召开公司股东大会的通知，第一次召集时间为 2022 年 10 月 25 日 18:30（欧洲中部夏令时间），地点为马德里 Auditorio Rafael del Pino，地址为 calle de Rafael Calvo 39, 28010，第二次召集时间为次日，即 2022 年 10 月 26 日，时间相同，地点相同。特此通知，股东大会将于第二次召集时召开。股东的出席卡、代理卡和远程投票卡将由其股份存放的机构发放，而 CDI 持有人的代理表格将由公司发放至其在公司股东名册上所显示的地址。出席卡、代理卡和远程投票卡也将以西班牙语和英语在公司网站 (www.iairgroup.com) 上提供。
持牌银行处置规划数据模板
说明：01 说明每种存款类型的总存款负债。02 说明每种存款类型的账户数量。03 说明每种存款类型的客户数量。04 余额超过斯里兰卡存款保险计划 (SLDIS) 覆盖限额的账户数量。05 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的账户数量。06 余额超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。07 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。08 不符合 SLDIS 资格的总存款负债。09 符合 SLDIS 资格的总存款负债（上限为每个存款人的覆盖限额）。10 说明每种存款类型的市场份额估计值。
高科技士兵难以找到、训练和替换
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预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
合并报告 - 公共投资指南 - ...
致谢 我们感谢 Ipek Ilkkaracan（伊斯坦布尔技术大学）对编写合并报告的支持，以及感谢联合国妇女署和国际劳工组织专家（Anuradha Seth、Valeria Esquivel、Amber Parkes、Brunella Canu、Luis Felipe Velázquez 和 Mamadou Bobo Diallo）的技术审查和协调。我们感谢国际劳工组织与联合国妇女署共同实施联合计划，也感谢我们的国家伙伴、专家和同事进行国别研究并使这项工作成为可能。 联合计划全球协调员和全球技术顾问：Anuradha Seth（联合国妇女署）和 Valeria Esquivel（国际劳工组织）。 技术专家和联合计划管理人员：Amber Parkes（联合国妇女署技术专家）、Mamadou Bobo Diallo（联合国妇女署技术专家）、Brunella Canu（联合国妇女署项目经理）和 Luis Felipe Velázquez（国际劳工组织初级技术官员）。编辑和设计者：Andy Quan（编辑）和 Luis Felipe Velazquez Lopez（设计评审）。本出版物中的内容和信息可在注明来源的前提下使用。推荐引用：联合国妇女署和国际劳工组织 (2023)。综合报告：护理经济公共投资指南：估计护理赤字、投资成本和经济回报版权：联合国妇女署和国际劳工组织 (2024)。
场地分配高分辨率地图
图 2.1：国王十字站和彭顿维尔路空间战略区域场地分配位置...................................................................................................................................... 4
增强型生成对抗网络，用于 3D 脑 MRI 超分辨率
用于磁共振成像 (MRI) 的单图像超分辨率 (SISR) 重建引起了人们的极大兴趣，因为它不仅可以加快成像速度，还可以改善可用图像数据的定量处理和分析。生成对抗网络 (GAN) 已被证明在图像恢复任务中表现良好。在这项工作中，我们遵循 GAN 框架并开发了一个与鉴别器相结合的生成器来解决 T1 脑 MRI 图像上的 3D SISR 任务。我们开发了一种新颖的 3D 内存高效的残差密集块生成器 (MRDG)，其在 SSIM（结构相似性）、PSNR（峰值信噪比）和 NRMSE（归一化均方根误差）指标方面实现了最先进的性能。我们还设计了一个金字塔池化鉴别器 (PPD) 来同时恢复不同尺寸尺度上的细节。最后，我们引入了模型混合，这是一种简单且计算效率高的方法，可以平衡图像和纹理