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Palantir 科技公司
随附的未经审计的简明合并财务报表是根据美国公认会计原则（“GAAP”）和美国证券交易委员会（“SEC”）关于中期财务报告的适用规则和法规编制的。随附的简明合并财务报表包括 Palantir Technologies Inc. 及其合并子公司的账目。所有重大的公司间余额和交易已在合并中消除。公司持有至少 20% 所有权权益并有能力对被投资方施加重大影响但不控制的实体的投资采用权益法核算。某些前一年的余额已重新分类以符合本年度的列报。此类重新分类不影响总收入、营业亏损、净亏损或现金流。本公司的财政年度于 12 月 31 日结束。
整合酶抑制剂、增强蛋白酶抑制剂和非核苷逆转录酶抑制剂在抗逆转录病毒治疗中的治疗结果
方法 研究设计为国际多队列合作。使用 Logistic 回归比较 2012 年 1 月 1 日后开始使用整合酶链转移抑制剂 (INSTI)、当代非核苷逆转录酶抑制剂 (NNRTI) 或加强蛋白酶抑制剂 (PI/b) 和两种核苷（酸）开始 ART 后 12 3 个月的病毒学和免疫学结果。综合治疗结果 (cTO) 将成功定义为 VL < 200 HIV-1 RNA 拷贝/mL，没有改变治疗方案，也没有艾滋病/死亡事件。免疫学成功定义为 CD4 计数 > 750 细胞/ l L 或增加 33%，而基线 CD4 计数为 ≥ 500 细胞/ l L。泊松回归比较了临床失败（开始 ART 后 ≥ 14 天的艾滋病/死亡）。确定了每个终点的 ART 类别与年龄、CD4 计数和 VL 之间的相互作用。
主题：聘请退休的中央政府/州政府国有企业/自治机构/法定机构官员担任基础设施顾问
1. 将在本办公室工作中了解到的所有信息视为机密信息，并严格保密。ii. 不以任何方式向任何人出售、交易、发布或以其他方式披露，包括以实物、硬拷贝、数字或电子格式复制。在聘用期间和聘用后，对此类机密信息保持信任和信心。iv. 在与 MDoNEk 合作期间，不从事任何其他与我对 MDoNER 的义务相冲突的工作/职业/咨询或任何其他活动。v. 遵守 MOONER 发布的数据安全政策和相关指南。vi. 在聘用期间，不得在任何方面和任何阶段采取任何腐败行为。-
退休基金战略文件
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芝加哥退休计划提交的信息...
截至 2024 年 1 月 1 日，退休计划的资金比率为 54.39%，比 2023 年 1 月 1 日精算估值中的资金比率 54.20% 增加了 0.19%。当资金比率降至 60% 以下时，养老金法典要求提高缴费率，以便资金比率预计在 10 年内达到 60%。董事会认证的 2025 年缴费率与 2024 年缴费率保持不变。2024 年和 2025 年，雇主缴费率均为 21.590%（扣除雇主债务偿还额 6% 的工资），雇员缴费率为 13.795%。 2024 年 1 月 1 日的精算估值得出结论，适用于 2025 计划年度的缴费率将导致该计划的资金比率在 10 年内（即到 2034 年）达到法定要求的 60% 的水平。
格雷戈里·J·伦吉尔（Gregory J. Lengyel），美国空军少将（退役）
• 欧洲特种作战司令部司令兼中央司令部特种作战空中部队司令 • 联合特种作战司令部副司令 • 欧洲盟军最高司令 (NATO) 执行助理 • 美国特种作战司令部和国防部长办公室参谋 • 唯一被评为美国陆军心理战团荣誉成员的美国空军军官 • 美国海军陆战队航空武器与战术教官计划毕业生 德克萨斯 A&M 大学“街头信誉” 1981-1985 年，德克萨斯州学院站 • 1985 年多尔蒂奖获得者、空军后备军官训练团杰出毕业生、第一联队指挥官和杰出主要部队指挥官、罗斯志愿公司第三排指挥官和行刑队成员、1984 年摩尔将军奖（第 10 中队）、杰出学生奖 • 82-83 年菲什营辅导员、81-83 年学生国家事务会议 (SCONA)、新生会议传统项目发言人 1984 年 • 两名 Aggies（'14 年和 '16 年）的骄傲父亲，他们都是学员队成员，目前在美国海军陆战队和美国空军担任飞行员 教育 理学硕士，国际关系 1995 年 特洛伊大学，阿拉巴马州特洛伊 理学学士，工程技术 1985 年 德克萨斯 A&M 大学，德克萨斯州大学城 志愿者工作
2024年10月
摘要大多数在低收入和中等收入国家中患有艾滋病毒的人都受到印度制造商生产的通用抗逆转录病毒（ARV）药物的治疗 - 印度的“发展中国家的药房”。印度在2020年3月在全国范围内锁定2019年冠状病毒病（Covid-19）大流行引起了人们对这种基本供应中断的关注。2020年3月对印度ARV药物制造商进行初步评估表明了一系列担忧。这促使2020年5月在八家制造商中进行了一项迅速调查表，这些调查占印度ARV药物出口的大部分。报告的最大挑战是在国际运输中，包括延误，交货时间增加和成本上升。与预期相反，ARV药物制造所需的活性药物成分（API）的访问权并不是一个主要的障碍，因为制造商报告说，他们近年来他们对中国对中国的依赖减少了。但是，他们依靠海外市场对当地API合成所需的原材料是一个重大挑战。这项调查的发现具有解决对通用ARV药物的生产和供应的一些直接和中期关注的影响。需要与计算机化的库存管理系统一起使用的长期订单，以支持多个月的分配和缓冲库存，并提供来自最低级别配置单元的实时信息。制造商和行业协会应就这些问题定期与印度政府的主要部门进行正式互动。提高通用ARV药物供应系统的弹性的措施对于最大程度地减少了由Covid-19引起的持续的供应冲击，至关重要，并为将来的紧急情况做准备。
扩大减肥药 tirzepatide 的获取渠道 – 常见问题解答
● 据估计，英格兰约有 340 万人有资格使用这种药物。tirzepatide 的推出必须谨慎管理，以确保医疗保健专业人员能够继续满足所有患者的全方位健康需求。最初，只有临床需求最高的人才能优先获得该药物，同时 NHS 将测试各种新的服务来照顾肥胖患者。这将包括优先考虑已经在专科体重管理服务 (SWMS) 接受护理的人。在 NICE 的最终指南在 SWMS 上发布后 90 天内，以及在初级保健中 180 天内，患者将能够在临床上合适的情况下获得 tirzepatide。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控