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创建统一的安全企业网络方法
企业使用数字解决方案的转型正在如火如荼地展开。这正在成为生存的必需品，尤其是对于 B2C 公司而言。根据 GlobalData 的研究，企业的最高战略重点是以客户为中心：78% 的受访者表示，他们的首要任务是通过既定计划在客户群体中建立信任和忠诚度并改善客户体验。技术现在在增强客户互动方面发挥着关键作用，允许客户根据自己的偏好通过不同的渠道与品牌互动。客户的期望也在发生变化，他们现在要求更快的响应，以及通过移动应用、电子邮件、联络中心、网站、短信和聊天应用（例如 WhatsApp）等一系列方式联系企业的能力。这使得企业必须收集有关其客户的信息并通过不同的渠道和接触点（例如店内互动、在线销售、外向营销和客户服务）进行互动。
Earth，2025年1月，采购计划的碳定价指导原则，用于将碳定价整合到招标版本1版本1共同创建
3）3）如果您有目标，则可以增加减少碳的期望。这些原则是协作的基础，并为在招标中实施碳定价提供了框架，同时尊重各种公司的需求和观点。公开对话，灵活性和对可持续性的共同承诺将是成功的关键。---联系人：可持续采购承诺Oliver Hurrey，ChampionLead@spp.earth网站：https：//spp.earth/initiative/carbon-pricing/carbon-pricing-for-procourement/关于可持续采购的可持续采购承诺可持续的采购质疑（SPP）是国际基层和非练习者，是国际基层和非练习者的练习，负责任的采购实践并赋予人们采购中的人们的能力。拥有16,000多名承诺的大使，SPP促进了采购的积极影响。承诺是基于联合国全球契约以及可持续发展目标以及誓约构成的五个关键原则的中心。这些SPP原则为我们的协作方式设定了框架和基调，以及我们如何共同驱动和壮成长，以至于我们的愿景是，在全球全球供应链中的所有个人都将在2030年之前采用可持续的采购实践。在spp.earth或LinkedIn上了解更多信息。可持续采购承诺GGMBH Kittelbachstr。61 | 40489杜塞尔多夫|德国杜塞尔多夫HRB 94797/税号：105/5891/3141
TTM Technologies，Inc。将于2025年2月5日进行第四季度和2024财政年度电话会议开发一种新的治疗转移性实体瘤的方法转型交易创建了一个多域，规模和盈利的空间和国防技术公司
该演讲是由Redwire Corporation（“ Redwire”，“ RDW”，“ Company”，“ We”，“我们”，“我们”和“我们的”）编写的，与拟议的业务结合与Edge Automenty Intermediate Holdings，LLC（“ Edge”）及其相关交易（“提出的商业组合”，“交易”，“或“组合”）。其他信息以及在何处找到与本文所述的拟议业务组合有关的确定协议以及交易的材料条款的摘要，将在当前关于8-K或附表14A的报告中提供，将向证券交易委员会提交（“ SEC”）。Redwire将向SEC提交有关Redwire股东特别会议的代理声明（“代理声明”）。敦促股东仔细阅读代理声明，并在可用时将其全部提交给SEC的任何其他相关文件，因为他们将包含有关Redwire，Edge自治，交易和相关事项的重要信息。股东将能够通过SEC在www.sec .gov上维护的网站上免费获得代理声明和SEC提交的其他文件的免费副本。此外，投资者和股东将能够获取Redwirespace.com上Redwire网站投资者关系部分向SEC提交的SEC的其他文件的免费副本。
创建无干扰的学校 - 州长 Kathy Hochul
纽约州学区无干扰学校实施指南 美国教育部教育技术办公室最近发布了一份资源文件，供学区实施个人设备政策，名为“共同规划：学生个人设备政策手册 (Playbook)”。(https://tech.ed.gov/device-policy-playbook) 该手册描述了其目的如下：它概述了学区和学校领导可以与学生、教育工作者和家长合作制定学区或学校政策的过程（步骤 1）；明确定义一组共同目标（步骤 2）；建立理解并促进在当地背景下的决策（步骤 3）；并收集数据以进一步了解并根据需要修改政策（步骤 4），努力制定支持学校领导希望看到的行为和学校氛围转变的政策。该手册还强调了关键的公平问题，并指出了学校规范设备使用方法的一些意想不到的后果。纽约州对课堂上使用个人设备的负面影响表示担忧。州长 Kathy Hochul 提出了一项全州范围的“无干扰学校”政策，以解决学业学习损失和心理健康影响问题。我们制定了这些与纽约州“无干扰学校”政策相一致的附加指南。在开始实施无互联网学习环境和“无干扰学校”政策的计划时，请考虑以下指南。我们还在 Playbook 中突出显示了可作为资源的领域。1. 设定明确的目标和理由
Q2收益-CloudFront.net wisa-续集投资者峰会波多黎各-cloudfront.net TTM Technologies，Inc。将于2025年2月5日进行第四季度和2024财政年度电话会议 开发一种新的治疗转移性实体瘤的方法 转型交易创建了一个多域，规模和盈利的空间和国防技术公司
WISA Technologies，Inc。（NASDAQ：WISA）（“公司”，“我们”，“我们的”或“我们的”或“ WISA”）的演讲包含1933年《证券法》第27A条的前瞻性陈述，并修订了（“证券法”），以及1934年的《证券交易所法》第21e everities Exchance Exchange Act的第21e。这些前瞻性陈述包括公司和数据保险库控股，包括公司名称更改时机的期望，公司和CSI对公司对CSI订购的期望（“收购”）的期望，包括对续签的申请，包括对默认元素的益处的益处，该元素的收益，该元素的收益，公平的时间，公平，公平，包括预期的元素，公平的时间，公平的时间，该产品的收益，公平的时间，该元素的元素，该元素的元素，即默认的元素，该元素的元素，即“元素”的元素，该元素的元素，即“元素”的元素，该元素的元素，即“元素”的申请。 CSI及其运营的市场，以及公司和CSI的预计未来结果和市场机会，以及有关WISA未来运营业绩和业务策略的信息。读者被告知不要对这些前瞻性陈述不依赖。实际结果可能与这些前瞻性陈述所指示的因素可能有重大不同 timing of design wins entering production and the potential future revenue associated with design wins, WiSA's ability to predict its rate of growth, WiSA's ability to predict customer demand for existing and future products and to secure adequate manufacturing capacity, consumer demand conditions affecting WiSA's customers' end markets, WiSA's ability to hire, retain and motivate employees, the effects of competition on WiSA's business, including price competition, technological, regulatory and legal developments, developments in the economy and financial市场以及由软件缺陷，计算机病毒和开发延迟造成的潜在伤害，（ii）与DataVault Asset有关的风险
创建Value 2024
关于饲料生产的简短讲座几乎所有鱼饲料都是使用挤出机产生的。挤出意味着饲料混合物经历了煮熟，揉捏和通过模具扩展的过程。然后将其干燥为具有膨胀和多孔形式的颗粒。该过程类似于您在早餐碗中可能拥有的膨化谷物。对于鱼饲料，重要的是要有许多小毛孔，以便可以在真空座器中用油填充，以使饲料变得更加营养。Samuelsen解释：
miso：优化大脑刺激以创建神经种群活动状态
大脑刺激有可能创建所需的神经种群活动状态。然而，搜索大量刺激参数的空间是一项挑战，例如，选择用于刺激的电极的子集。在这种情况下，创建一个模型，将刺激参数的配置映射到大脑的响应可能是有益的。训练这样的广泛模型通常需要比给定的实验会议中收集的刺激反应样本更多。此外，随着时间的推移，记录活动的性质的变化可能使其在整个会话之间合并刺激反应样本具有挑战性。为了应对这些挑战，我们提出了Miso（微刺激优化），这是一个闭环刺激框架，通过在较大的刺激参数空间上进行优化，以推动神经种群活动向特定状态。MISO由三个关键组成部分组成：1）一种神经活动对准方法，以合并跨会话的刺激 - 反应样本，2）对合并样品进行训练的统计模型，以预测大脑对未测试刺激参数的响应，以及3）在线优化的ALGORITHM，以对刺激的刺激进行刺激效果，以对刺激进行刺激效果。在这项研究中，我们通过基于因子分析（FA）的对准方法，卷积神经网络（CNN）和Epsilon Greedy优化算法实施了MISO。我们在非人类灵长类动物的前额叶皮层中使用电微刺激测试了闭环实验中的味iso。在CNN预测的指导下，Miso在数千种刺激参数构型中成功搜索，以推动神经种群的活动向指定状态。更广泛地，MISO通过实现多重倍刺刺激参数空间来提高神经调节技术的临床活力。
B9创建产品指南
关键功能•大型构建体积：192 x 108 x 320毫米，用于大零件和高吞吐量。•高分辨率和卓越质量：XY有效分辨率为50 µm，可确切，详细的印刷品和紧密的公差。•用户友好的操作：无需专业技术人员。MPRO具有工厂校准，并具有简单的打印准备软件和直观的界面。•您可以依靠：获得技术支持，工厂启动帮助，打印优化服务和高级支持选项，以备不时之需。•高速：加速构建时间，以提高敏捷性，快速，频繁的设计迭代，快速的原型工具等。•高级材料：B9Screations提供各种工程，弹性和专业3D打印材料 - 带有简单的树脂转换，以在几分钟内切换材料。•对您进行自定义：无论您是要简化无线更新，还是完整的专用网络，用于安全性，第三方材料的设置，还是在MES系统中进行集成，我们的MPRO都可以适应您的MPRO。
创建Americas Gold生产商
前瞻性语句。本演讲包含适用证券立法含义的某些前瞻性信息和前瞻性陈述，可能包括面向未来的财务信息。前瞻性陈述或信息通常通过使用“意志”，“期望”，“成就”，“潜在”，“正轨”，“计划”，“预期”，“预期”，“目标”，“机会”，“机会”，“机会”以及某些行动，事件或结果“可能”，“可能”，“应该”，“应该”或“应该”或“负面的陈述”的陈述，以识别这些条款的陈述，以识别这些条款，以识别这些条款，以识别这些条款，以识别这些术语，以识别这些条款，以识别这些条款。尽管该公司认为在这种前瞻性陈述和信息中所反映的期望是合理的，但不应对前瞻性陈述不适用，因为该公司不能保证这种期望证明是正确的。虽然公司认为这些假设是根据当前可用的信息合理的，但它们可能是不正确的。因此，警告读者不要对本演示文稿中包含的前瞻性陈述或信息过度依赖。公司警告前瞻性陈述和信息涉及已知和未知的风险，不确定性和其他可能导致实际结果和发展与此类本演示文稿中的前瞻性陈述和前瞻性信息与其他事项有关：公司的战略愿景以及有关勘探潜力，生产能力以及未来财务或运营绩效的期望，包括投资回报和股价绩效；该公司的2024年初步生产结果；发布该公司审计的2024年生产和成本结果的时间；发布该公司2025年生产和成本指导的时间；时间安排以及公司成功推进其增长和开发项目的能力，包括在Greenstone实现了全部能力，并成功地推进了Castle Mountain，Los Filos和Aurizona的扩张；预期在城堡山残留的时间范围；从梅斯基特（Mesquite）的堆浸出垫中恢复的预期时机；如果这些谈判失败，该公司能够成功重新谈判Los Filos的现有土地访问协议以及对Los Filos的预期影响；岩土工程事件在Piaba坑中的影响；公司的补救活动有效性，以增强皮亚巴坑和附近的基础设施的稳定性以及制定计划以补救长期稳定性以及继续部分采矿Piaba Pit的能力；公司资产负债表的优势以及公司的流动性和未来现金要求；该公司执行其去杠杆化计划的能力；对黄金价格性能的期望；以及对公司对Versamet（以前是沙盒）和Bear Creek的投资的期望。
创建零知识的培训证明最佳附近
零知识的培训证明（ZKPOT）允许一方证明在未揭示有关模型或数据集的任何其他信息的情况下，在授权的数据集上正确训练了模型。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识；也就是说，他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子（并在其他其他参数上）开始的迭代方式获得的，并在每次迭代中应用正确的算法。 此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。 在本文中，我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。 我们的方法是出于效率的动机，但也更加迫切地观察到，供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。 换句话说，如果对训练算法的输入有偏见，那么即使卖者正确运行了训练算法，则最终的模型也会偏差。 我们没有证明训练过程的正确性，因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性，该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离，这些模型可以将其视为解决方案，以作为解决方案优化问题的解决方案。 我们在理论上和实验上都表明，这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似，并且表明对于现有方法而言是不正确的。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识；也就是说，他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子（并在其他其他参数上）开始的迭代方式获得的，并在每次迭代中应用正确的算法。此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。在本文中，我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。我们的方法是出于效率的动机，但也更加迫切地观察到，供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。换句话说，如果对训练算法的输入有偏见，那么即使卖者正确运行了训练算法，则最终的模型也会偏差。我们没有证明训练过程的正确性，因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性，该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离，这些模型可以将其视为解决方案，以作为解决方案优化问题的解决方案。我们在理论上和实验上都表明，这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似，并且表明对于现有方法而言是不正确的。与现有的ZKPOT范式相比，我们还显示出显着的性能提高：在我们的协议中在ZK中证明的声明的大小与训练迭代的数量无关，而我们的布尔（分别算术）电路大小高达246×（分别为5×），比基线ZKPOT协议小的训练过程小于基线ZKPOT协议的小规模。