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财务报表（以及独立审计师的报告）
我们的目标是获得合理的保证，即整个财务报表是否没有物质错误陈述，无论是由于欺诈还是错误，以及发布包括我们意见的审计报告。合理的保证是高水平的保证，但不是绝对的保证，因此不能保证根据GAAS进行的审计会在存在时始终检测到物质错误陈述。不检测欺诈引起的物质错误陈述的风险高于错误，因为欺诈可能涉及串通，伪造，故意遗漏，虚假陈述或内部控制的替代。错误陈述被认为是重要的。
Avla Re Ltd（在百慕大成立）财务...
我们的目标是获得合理的保证，即整个财务报表是否没有物质误报，无论是由于欺诈还是错误，并发布包括我们意见的审计师报告。合理的保证是高水平的保证，但不是绝对的保证，因此不能保证根据GAAS进行的审计会在存在时始终检测到物质错误陈述。不检测欺诈引起的物质错误陈述的风险高于错误，因为欺诈可能涉及串通，伪造，故意遗漏，虚假陈述或内部控制的替代。错误陈述被认为是重要的。
俄勒冈州健康与科学大学
我们的目标是获得合理的保证，即整个财务报表是否没有物质错误陈述，无论是由于欺诈还是错误，并发布了包括我们意见的审计报告。合理的保证是高水平的保证，但不是绝对的保证，因此不能保证根据GAAS进行的审计会在存在时始终检测到物质错误陈述。不检测欺诈引起的物质错误陈述的风险高于错误，因为欺诈可能涉及串通，伪造，故意遗漏，虚假陈述或内部控制的替代。错误陈述被认为是重要的。
锂离子电池荷电状态估计技术的比较研究
摘要 — 充电状态 (SOC) 估计对于电池的最佳利用和保护非常重要。本文实现并比较了神经网络 (NN) 算法和库仑计数法在电池充电状态 (SOC) 估计中的性能。该算法应用于电动汽车的电池管理系统 (BMS)。准确的 SOC 信息可以避免电池过度充电和过度放电，从而延长电池寿命。此外，控制系统使用准确的 SOC 信息做出合理的决策，以节省电动汽车的能源。与库仑计数法相比，NN 模型的优势在于它可以在 BMS 硬件中实现，其中可以在线测量电流、电压和温度。这种神经网络方法的特点是它优化了两个重要的超参数以实现合理的 MAPE 误差。使用两个城市驾驶条件的数据集测试了所提出方法的性能。结果表明，两种方法（NN 和库仑计数）都可以以合理的误差（<6%）预测 SOC。然而，对于这两个数据集，库仑计数的性能都优于神经网络 MAPE。
可访问性指南
合理的住宿进行调整或修改以消除物理障碍（除非施加“不当困难”）。合理的住宿不应被视为“特殊待遇，而应视为借用帮助，或者通常会做些变化，以使残疾人能够有一个平等的机会在没有歧视的情况下完全参与社会的各个方面此外，合理的住宿经常使每个人都受益，有助于确保所有人的机会平等，充分参与，独立生活和经济自给自足。要了解对个人请求者有益的住宿，我们鼓励首先和/或其官方代表（即PDO，是官方首次活动的主持人，志愿协调员等）为残障人士提供可访问的选择。在收到住宿请求后，首先和/或其官方代表应与个人联系，要求安置住宿，以了解特定需求，可以满足需求的合理住宿以及对第一和/或其官方代表的下一步，以及个人，以确保满足商定的住宿需求以及在需要时如何访问它。首先和/或其官方代表应书面有关该请求的文档，确定住宿的过程，与个人讨论以及结果。