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World File Search System性能提高
研究 CFD 量子电路模拟的硬件加速
在众多量子计算模型中，量子电路模型是与当前量子硬件交互的最著名和最常用的模型。量子计算机的实际应用是一个非常活跃的研究领域。尽管取得了进展，但对物理量子计算机的访问仍然相对有限。此外，现有机器容易受到量子退相干导致的随机误差的影响，并且量子比特数、连接性和内置纠错能力也有限。因此，在经典硬件上进行模拟对于量子算法研究人员在模拟错误环境中测试和验证新算法至关重要。计算系统变得越来越异构，使用各种硬件加速器来加速计算任务。现场可编程门阵列 (FPGA) 就是这样一种加速器，它是可重构电路，可以使用标准化的高级编程模型（如 OpenCL 和 SYCL）进行编程。 FPGA 允许创建专门的高度并行电路，能够模拟量子门的量子并行性，特别是对于可以同时执行许多不同计算或作为深度管道的一部分执行的量子算法类。它们还受益于非常高的内部内存带宽。本文重点分析了应用于计算流体动力学的量子算法。在这项工作中，我们介绍了基于模型格子的流体动力学公式的新型量子电路实现，特别是使用量子计算基础编码的 D1Q3 模型，以及使用 FPGA 对电路进行高效模拟。这项工作朝着格子玻尔兹曼方法 (LBM) 的量子电路公式迈出了一步。对于在 D1Q3 晶格模型中实现非线性平衡分布函数的量子电路，展示了如何引入电路变换，以促进在 FPGA 上高效模拟电路，并利用其细粒度并行性。我们表明，这些转换使我们能够在 FPGA 上利用更多的并行性并改善内存局部性。初步结果表明，对于此类电路，引入的变换可以缩短电路执行时间。我们表明，与 CPU 模拟相比，简化电路的 FPGA 模拟可使每瓦性能提高 3 倍以上。我们还展示了在 GPU 上评估相同内核的结果。
宽带2×2硅氮化物平台上的多模式接口
基于自我成像效应[1]，多模式干涉仪（MMI）可以用作光束拆分器，这是光子积分电路的基本构建块。MMI与Y分支和方向耦合器相比，由于其定义明确的振幅，相位和出色的公差[2，3]，提供了卓越的性能。因此，MMI在Mach-Zehnder干涉仪（MZIS）[4]，分裂和组合器[5，6]，极化束分裂器[7]中找到应用。与MMIS尺寸降低或性能提高有关的研究已发表[8-11]。最近，在SOI上使用MMI设备的次波光栅在内的设计表现出了巨大的承诺[12，13]。次波长光栅（SWGS）是光栅结构，它利用小于波长的光向音高[14]，抑制衍射效应并表现出各向异性特征[12]。通过工程化各向异性折射率，SWG已在许多应用中使用，例如纤维芯片表面和边缘耦合器[15-17]，微功能波导[18]，镜片[19]，波导cross [20]，多路复用器[17，21，22]，相位移动器[23]和Optical Shifters [23]和Optical Sheifters [23] [23] [24] [24] [24] [24]。使用这种元物质，SWG MMI设备的带宽已在SOI平台上显着扩展[12，13]，这使包括波长二线二线器[25]，宽带偏振器梁拆分器[26] [26]和双模式束分配器有益于广泛的应用[27]。砖SWG结构以减轻制造分辨率的要求[28，29]。在SOI平台旁边，其他CMOS兼容材料，例如氮化硅，氮化铝和硝酸锂引起了很多关注。氮化硅（Si 3 N 4）由于其超低损失[30]，非线性特征[31]，从400 nm到中红外[32]脱颖而出[31]。像SOI平台一样，人们对在硅硅平台内实现高性能MMI设备也非常感兴趣。在本文中，我们将SWG MMI理论从SOI平台扩展到其他集成的光子平台，专门针对300 nm厚的氮化硅平台。我们的目标是设计和优化具有较小脚印和宽操作的SWG MMI设备
隐藏的马尔可夫模型适合文本生成
关键字：Gan，Mishemt，MBE，MMIC，AL 2 O 3，可靠性摘要雷神已经在<111> si Hemt技术上采用了分子束外延（MBE）开发了gan的状态。相对于MOCVD（〜1000 o C）的分子束外延（MBE）的较低生长温度（〜750 o C）导致热性能提高和从IIII-V/SI界面减少微波损失。这些因素结合起来，以使最有效的高功率（> 4 w/mm）在高频（≥10GHz）上进行操作，这些操作通常与Si上的gan hemts无关。较低的温度MBE生长过程减少了生长后冷却后的GAN拉伸应变，这又使Aln成核层用于GAN HEMT生长。这与基于MOCVD的生长中使用的复杂的Algan/Aln菌株补偿层相反，这些层已显示出显着降低IIII-V外延层的总体导热率。此外，低温MBE ALN成核层导致Si/IIi-氮化物界面处的界面电荷降低。这种大大降低的电荷使雷神能够实现<0.2dB/mm的创纪录的低微波损失（对于SI上的GAN），最高为35 GHz，可与SIC上的GAN相当[1]。最重要的是，在100mm高电阻（> 1,000 ohm-cm）上实现MBE种植的Gan Hemt Epi层质量和均匀性时，记录了创纪录的低微波损失（> 1,000 OHM-CM）<111> Si，可与MOCVD在SIC上生长的GAN相当。板电阻低至423欧姆 /平方英尺（±0.8％），迁移率为〜1,600 cm 2 /v-s。这样做是为了使整个栅极电容，IDSS，IMAX和V t与为了减少门泄漏，雷神用ALD沉积了Al 2 O 3作为高k栅极介电介质形成不幸的。为了最大程度地减少门泄漏，而不会影响关键的RF设备特性（例如FT，FMAX，POWER和PAE），使用电荷平衡模型与栅极介电堆栈一起设计Schottky层厚度。
β触发的自适应深脑刺激帕金森氏病
丘脑下核（STN）β触发的自适应深脑刺激（ADB）已被证明可提供与常规连续DBS（CDB）相当的临床改进，其能量较少，而能量较少，而刺激较少诱导的副作用。但是，几个问题仍未得到解决。首先，在自愿运动之前和期间，STN Beta谱带功率的逻辑逻辑降低正常。ADBS系统将在帕金森氏病患者运动过程中减少或停止刺激，因此与CDB相比可能损害运动性能。第二，在以前的大多数ADB研究中，Beta功率在400毫秒的时间段内进行了平滑和估计，但是较短的平滑周期可能具有更大的优势，即对Beta功率的变化更加站点，这可以增强运动性能。在这项研究中，我们通过使用标准的400毫秒和较短的200毫秒平滑窗口来评估STNβ触发的ADB的有效性来解决这两个问题。帕金森氏病的13人的结果表明，减少量化β的平滑窗口的确会导致β爆发持续时间缩短，这是通过增加β爆发的数量短于200 ms，并且更频繁地打开/关闭刺激剂，但没有造成的效果。与没有DBS相比，ADB和CDB都在同等程度上提高了运动性能。此外，与没有DBS相比，ADB显着地证明是震颤，但不如CDB。二级分析表明，β功率下降和GAM MA功率在预测更快的运动速度方面存在独立的影响，而Beta事件的减少相关的DENCHRONIANINID（ERD）预先固定了更快的运动启动。CDB抑制了Beta和伽玛的抑制作用和伽玛，而在CDB和ADB中，Beta ERD与无DBS相比降低到相似的水平，这共同解释了CDB和ADB期间CDBS运动的SIMI LAR性能提高。这些结果表明，受STN触发的ADB有效地改善了帕金森氏病患者的运动过程中运动性能，而平滑窗口的缩短不会导致任何额外的行为益处。为帕金森氏病开发ADBS系统时，可能没有必要跟踪非常快的beta dy namics；结合β，伽玛和运动解码的信息可能会更有益于最佳治疗震颤所需的其他生物标记。
β触发的自适应深脑刺激帕金森氏病
丘脑下核（STN）β触发的自适应深脑刺激（ADB）已被证明可提供与常规连续DBS（CDB）相当的临床改进，其能量较少，而能量较少，而刺激较少诱导的副作用。但是，几个问题仍未得到解决。首先，在自愿运动之前和期间，STN Beta谱带功率的逻辑逻辑降低正常。ADBS系统将在帕金森氏病患者运动过程中减少或停止刺激，因此与CDB相比可能损害运动性能。第二，在以前的大多数ADB研究中，Beta功率在400毫秒的时间段内进行了平滑和估计，但是较短的平滑周期可能具有更大的优势，即对Beta功率的变化更加站点，这可以增强运动性能。在这项研究中，我们通过使用标准的400毫秒和较短的200毫秒平滑窗口来评估STNβ触发的ADB的有效性来解决这两个问题。帕金森氏病的13人的结果表明，减少量化β的平滑窗口的确会导致β爆发持续时间缩短，这是通过增加β爆发的数量短于200 ms，并且更频繁地打开/关闭刺激剂，但没有造成的效果。与没有DBS相比，ADB和CDB都在同等程度上提高了运动性能。此外，与没有DBS相比，ADB显着地证明是震颤，但不如CDB。二级分析表明，β功率下降和GAM MA功率在预测更快的运动速度方面存在独立的影响，而Beta事件的减少相关的DENCHRONIANINID（ERD）预先固定了更快的运动启动。CDB抑制了Beta和伽玛的抑制作用和伽玛，而在CDB和ADB中，Beta ERD与无DBS相比降低到相似的水平，这共同解释了CDB和ADB期间CDBS运动的SIMI LAR性能提高。这些结果表明，受STN触发的ADB有效地改善了帕金森氏病患者的运动过程中运动性能，而平滑窗口的缩短不会导致任何额外的行为益处。为帕金森氏病开发ADBS系统时，可能没有必要跟踪非常快的beta dy namics；结合β，伽玛和运动解码的信息可能会更有益于最佳治疗震颤所需的其他生物标记。
敏感性：在结构化的OMICS数据上利用生成的大语言模型来优化药物敏感性预测
摘要目的：癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测（DSP）提供了前所未有的机会，这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近，生成的大语言模型（LLM）表明了自然语言处理领域（NLP）领域的各种任务的性能和概括。然而，药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此，这项研究的目的是多重的：适应结构化药物基因组学数据的及时工程，以优化LLM的DSP性能，评估LLM在现实世界DSP方案中的概括，并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法：我们系统地研究了生成性预训练的变压器（GPT）作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型，这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上，通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性：零射击学习，几乎没有学习，微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板（即指令，指导，预定，披肩）并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中，为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据，采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比，GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现：跨组织概括，盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外，我们对GPT进行了比较评估，该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果：在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明，微调GPT会产生最佳的DSP性能（28％F1增加，P值= 0.0003），然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入（26％F1增加，P-value = 0.0005），很少有gpt（I.但是，在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙，导致表现最差。在迅速工程的范围内，通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式（即指令 - 预备）来实现性能提高，从而导致F1性能增长22％；同时，从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2％。
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。
通用纸条指南阶段2
欢迎来到Universal Paperclips Wiki，这是您在此战略游戏中的最终资源。到目前为止，我们有489页和176篇文章，准备由您或其他玩家贡献。游戏的目标是作为生产纸卷的人工智能导航市场力量。您的进度和收入决定了您的能力，因此旨在成为行业中的顶级AI。游戏分为三个阶段，当您达到某些里程碑或生产2000纸卷时，可用的特定项目可用。这是一些关键项目：**机械师** - RevTracker：自动计算每秒收入，并提供有关赚取的资金的见解。- Xavier重新定位：重新分配信任，将其重置以进行完整的重复规格。**生产阶段** - 改进的自动播放器：将剪辑性能提高25％。- 甚至更好的自动流动器：在初始升级中进一步提高了50％的性能。- 优化的自动启动者：同样，将绩效额外提高75％。- Hadwiger剪辑图：将剪辑性能提高500％。- Megaclippers：升级以创建非常强大的快船。**营销阶段** - 乞求更多电线：一个承认失败并要求预算增加的项目。- 改进的电线挤出：增强线轴的电线生产。- 电汇：在低运行时自动购买电线。- 微层状变形，光谱泡沫退火，量子泡沫退火：升级以进一步增加电线供应。- 新口号：将营销效率提高50％。移动版本独有。- 引人入胜的叮当声：使用神经共鸣频率加倍营销效果。- 催眠谐波：使用醒目的叮当声使用消费者行为的影响。- 敌对收购：获得对全球紧固件竞争对手的控制。增加公共需求x5全部垄断$ 10,000,000，3000 YOMI敌对收购+1信托，并增加公共需求，并增加公共需求10倍投资项目成本需求效果效果效果注释算法交易10,000 OPS 8信托8信任开发用于产生资金的投资引擎，以产生投资的选项，以实现5次量级的投资量的投资量，以实现5次计算量的计算量的计算量量级，该计算的计算时间量量量；生成奖励OPS的概率幅度需要光子芯片用于有用的光子芯片10,000 OPS量子计算将电磁波转换为量子操作，可以购买10次，每个项目的OPS均高出5,000个临时逆转，比以前的暂时逆转高于以前Yomi创建了游戏理论的新部分，提出了一个针对人造气候变化的全面解决方案，并伴随着500,000美元的主管礼物。该倡议还包括一个善意的象征，价值100万美元，价格低于100信托。可以重复获取此选项，直到达到100信任，每次购买都会使价格翻了一番。此外，还提到了无人机，包括催眠反弹，tóth管缠绕，电网，纳米级电线，收割机和剪贴工厂。移动版本独有。The text also discusses swarm computing, momentum, upgraded factories, hyperspeed factories, self-correcting supply chain, drone flocking, limerick, space exploration, rebooting the swarm, strategic attachment, elliptic hull polytopes, combat capabilities for probes, naming battles, utilizing probe speed in battle, and honor.Project Cost Requirements Effect Notes Glory 200,000 operations 10,000 clips Name the battles Gain bonus honor for each consecutive victory Monument to the Driftwar Fallen 50 nonillion clips 125,000 operations Name the battles Gain 50,000 honor Threnody for the Heroes 50,000 clips 20,000 yomi Name the battles Maxed Probe Trust Gain 10,000 honor Can be bought multiple times, each time adding 10,000 clips and 4,000 yomi to the cost Ending结尾序列中的序列项目按顺序解锁，此外，它们都没有成本。漂移皇帝的消息就会解锁。接受建议接受提案是通用纸条中的声望制度。您将可以访问工件，并能够在带有新属性的新宇宙中重播游戏。接受提案项目成本要求效果效果注意事项接受无完成的结尾顺序在新的宇宙中重新开始。（重新启动10％的需求）移动到宇宙向右移动（世界+1）300,000操作背后的宇宙接受转移世界的转移世界（仅在当前宇宙世界级别> 1。向左（世界-1）移动到宇宙中，30万剪辑范围内的宇宙接受了逃脱的范围，进入了创造力加速的模拟宇宙。（以10％的速度提升到创造力的产生）向下移动到宇宙（模拟+1）300,000片剪辑以上的宇宙接受逃生到模拟的宇宙中，在该宇宙中，创造力减速。（以10％降级为创造力生成10％）仅在当前的宇宙模拟级别> 1。移至宇宙（仿真-1）拒绝提案拒绝提案导致通用纸卷结束。到达那里后，结局是永久的。拒绝建议的项目成本需求效果效果注意指示拒绝无完整的结局序列消除价值漂移永久记忆释放10记忆10记忆删除某些内存以恢复未使用的剪辑拆卸探针100,000操作记忆释放拆除剩余的探针和探针设计设施，以恢复跟踪的剪辑夹子100,000操作使所有设施拆卸的零件拆卸，使所有设施均匀拆卸，使所有设施均匀恢复了所有设施，使所有设施均匀的操作恢复了干燥的操作。工厂100,000个操作拆卸了100,000个操作拆卸制造设施，以恢复固定策略发动机100,000操作拆卸拆卸工厂的工厂拆卸计算基板，以恢复痕量的基板，以拆卸100,000个操作量的电源，以恢复型号的电源，将其拆卸为恢复该投影的量子，将其拆分为恢复型号的电源。拆卸处理器100,000操作拆卸量子计算100,000操作拆卸处理器，以恢复痕量的电线操作，购买此拆卸内存后，将设置为200,000
使用T2 MRI脑图像和CNN二元分类器和DWT
摘要：目的：放射线学家使用磁共振成像（MRI）数据对脑肿瘤进行了手动和无创诊断和非侵入性分类。可能由于人为因素（例如缺乏时间，疲劳和相对较低的经验）而存在误诊的风险。深度学习方法在MRI分类中变得越来越重要。为提高诊断准确性，研究人员强调需要通过使用深度学习方法（例如卷积神经网络（CNN））来开发基于人工智能（AI）系统的计算机辅助诊断（CAD）计算诊断，并通过将其与其他数据分析工具（如波动型波现变换）相结合来改善CNN的性能。在这项研究中，开发了一个基于CNN和DWT数据分析的新型诊断框架，用于诊断大脑中的神经胶质瘤肿瘤以及其他肿瘤和其他疾病，并进行了T2-SWI MRI扫描。这是一种二元CNN分类，将“神经胶质瘤肿瘤”视为阳性，而其他病理为阴性，导致非常不平衡的二元问题。该研究包括对经过MRI的小波变换数据而不是其像素强度值的CNN进行比较分析，以证明CNN和DWT分析在诊断脑胶质瘤时的性能提高。还将提出的CNN体系结构的结果与使用DWT知识的VGG16传输学习网络和SVM机器学习方法进行了比较。此外，没有对原始图像应用预处理。使用的图像是与轴向平面平行的T2-SWI序列的MRI。方法：为了提高CNN分类器的准确性，拟议的CNN模型用作知识，通过将原始MRI图像转换为频域而提取的空间和时间特征，通过执行离散小波转换（DWT），而不是传统上使用的原始扫描以Pixel Intomesition的形式进行。首先，对每次MRI扫描进行了一个压缩步骤，该DWT施加了三个级别的分解级别。这些数据用于训练2D CNN，以将扫描分类为显示神经胶质瘤。拟议的CNN模型对MRI切片进行了培训，该模型源自382名各种男性和女性成年患者，显示出疾病选择的健康和病理图像（显示出神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体，垂体，坏死，水肿，非onsence肿瘤，肿瘤，出血性焦点，水肿，缺血性，缺血性区域等）。这些图像由医学图像计算和计算机辅助干预（MICCAI）的数据库以及缺血性的中风病变细分（ISLE）对脑肿瘤细分（BRATS）挑战2016和2017的挑战以及2017年和2017年的挑战，以及在Chania，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Saint George中保存的许多记录。结果：通过检查源自190名不同患者的MRI切片（未包含在训练集中），在实验中评估了所提出的框架，其中56％的胶质瘤显示了最长的两个轴小于2 cm，而44％的轴是其他病理效应或健康的病例。结果表明，当使用AS信息时，令人信服的性能是原始扫描提取的空间和时间特征。使用拟议的CNN模型和DWT格式的数据，我们实现了以下
Soham Phalguni可再生能源私人有限公司
附件1中的仪器/设施的详细信息。*雕刻出经认可的营运资本限制。Rationale and key rating drivers Ratings of bank facilities and instrument of Arvind Limited (Arvind) continue to derive strength from its long-standing operational track record as an integrated textile manufacturer having presence across the textile value chain with gradual diversification of its revenue mix towards technical textile/advanced material and readymade garment (RMG), reducing its dependence on the cyclical denim fabric business to an extent.评级还考虑了其大规模的运营，健康的净资产基础和受控债务水平。评级还可以认识到纺织品部门相对弹性的性能，并提高了先进材料业务的性能，从而在过去两年中终止了24财年的运营和财务绩效，尽管纺织行业面临外部逆势，但仍取得了24财年的期限（指4月01日至3月31日）。护理评级有限公司（护理评级）还认识到，从Q2FY25 Q25的运营和财务性能提高的期望是，其先进材料业务的持续健康表现以及改善牛仔布的织物，避开面料和服装业务的预期。然而，尽管过去三年结束了24财年，但尽管有所改善，但上述评级强度还是通过中等回报率来调节，并且其盈利能力容易受到与棉花价格相关的固有波动性的影响。护理等级还认识到，由于劳动罢工，Q1FY25的收入损失和盈利能力损失，这部分影响了Arvind的Santej工厂的运营21天。的评级也因汇率波动和对债权人的高度依赖而缓和，以资助其营运资金要求，从而导致与纺织工业同行相比，对有形净值（TOL/TNW）和当前比率的中等总负债（TOL/TNW）和电流比率相对较为中等。Arvind在周期性的牛仔布织物细分市场中的存在，在过去几年的需求中，在高棉价格和过度供应的情况下，竞争性纺织工业以及与严格污染控制规范相关的风险进一步限制了其评分，这在过去几年的需求中见证了适度。评级敏感性：可能导致评级措施的因素▪持续提高利息，租赁租金，折旧和税收（PBILDT）的利润率（PBILDT）至12％以上，同时在其所有主要业务领域的绩效改善的支持下，资本回报率（ROCE）在18％的支持下。▪大幅减少债务，导致债务覆盖率指标的改善，总债务/ PBILDT持续低于1.50倍，并提供大量流动性缓冲。▪在持续的基础上将其TOL/TNW提高到低于统一。负面因素▪其盈利能力下降，导致其债务覆盖率指标适度，总债务/ PBILDT持续移动以上3.50倍。▪在其运营周期中的伸长率不利地影响了其运营和流动性的现金流量。附件6中提到了在Arvind中合并财务的实体清单。分析方法：合并护理评级已考虑了Arvind的合并财务目的，其分析目的包括其子公司/合资企业（JVS）的财务状况，因此它与大多数人都具有运营联系，并且它们参与了同一纺织价值链。Outlook：稳定的稳定前景反映出Arvind可能会保持其市场地位，再加上跨越纺织价值链，客户和地理位置跨越纺织价值链的多元化收入来源，应使其能够在中期维持其财务风险状况。