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集成报告
•圣塔姆没有产生单独的可持续性报告。Since our group-level ESG strategic focus areas are integrated into our strategy, this integrated report contains disclosures of our impacts and performance against a range of ESG criteria • We compile an annual carbon footprint report with Sanlam • We make annual submissions to the CDP (formerly the carbon disclosure project) and ClimateWise, which we make available on our website • We are founding signatories of the United Nations Environment Programme Finance Initiative's (UNEP fi）可持续保险原则（PSI）•我们发布了与气候相关的财务披露工作组（TCFD）报告，该报告阐明了我们识别，评估和解决与气候有关的风险和机会的方法。自从发布国际可持续性标准委员会（ISSB）对可持续性相关财务信息（IFRS S1）和与气候相关的披露（IFRS S2）的一般要求（IFRS S2）以来，TCFD的解散。2023 TCFD报告将是该性质的最后一份报告。未来与气候相关的报告将与ISSB要求保持一致•桑塔姆的公司治理报告提供了董事会的详细信息（董事会的组成，董事会成员资格和经验），并为所有董事会委员会提出了委员会的要求•我们的国王IV™披露报告提供了对我们的17种原则和推荐的司法部门的概述，其中包括国王的概述，其中包括国王的范围，以外的是远期的国王惯例，以外的是远期的国王审理，以外的惯例，以外的是远期的规定。 2016（国王IV）1
医疗保健数据分析和预测建模
医疗保健中的数据分析可能与许多类别有关，包括但不限于临床数据，索赔数据，患者行为数据，甚至是健康的社会决定因素。这里的目的是将这些信息转换为有可能改善患者护理，优化运营过程并最大程度减少支出的实用见解。对比，预测建模是数据分析中的另一种应用类型，在该数据分析中，统计算法和机器学习方法可用于预测未来将在未来发生的事件，基于历史数据（Badawy，斋月，斋月和Hefny，2023年，2023年）的预测模型，以预测范围内的范围内的范围，以预测范围内的范围，该范围的范围是远期的范围。发生。通过分析数据中的模式，预测模型可以帮助医疗保健提供者预测患者需求，更有效地分配资源，并在出现问题之前实施预防措施。与预测建模集成的医疗保健数据分析是现代医疗保健的主要工具之一，从而使患者从反应性转向主动护理。（Wills，2014年）通过使用此类技术，医疗组织不仅能够改善患者的结果，而且能够提高运营效率，同时最大程度地减少支出。这些工具成为以不断增加的医疗保健需求和有限的资源为特征的时代的必要性。
公共水的附录C资产管理计划...
要求现有的PWS提交资产管理计划。因此，本附录修改了佐治亚州公共供水系统的最低标准（2021年4月）。EPD修改了安全饮用水章节的规则，以包括准备资产管理计划的要求。2.2资产管理计划与业务计划有何不同？业务计划和资产管理计划相互补充，以发展财务能力。业务计划的重点是收入和支出，以确保PWSS在财务上可行，并包括当前和远期的损益表，并进行一些常规维修和维护的津贴。业务计划不说明资产的状况，资产的寿命或更换各种资产所需的资本。资产管理计划为PWS提供了更好地了解其资产，其资产的现状，资产的生命周期，关键资产的生命周期以及其每个资产的替代成本。这允许PWS估算必要的储备金，这是资产管理计划的关键输出。因此，PWS可以每月或年度的储备基金将所需的资本收集，然后将来可以用于资助维修和更换，而无需筹集额外的资金。在业务计划中包括储备金将确保供水系统的长期可持续性。
医疗保健数据分析和预测建模
医疗保健中的数据分析可能与许多类别有关，包括但不限于临床数据，索赔数据，患者行为数据，甚至是健康的社会决定因素。这里的目的是将这些信息转换为有可能改善患者护理，优化运营过程并最大程度减少支出的实用见解。对比，预测建模是数据分析中的另一种应用类型，在该数据分析中，统计算法和机器学习方法可用于预测未来将在未来发生的事件，基于历史数据（Badawy，斋月，斋月和Hefny，2023年，2023年）的预测模型，以预测范围内的范围内的范围，以预测范围内的范围，该范围的范围是远期的范围。发生。通过分析数据中的模式，预测模型可以帮助医疗保健提供者预测患者需求，更有效地分配资源，并在出现问题之前实施预防措施。与预测建模集成的医疗保健数据分析是现代医疗保健的主要工具之一，从而使患者从反应性转向主动护理。（Wills，2014年）通过使用此类技术，医疗组织不仅能够改善患者的结果，而且能够提高运营效率，同时最大程度地减少支出。这些工具成为以不断增加的医疗保健需求和有限的资源为特征的时代的必要性。
Telelife：远程生活的未来 - Small Artifacts Lab
近年来，工作和社交等日常活动已逐渐转向更远程和虚拟的环境。随着 COVID-19 疫情的爆发，从实体到虚拟的转变加速了，这几乎影响了我们生活的方方面面，包括商业、教育、贸易、医疗保健和个人生活。这种从面对面互动到远程互动的快速大规模转变加剧了我们当前技术缺乏功能性且在重现人际互动方面能力有限的事实。为了帮助解决未来的这些限制，我们推出了“Telelife”，这是一个近期和远期的愿景，描绘了改善远程生活的潜在手段，并使其更好地与我们在现实世界中的互动、生活和工作方式保持一致。Telelife 包含了技术和概念的全新协同作用，例如数字孪生、虚拟/物理快速原型设计以及注意力和情境感知用户界面，以及可以支持超逼真图形和触觉反馈、用户状态检测等的创新硬件。这些想法将很快引导我们日常生活和惯例的转变，目标是到 2035 年。此外，我们还在与 Telelife 这一愿景相关的领域中确定了影响深远的应用机会。除了最近对人机交互、普适计算和虚拟现实等相关领域的调查外，我们在本文中提供了一个元合成，以指导未来对远程生活的研究。
Graphite Creek项目
本演讲中的所有陈述，除了历史事实的陈述外，包括与预期可行性研究的时间和完成有关的陈述，未来的生产，加工厂的建立和石墨制造工厂，电池材料回收设施的建立以及公司的事件或事件或事件或事件或事件或事件或事件或事件或发展的构成，通常是远期的，可以远景，计划，计划，计划，计划，计划，计划，计划，计划，计划，计划，计划，计划或发展。诸如“提出”，“期望”，“预期”，“预计”，“估计”，“项目”，“计划”，“计划”，“计划”，“预计”，“打算”，“假设”，“信仰”，“指示”，“ be”，“ be”和“ be”或phrass的变化表明某些行动，事件或结果是“可能”或“”可能的“”或“”可能，“实现”。公司警告说，没有确定对公司材料的测试将是成功的，或者这种测试将导致成功产品的开发。尽管公司认为在这种前瞻性陈述中表达的期望是基于合理的假设，但此类陈述不能保证未来的绩效，实际结果或发展可能与前瞻性陈述中的陈述可能有重大差异。读者被告知不要不依赖此前瞻性信息，该信息从本新闻稿中表示的日期给出，并且该公司没有义务公开更新或修改任何前瞻性信息，但适用的证券法律要求除外。Factors that could cause actual results to differ materially from those in forward-looking statements include market prices, exploitation and exploration successes, continuity of mineralization, uncertainties related to the ability to obtain necessary permits, licenses and title and delays due to third party opposition, changes in government policies regarding mining and natural resource exploration and exploitation, and continued availability of capital and financing, and general economic, market or business conditions.有关公司的更多信息，投资者应在www.sedar.com上审查公司的持续披露文件。
可被证明基于得分的扩散后取样，用于插件图像重建
在科学和工程中的许多任务中，目标是从从已知的前向模型中收集的少量嘈杂测量值中推断出未知的图像，描述了某些传感或成像模式。由于资源限制，此图像重建任务通常是极度不良的，因此需要采用表达性的先验信息以正行解决方案空间。基于得分的扩散模型，由于其令人印象深刻的经验成功，已成为图像重建中表现出的先验的吸引人的候选人。为了立即适应各种任务，开发有效，一致和健壮的算法非常有趣，这些算法将图像先验分布的无条件得分函数与远期模型的灵活选择结合在一起。这项工作开发了一种算法框架，用于在与一般正向模型的非线性反问题中使用基于得分的扩散模型作为当前数据。是由成像社区中的插件和播放框架激励的，我们引入了一种扩散的插件方法（DPNP），该方法替代称为两个采样器，这是一个仅基于远期模型的可能性函数，并且是基于远期的扩散采样者的近端一致性采样器，并基于远期模型的函数。关键见解是，在白色高斯噪声下进行降解可以通过随机（即DDPM型）和确定性（即DDIM型）采样器使用相同的分数函数进行训练。代码可在https://github.com/x1xu/diffusion-plug-and-play上找到。我们同时建立了DPNP的渐近性和非质子性能保证，并提供了数值实验，以说明其在解决线性和非线性图像重建任务方面的希望。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。