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壹账通金融科技有限公司 - :: HKEX :: HKEXnews ::
我们是中国金融服务行业的技术即服务提供商，国际业务不断拓展。我们为金融服务行业的各类参与者提供软件，并收取前期实施费用和持续的交易费用。根据 CIC 的数据，就 2020 年金融软件和服务收入而言，我们在中国上市的技术即服务提供商中排名第二，占总市场份额的 5.7%。我们为金融机构客户提供基于软件的技术解决方案，帮助他们加快数字化转型并确保其可持续性。我们相信，“技术 + 业务”模式是我们的关键竞争优势，也是我们赢得新业务和与客户互动的驱动力。通过将我们丰富的金融行业专业知识与针对行业需求量身定制的技术相结合，我们不仅提供经过验证的解决方案，还使我们的金融机构客户能够将技术应用于复杂的行业特定业务场景，从而简化客户的数字化流程。这种方法使我们的客户能够提高效率，提高服务质量，降低成本并降低风险。自我们成立以来，中国 100% 的大型和股份制银行、98% 的城市商业银行、63% 的财产保险公司和 49% 的人寿保险公司都使用过我们的至少一款产品。除了金融机构外，我们的客户还包括金融服务行业的其他服务提供商。
药品给付规定通则
与克隆氏症病患使用eTanercept，adalimumab，abatacept，tocilizumab，centerlizumab，brodalumab，brodalumab等生物制剂皮下注射剂，经事前审查，在医师指导下（删除）（109/12/1）21。(刪除) (109/12/1) 22.含teriparatide 成分注射劑。(103/9/1) 23.含interferon beta-1a 成分注射劑。(103/9/1) 24.含interferon beta-1b 成分注射劑。(103/9/1) 25.含glatiramer 成分注射劑。(103/9/1) 26.Fondaparinux （如（Arixtra）用于静脉血栓高危险病患，接受人工髋或膝关节
2024年4月期 通期決算説明会
本介绍材料由Astroscale Holdings Inc.（以下简称“公司”或“ Astroscale”）编写。本演示材料包含基于我们当前的期望，估计和预测的陈述，对我们的前瞻性陈述和计划。这些陈述反映了我们的假设和前景，截至本演讲材料或其他特定日期的日期。不能保证这些前瞻性陈述将被实现。由于多种因素，实际结果可能与这些声明中提出的结果有所不同，包括各种因素，包括变化或不利于我们的使命的运营，客户计划和需求的变化，竞争，法律和监管环境的变化以及其他因素的变化。因此，必须注意避免对这些陈述提出不当信任。除非适用法律或证券交易所规则和法规规定，否则该公司没有义务根据后续发展更新或修改本演讲材料中包含的信息。
General Award Programme 2019 v1 ... - 香港资讯及通讯科技奖
科技是我们日常生活中不可或缺的一部分，将继续对我们的社会和经济产生重大影响。自 2017 年 12 月发布《智慧城市蓝图》以来，政府一直在推出各种智慧城市计划。今年和明年，政府将与 ICT 行业合作推出更多计划。选择 ICT 作为职业无疑是我们年轻人最具战略性和前景的道路之一。我们需要具有创新思维的科技人才，让本地 ICT 行业继续蓬勃发展。
国立中兴大学通识课程教学大纲
Week 1: Introduction Week 2: The science of carbon cycle Week 3: Ecosystems as carbon sinks Week 4: Policies and global agreements Week 5: Climate Change Policy in Taiwan Week 6: Carbon inventory project development, implementation, and monitoring Week 7: Methods for estimating aboveground biomass and belowground biomass Week 8: Methods for estimating dead organic matter and soil Week 9: Mid-term exam Week 10: Project Proposal I Week 11: Project提案II第12周：实践和数据收集I第13周：实践和数据收集II第14周：最终项目演示文稿I第15周：最终项目演示文稿II第16周：实用挑战和解决方案第17周：自学习活动第18周：自学习活动
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。