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World File Search System金林恩
平面金项目
本演讲中的所有陈述（除历史事实的陈述外）都是“前瞻性陈述”或“前瞻性信息”，涉及适用证券法的含义，与构造金属法（“公司”）有关探索和开发计划Forward-looking information is often, but not always, identified by the use of words such as "seek", "anticipate", "plan", "continue", "planned", "expect", "project", "predict", "potential", "targeting", "intends", "believe", and similar expressions, or describes a "goal", or variation of such words and phrases or state that certain actions, events or results "may", "should", “可以”，“可能”，“可能”或“将会发生，发生或实现”。许多假设基于不在公司控制范围内的因素和事件，并且没有保证它们是正确的。前瞻性信息并不是未来绩效的保证，并且基于发表声明之日的许多估计和管理假设，包括有关公司矿产项目的勘探和发展计划时机的假设；拟议融资的时间和完成；部署其他钻机的时间和可能性；成功递送冶金测试结果；发布有关我们任何属性的初始资源报告；关于黄金，铜，白银和其他金属价格的未来价格的假设；货币汇率和利率；冶金回收；有利的工作条件；政治稳定；按时获得政府批准和融资；获取现有许可证和许可证的续订，并获得所需的许可和许可；劳动稳定；市场条件下的稳定性；设备的可用性；历史信息的准确性；成功解决争议和预期成本和支出。
FY24 有限值勤官部门主管选择 1
考克斯 凯文·迈克尔·洛夫奎斯特 杰弗里·安德鲁·克鲁姆 塞思·艾伦·洛佩兹 萨尼亚·辛西娅·克鲁泽格斯 阿利安·卢伦 杰里米·J·戴维斯 特雷文·特雷梅因 马文·扎卡里 马修·迪·尼古拉斯 爱德华·麦克布莱德 格雷戈里·迪恩·德威特 塞缪尔 吉恩·麦克尔罗伊 威廉·罗伯特·多明格斯 胡安·维森特·JR·米金斯 凯尔·沃德·菲舍尔 鲁本·亨利·米卡 克雷格·A·福尔 布兰登·迈克尔·米洛斯·尼古拉斯 詹姆斯·弗雷德里克 扎克瑞·弗雷明·米切尔 马库斯·布雷登·弗莱 约瑟夫·H·莫林维尔 卡尔·兰迪·加尔文 约翰·迈克尔·穆特里 史蒂文·托马斯·加西亚 佩德罗阮·汤米·特里·古德诺夫·林恩·弗朗西斯·诺尔盖斯·塞缪尔·拉维尔·奥尼尔·大卫·帕特里克·帕明图安·卡洛·E
罗伯特·贝恩
▪ 成立了提供事先授权服务的网络应用程序公司 ▪ 开发了 PASS（事先授权支持系统）®，可改进和标准化供应商、办公室工作人员及其患者的 PA 流程 ▪ 开发公司的商业化方面，包括使用超过 100,000 名医生和超过 30 家制药商的赞助 ▪ 产生超过 150 万美元的投资资金以支持初始启动要求；由于公司最初的成功，2015 年又筹集了 300 万美元的投资资金 ▪ 领导所有业务发展工作，最近收益比去年翻了一番 ▪ 确保遵守 HIPAA、OIG、HITECH、HITRUST 和所有其他监管要求 07/01 – 董事总经理，贝恩集团有限责任公司，加利福尼亚州圣地亚哥 至今 ▪ 开发和/或评估生物制药客户战略，包括商业化选择、合作伙伴关系和上市要求 ▪ 提供商业指导，包括；上市前临床策略、产品发布、战略规划、团队和基础设施建设以及生命周期管理 ▪ 根据客户需求和战略合作伙伴关系定义/协调新市场机会 11/01 – 执行副总裁、业务开发，Publicis Selling Solutions, Inc.，新泽西州劳伦斯维尔 06/07 ▪ 负责制定和建立跨阳狮医疗传播集团各部门多个治疗领域的业务战略并执行，包括：业务开发和销售、商业化管理、销售队伍选择和设计、招聘、培训、营销、管理市场和报销以及项目管理 ▪ 负责开发西海岸运营和客户细分服务产品以及以下领域的新产品开发：生物技术、特种制药、肿瘤学、新兴制药和管理市场 ▪ 负责创造超过 2 亿美元的收入 Legends Q&P, LLC（被阳狮医疗传播集团收购）联合创始人、首席运营官 ▪ 负责商业化战略和执行，包括：业务规划和财务预测、运营、销售和营销以及业务开发 ▪ 负责通过提供高端专业服务和基于经验、专业知识和关系的完整商业化产品，为传统合同销售服务引入替代解决方案。服务包括：销售人员和管理团队、区域设计、招聘、营销、培训、管理市场、医疗联络、销售人员自动化、合规性和项目管理 ▪ 创建基于医生实践代表价值和独立销售业绩的医生转诊招聘服务
莱恩咨询服务
持久性：LCS 曾是旧版 DBGallery 桌面照片管理系统的客户，十年后 DBGallery 仍然存在并不断创新，这令他们感到欣慰。生锈的铁丝网围栏与破损的木栅栏：了解两者的区别至关重要。LCS 拍摄大型多单元住宅物业中需要维修的物品的照片。每处物业需要拍摄数千张照片。必须标记每张照片中的物品，以便轻松找到它们并将其添加到按维修类型分类的报告中。仅仅知道需要维修的栅栏是不够的。报告必须区分破旧的生锈铁丝网围栏和破损的木栅栏。这是因为这些需要不同的工匠进行维修，而且成本也不同。手动浏览数千张照片以标记和分类它们需要数天时间，既需要人力成本，也需要数天时间才能生成报告。为了解决这个问题，LCS 训练了一个人工智能来了解不同的栅栏类型和其他 400 种所需的维修类型。现在，无需花费数天时间手动标记照片中的对象，DBGallery 和自定义训练的 AI 对象模型可在数千张照片上传 15 分钟后自动标记！用一句老话来说，走这条路而不是手动标记，真的是一件轻而易举的事。深入了解一下 LCS 为何需要自定义训练的 AI 模型，对象识别 AI 返回的标签不是常见的对象名称，例如“木栅栏”。它是 LCS 自己的特定代码。例如“403.202 铝窗”。通用 AI 对象检测模型会简单地返回窗口，或者在更智能的情况下返回铝窗。但 LCS 的各种程序和后端系统需要特定代码，而自定义 AI 模型能够提供这些代码。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。