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World File Search System问答
问答环节的实质...
Horie：Hipore业务的ROIC目前低于5％，但我们认为2031财年的销售额预计将达到1600亿日元。我们打算在考虑包括补贴在内的各种因素后实现股东预期的资本效率。假定运营利润率超过20％，实际上，我们假设盈利能力更高。发问者3：在演示材料的第11页的左侧的图中，您公司的实际投资部分似乎在大约1800亿日元的总投资范围内被限制在大约1800亿日元之内。另一方面，根据昨天宣布的亚子公司的资本增加的数量，我认为您公司的直接投资部分会更大。资本增加与这个数字之间有什么关系？
什么是“ Akitakomachi r”？ ？ （问答收集）-Akita县
○“ Koshihikari Ring No. 1”是一种通过仅一次诱导突变的koshihikari种子来培养的一种品种，并且已经被六代以上的植物培养而成，这些植物很少被添加到cadmium的地方，并反复选择。 ○辐射育种是一种常见的育种方法，用于改善50多年来的许多农作物品种，并且是一种有效利用自然中发生的突变的方法。 “ Koshihikari Ring No. 1”是安全的，并且不会发出对人体有害的辐射。 〇“ AkitakomachiChi r”是一种由“多振动繁殖”制成的，它选择了500种菌株，该菌株通过“ Koshihikari Ring No. 1”和“ Akitakomachi”和“ Akitakomachi”的植物具有与“ Akitakomachi”相同的味道和特征，并且具有极低的钙钙吸收特性，并通过从500次中吸收了Quarties times time time time times times times times times times times shiphaik akachiachicak ockoarch ockoach ockoarch又有七个。
与我们的技术联络点进行虚拟问答...
技术卷的内容 所需项目在国防部 SBIR 计划 BAA 第一阶段技术卷格式说明中指定，请参考 https://www.defensesbirsttr.mil/SBIR-STTR/Opportunities/，然后滚动到页面底部并单击标题为“支持文件和附件”的选项卡。在列表底部，选择标题为“第一阶段技术（第 2 卷）示例模板”的文档。 合同数据要求清单 (CDRL)：CDRL 确定承包商必须向政府交付哪些数据产品。在制定提案之前，请确保阅读所有必需的 CDRL 要求（每个使用 DD 表格 1423-1）。所有五个必需的第一阶段 CDRL 均可在 https://www.socom.mil/SOF-ATL/Pages/SBIR.aspx 上找到。 成本卷（第 3 卷）第一阶段基本金额不得超过 175,000.00 美元。必须在提案封面（第 1 卷）和第 3 卷中标明成本。一旦提案在 DSIP 中启动，投标人将可以访问所需的 USSOCOM 特定成本量说明和模板。
人工智能问答 更新于 2024 年 4 月 29 日 Q1
人工智能 (AI) 是机器执行通常被认为是由人类思维执行的认知功能的能力。它指的是构建模仿人类认知的机器所需的科学和工程，包括与感知、推理、学习、创建新内容和解决问题相关的任务。人工智能系统可以通过算法、从各种主题的大型数据集中学习以及使用受人类神经元启发的神经网络来执行这些任务 1,2 。人工智能工具或应用人工智能是人工智能在现实世界任务和问题中的应用。1. 麦肯锡公司。什么是人工智能 (AI)？2024 年 4 月 3 日。2. Kitsios F、Kamariotou M、Syngelakis AI、Talias MA。人工智能在数字世界中的最新进展
Balaji Venkatrao 就可再生能源基础设施投资进行问答
Balaji 于 2024 年 4 月加入 Crestline，在可再生能源、基础设施、电力和公用事业领域拥有超过 14 年的构建、执行和投资组合管理经验。在加入 Crestline 之前，Balaji 曾担任 Asset Finance Partners 的并购和项目开发总监，并曾是伦敦 GE Energy Financial Services 投资和投资组合管理团队的高级成员。他还拥有六年的欧洲资本市场/项目债券融资咨询经验，曾担任德意志银行信贷结构副总裁。Balaji 拥有钦奈安娜大学电子工程学士学位，并获得印度管理学院孟买分校的工商管理硕士学位。
用于医疗报告生成和视觉问答的视觉语言模型：综述
医学视觉语言模型 (VLM) 结合了计算机视觉 (CV) 和自然语言处理 (NLP) 来分析视觉和文本医学数据。本文回顾了医疗保健专用 VLM 的最新进展，重点介绍了专为医疗报告生成和视觉问答 (VQA) 设计的模型。我们提供了 NLP 和 CV 的背景知识，解释了如何将这两个领域的技术集成到 VLM 中以实现从多模态数据中学习。我们讨论的关键领域包括医学视觉语言数据集的探索、最近值得关注的医学 VLM 中采用的架构和预训练策略的深入分析，以及对评估 VLM 在医疗报告生成和 VQA 中的表现的评估指标的全面讨论。我们还强调了当前的挑战并提出了未来的方向，包括提高临床有效性和解决患者隐私问题。总体而言，我们的综述总结了开发 VLM 以利用多模态医疗数据来改进医疗保健应用的最新进展。
最终概念文件 ICH E14/S7B IWG 建议第 2 轮问答
ICH E14 和 S7B 的问答最近（2022 年 2 月）完成，并描述了非临床和临床综合风险评估策略，以告知测试物质的潜在致心律失常风险。问答将这两个相关的监管指导文件联系起来，以改善整体实施并提供了重要的澄清。E14/S7B 讨论组 (E14/S7B DG) 现在建议在结束该主题之前制定第二轮问答以解决任何未解决的差距。自 2000 年和 2005 年 ICH S7A 和 S7B 分别完成以来，ICH M3 和 S6 进行了更新；还引入了 ICH S9。这些指导文件就如何解决安全药理学终点提出了建议。对于寡核苷酸等现代药物模式，也可能会出现新的 ICH 指南，该指南也可能解决安全药理学终点问题。最近的 ICH E14/S7B 问答提供了综合风险评估的途径；它们还描述了关键检测的最佳实践原则。其他问答描述了使用人类心肌细胞进行新型体外检测的最佳实践以及设计新型促心律失常模型时要解决的原则。促心律失常评估的基本组成部分已经到位。众所周知，小分子药物具有更高的脱靶倾向，包括 hERG 钾通道阻断剂。在药物发现和开发过程中，抑制 hERG 通道功能的新小分子的潜力是一项常规危害识别测试。ICH S7B 建议其范围仅限于小分子，大概是基于这种观察到的离子通道倾向。在 ICH E14 指南的演变过程中，人们认识到单克隆抗体和大型靶向蛋白占药物开发管道的很大一部分。与小分子药物相比，这些大型蛋白质分子穿过质膜的能力较差，与 hERG 离子通道直接相互作用的可能性非常低。基于这种低风险（并且没有与心脏复极相关的目标变化），这些模式不需要进行彻底的 QT/QTc 研究（ICH E14 Q6.3）。然而，Q6.3 没有指定大分子的定义，并且不同地区的解释方式也不同。在 ICH E14 Q6.3 的开发过程中，没有针对 ICH S7B 的问答，非临床地处理这些大分子。现在，现代药物开发管道的很大一部分由新模式组成，例如以 RNA 为中心的药物（例如反义寡核苷酸；小干扰 RNA）、抗体-药物偶联物、蛋白质、肽、疫苗和基因疗法。其中一些新模式具有更明显的
seris-be™上的问答
7。我是否需要安装一个特殊的材料数据库才能与Aseris- BE™一起使用？.................................................................................................................... 4
问答：富达推出三只主动管理型流动性另类 ETF
• FBUF 将看涨期权和看跌期权叠加组合起来，形成动态“领圈”叠加组合。由此产生的策略是防御性的；它旨在提供良好的下行保护，但可能会放弃一些上行参与。 • FHEQ 旨在通过购买不同到期日和执行价的看跌期权，在参与市场大幅反弹的同时，防止市场突然大幅下跌。由于该策略严格购买保护，因此如果波动性较低或市场横向波动，它可能会落后于市场。 • FYEE 寻求通过从动态备兑看涨期权中获取期权溢价来提供有吸引力的分配收益。作为更高分配收益的交换，如果市场反弹至看涨期权执行价以上，股票投资组合的表现将受到上行上限。