本年度报告 10-K 表中包含的任何前瞻性陈述(包括但不限于第 1 项“业务”、第 1A 项“风险因素”和第 7 项“管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”中包含的前瞻性陈述)均根据 1995 年私人证券诉讼改革法案的“安全港”规定包含在本报告中。此类前瞻性陈述涉及已知和未知的风险和不确定性,可能导致 Matthews International Corporation(“Matthews”或“公司”)未来期间的实际结果与管理层的预期存在重大差异。尽管公司认为此类前瞻性陈述中反映的预期是合理的,但不能保证此类预期将是正确的。除了先前披露的风险因素以及本年度报告 10-K 表其他部分讨论的风险因素外,可能导致公司业绩与此类前瞻性陈述中讨论的结果存在重大差异的因素主要包括国内或国际经济状况的变化、外汇汇率的变化、利率的变化、公司产品制造所用材料成本的变化、死亡率和火化率的变化、由于公司所在行业整合导致的产品需求或定价的变化或其他因素,例如
在短短20年内,我们的人口几乎增加了一倍,这是一个挑战,但是我们已经以公共设施和服务良好服务或可以轻松提供的领域的增长来满足这一挑战。主要的运输走廊为我们的社区提供服务,附近的开放空间保存有助于定义它们。我们的增长重点是质量,而不是数量。允许数字为我们而不是对我们不利。我们对不得开发哪些领域以及应开发哪些领域的空前享有前所未有的清晰度。生长的产生模式集中在关键领域的发展,而不是在整个河滨县统一扩散。土地更有效地使用,社区在人类的规模上运作更多,并且可以补充汽车的过境系统更可行。
杰基·杜金(Jackie Durkin)管理员出席注释1 - 3莎拉·格洛弗(Sarah Glover)信息专家,注释1 - 7詹姆斯·霍尔(James Hall)高级指导内容设计师在注释1 - 7詹姆斯·霍金斯(James Hawkins)健康经济学顾问出席,直到第6项lina manounah技术分析师出席了注释1-7萨拉·马修斯(Sarah Matthews)的萨拉·马修斯(Sarah Matthews)的第1-7级caroline Mulvihill技术顾问,指南的技术分析台,指南1 - 7注释1 - 5亚当·奥基夫(Adam O'Keefe
邓肯·马修斯,伦敦玛丽女王大学教授。邓肯·马修斯曾担任欧洲专利局 (EPO)、欧盟委员会、欧洲议会、英国知识产权局 (IPO)、世界知识产权组织 (WIPO)、世界卫生组织 (WHO) 和经济合作与发展组织 (OECD) 的顾问。他是 60 多部知识产权法出版物的作者,包括《全球化知识产权》(2002 年)、《知识产权、人权与发展》(2011 年),也是《知识产权与生命科学研究手册》(2017 年)和《欧洲专利法研究手册》(2023 年)的联合编辑。他为法学院研究生讲授欧洲、美国和国际专利法,并且是世界贸易组织《与贸易有关的知识产权协定》(TRIPS)专利条款方面的专家。他的研究兴趣包括:知识产权对 Covid-19 的反应、竞争法与专利法的关系以及专利在基因组编辑技术治理中的作用。
*为了进行此分析的目的,RCC服务区由埃塞克斯,格洛斯特,国王和王后,乔治国王,威廉国王,兰开斯特,马修斯,米德尔塞克斯,新肯特,诺森伯兰,诺森伯兰,里士满,里士满和威斯特摩兰县组成。
菲利普·布劳纳(Philipp Brauner),德国曼努埃拉·达利博(Manuela Dalibor),rwth rwth亚兴大学,德国马修斯·贾克(Matthias Jarke)德国的德国大学,德国拉特·马丁·利本堡大学,德国,德国朱迪思·迈克尔,德国rwth rwth rwth pennekamp,rwth亚兴大学,德国克里斯托弗·奎克斯,德国弗罗恩霍夫·菲特,德国和霍奇斯花·尼德尔汉,德国伯纳德·伯恩哈德·鲁姆特,弗格里大学,德国克劳斯·韦尔(Fraunhofer Fit)菲利普·布劳纳(Philipp Brauner),德国曼努埃拉·达利博(Manuela Dalibor),rwth rwth亚兴大学,德国马修斯·贾克(Matthias Jarke)德国的德国大学,德国拉特·马丁·利本堡大学,德国,德国朱迪思·迈克尔,德国rwth rwth rwth pennekamp,rwth亚兴大学,德国克里斯托弗·奎克斯,德国弗罗恩霍夫·菲特,德国和霍奇斯花·尼德尔汉,德国伯纳德·伯恩哈德·鲁姆特,弗格里大学,德国克劳斯·韦尔(Fraunhofer Fit)
作者在2023年3月30日在线会议上的报告的评论中受益匪浅和Fernando Restoy。特别的认可是由于Paco Ybarra,Hyun Song Shin和Harold James的贡献。我们也感谢2022年11月23日的预科研讨会上的评论员卡门·马修斯(Carmen Matutes)。耶电影的贡献部分借鉴了与Gon Huertas,Lennard Welslau和Stavros Zenios的共同作品。我们还要感谢Herbert Barth,Olivier Blanchard,Guillaume Chabert,GrégoryClaeys,Zsolt Darvas,Edmund Moshammer,Lucio Pench和Riccardo Trezzi的宝贵评论和建议。David Rivero为报告提供了有用的意见,Max Buchs,Carl-Wolfran Kurt Joachim Horn,Conor McCaffrey,Cecilia Trasi和Lennard Welslau提供了出色的研究帮助。Carlota Monner提供了极有效的一般支持。
hon。Noah Katana Ngala,EGH,国会议员,肯尼亚共和国旅游和野生动物部长;荣誉。 南非共和国安全与安全副部长的文森特·约瑟夫·高巴克韦·马修斯(Vincent Joseph Gaobakwe)参议员荣誉。 Arthur R.V. 斯威士兰王国自然资源和能源部长 Khoza;荣誉。 乌干达共和国旅游,野生动植物和古物大臣Speciosa Wandira-Kazibwe博士;坦桑尼亚联合共和国旅游业和环境旅游部首席秘书Ben E. Moshi博士;和荣誉。 ,国会议员,国会议员克里斯顿·S·特博将军,旅游部长兼赞比亚共和国外交大臣。Noah Katana Ngala,EGH,国会议员,肯尼亚共和国旅游和野生动物部长;荣誉。南非共和国安全与安全副部长的文森特·约瑟夫·高巴克韦·马修斯(Vincent Joseph Gaobakwe)参议员荣誉。Arthur R.V. 斯威士兰王国自然资源和能源部长 Khoza;荣誉。 乌干达共和国旅游,野生动植物和古物大臣Speciosa Wandira-Kazibwe博士;坦桑尼亚联合共和国旅游业和环境旅游部首席秘书Ben E. Moshi博士;和荣誉。 ,国会议员,国会议员克里斯顿·S·特博将军,旅游部长兼赞比亚共和国外交大臣。Arthur R.V.斯威士兰王国自然资源和能源部长 Khoza;荣誉。 乌干达共和国旅游,野生动植物和古物大臣Speciosa Wandira-Kazibwe博士;坦桑尼亚联合共和国旅游业和环境旅游部首席秘书Ben E. Moshi博士;和荣誉。 ,国会议员,国会议员克里斯顿·S·特博将军,旅游部长兼赞比亚共和国外交大臣。Khoza;荣誉。乌干达共和国旅游,野生动植物和古物大臣Speciosa Wandira-Kazibwe博士;坦桑尼亚联合共和国旅游业和环境旅游部首席秘书Ben E. Moshi博士;和荣誉。,国会议员,国会议员克里斯顿·S·特博将军,旅游部长兼赞比亚共和国外交大臣。
上诉人达雷尔·马修斯(Darrell Matthews)(“上诉人”)于2011年在蒙哥马利县巡回法院被审判和定罪,罪名是企图谋杀一级谋杀案,而另外四项指控与受害人在两次枪伤中幸存下来的枪击事件有关。枪击事件的夜晚,一名公民转向巡逻人员。首席调查员作证说,受害人在某一时刻表示,射手在事件发生时戴上了手套。但是,调查人员解释说,她没有对手套进行法医测试,因为它的确切起源尚不清楚,并且因为受害者和目击者可以证明射手的身份。在审判中,受害人作证说,他在枪击事件发生前几年认识上诉人,而上诉人是他的射手。受害人还作证说他“ [不记得]看到手套。”上诉人因未遂谋杀罪被定罪,并被判处无期徒刑,并连续30年因其他四项指控而被判处无期徒刑。
1研究生,部门公民和环境工程,大学。在伊利诺伊州乌尔巴纳香槟(Urbana-Champaign),北马修斯大街205号,伊利诺伊州乌尔巴纳,伊利诺伊州61801。电子邮件:xiyuw2@illinois.edu 2副教授, 公民和环境工程,大学。 在伊利诺伊州乌尔巴纳香槟(Urbana-Champaign),北马修斯大街205号,伊利诺伊州乌尔巴纳,伊利诺伊州61801。 电子邮件:gohary@illinois.edu抽象信息提取提供了一个机会,可以自动从建筑安全法规中提取安全要求,以支持自动安全合规性检查,以检查与这些法规一起检测现场违规行为。 但是,由于非结构化文本的复杂性,以前对安全合规性检查过程自动化的可伸缩性和自动提取安全要求的能力的努力降低了。 因此,本文提出了一种基于深度学习的信息提取方法,用于提取关系,该方法将从建筑安全法规中提取的跌落保护相关实体联系起来,以支持自动化现场合规性检查。 提出的方法使用基于注意力的卷积神经网络模型来识别和分类关系。 该提出的方法已在两个与跌倒保护有关的职业安全与健康管理(OSHA)部分进行实施和测试。 它的加权精度,召回和F-1度量分别为82.7%,81.1%和81.3%,这表明了良好的关系提取性能。 简介现场合规性检查旨在检测违反建筑安全法规的行为。 2018; Fang等。电子邮件:xiyuw2@illinois.edu 2副教授,公民和环境工程,大学。在伊利诺伊州乌尔巴纳香槟(Urbana-Champaign),北马修斯大街205号,伊利诺伊州乌尔巴纳,伊利诺伊州61801。电子邮件:gohary@illinois.edu抽象信息提取提供了一个机会,可以自动从建筑安全法规中提取安全要求,以支持自动安全合规性检查,以检查与这些法规一起检测现场违规行为。但是,由于非结构化文本的复杂性,以前对安全合规性检查过程自动化的可伸缩性和自动提取安全要求的能力的努力降低了。因此,本文提出了一种基于深度学习的信息提取方法,用于提取关系,该方法将从建筑安全法规中提取的跌落保护相关实体联系起来,以支持自动化现场合规性检查。提出的方法使用基于注意力的卷积神经网络模型来识别和分类关系。该提出的方法已在两个与跌倒保护有关的职业安全与健康管理(OSHA)部分进行实施和测试。它的加权精度,召回和F-1度量分别为82.7%,81.1%和81.3%,这表明了良好的关系提取性能。简介现场合规性检查旨在检测违反建筑安全法规的行为。2018; Fang等。传统上,此过程是由现场经验丰富的安全经理手动进行的,该过程无法保证及时确定和解决违规行为(Tang等人。2020)预防潜在的安全事件。因此,许多研究工作已致力于自动化现场合规性检查过程。例如,计算机视觉技术已通过检测某些保护项目(例如硬帽和个人跌落保护系统)的存在来广泛用于监测站点条件(Fang等人2019; Nath等。2020),跟踪和预测工人和设备等站点对象的轨迹(Tang等2019;罗伯茨等。2020),并认可工人的运营以及与环境的互动(Teizer 2015; Zhang等人2015b; Park and Brilakis 2016;唐等。2020)。尽管有这些努力收集和分析现场信息,但通常以粗略的方式做出合规决策,而没有足够的考虑到建筑安全法规中所述的不同情况和/或例外。