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World File Search System高键
表1。键指标（KM1）
(Rp million) No Description 30-Sep-23 30-Jun-23 31-Mar-23 31-Dec-22 30-Sep-22 Available Capital 1 Common Equity Tier 1 (CET1) 33,648,233 33,010,398 31,580,812 32,209,649 31,544,874 2 Tier 1 33,648,233 33,010,398 31,580,812 32,209,649 31,544,874 3总资本35,171,778 34,481,904 32,962,177 33,553,897 32,838,897 32,838,83333332的风险重量调味量（32,3333）393 33 33 3333 33 33 33.43，33，33，33，33，33，33，33，33，l an。 131,192,215 125,958,237 132,389,590 129,635,493 Risk Based Capital Ratios as a percentage of RWA 5 CET1 Ratio (%) 25.13% 25.16% 25.07% 24.33% 24.33% 6 Tier 1 Ratio (%) 25.13% 25.16% 25.07% 24.33% 24.33% 7 Total Capital Ratio (%) 26.27% 26.28% 26.17% 25.34% 25.33% Additional CET1 buffer requirements as a percentage of RWA 8 Capital conservation buffer (2.5% of ATMR) (%) 2.50% 2.50% 2.50% 2.50% 2.50% 9 Countercyclical Buffer (0 - 2.5% of ATMR) (%) 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 10 Capital Surcharge for Systemic Bank (1% - 2.5%) (%) 1.00% 1.00% 1.00% 1.00% 1.00% 11 Total CET1 as buffer requirements (row 8 + row 9 + row 10) 3.50% 3.50% 3.50% 3.50% 3.50% 12 CET1 component for buffer 17.27% 17.28% 17.17% 16.34% 16.33% Basel III leverage ratio 13 Total Exposure 192,535,512 188,590,512 189,650,967 185,143,103 176,181,544
绿色键 - 非亚洲。 ...
本报告是由Kosintr Puongsophol（高级金融部门专家，经济研究与发展影响部[ERDI]）和Sree Kartha（顾问[Serd]顾问）领导的，并得到Pitchayaaivunnabood（Serdant，Serdant，Serdant），fonthip Yuthaseee（咨询）Erdi（Erdi）（Erdi）（Erdi）（Erdi）（Erdim）和JASNEN（ERD）和JASEN（咨询）（ERD）和JASEN）。该报告建立在最初由Naeeda Crishna Morgado（高级基础设施专家，气候金融）和Karthik Iyer（资本市场绿色金融专家）起草的早期版本上。该报告的总体生产协调由Marina Lopez Andrich和Criselda Rufino管理。编辑是由Kevin Michael Donahue（Erdi顾问）和Layla Yasmin T. Amar进行的，CBI的校对和页面证明检查。
自动缺陷 - 触发 - 键 - ...
摘要。计算机视觉和机器学习中的最新技术成就为工业质量控制提供了有希望的解决方案。由于自动解决方案很难在制造过程中集成，因此电池组装过程中的一种常见做法涉及对电池零件的手动调查，该电池零件既效率低下又耗时。我们将重点放在装配线中的一个具有挑战性的生产阶段，该阶段在人类检查不可行的情况下，只能在生产的后期才能检查出来的缺陷。为此，我们提出了一个原位系统，该系统通过在当前生产阶段准确识别异常来自动化质量控制过程并形成缺陷诊断。实施的系统旨在通过使用深神经网络（DNN）来监视电池组装线中的生产线并可视化电池组件中的有缺陷，并检查使用机器视觉系统收集的真实生产样品的缺陷。为了确定特定任务的光学配置，我们对各种最新的（SOTA）DNN体系结构进行了交叉评估，专门研究对象检测。此外，我们探索了复制 - 粘贴数据增强机制，以从少数有缺陷的样本中生成其他培训数据。最初使用平均平均精度（MAP）作为绩效评估的度量标准，对工业试验样本中缺陷的定位进行了验证，然后使用F-SCORE，PROCISION和RESEMES验证了有缺陷和非缺陷样本的分类作为评估指标。
高级超低环线键
必须仔细抛光，以消除可能传播的磨碎裂纹，从而导致裂缝。图2显示了一个高级的，堆叠的模具包，具有四个模具级别和三个电线环形状，包括模具到模具的粘合。死亡 - 绑定键，可以节省基板空间和成本，同时降低互连长度。虽然这些包装类型当前具有挑战性的线键功能，但新的进步正在提供必要的过程改进。这些水平之间的互连主要是通过电线粘合进行的。只有电线键合提供制造灵活性和能够填补此角色的低成本。当今自动电线键键提供的高级循环控件允许其他技术过程无法提供的灵活性和适应性。具有良好控制的弯曲和扭结状态的线键环的能力已经连续发展了12年以上[4]，[5]。1993年授予了第一个工作循环形状专利[6]。这些形状引导了CSP形状的发展。随着在第二个键附近的电线中添加弯曲，旨在提供公共汽车杆间隙，开发了BGA循环。现在，随着多个层次堆叠的模具包的出现，该行业正在推动新的循环高度水平降低。当今的状态债券机可以提供多达20个高级过程循环形状的功能。不断开发其他新循环形状，以适应包装设计要求。实现这些超低环形形状非常最近，已经引入了新的正向环形形状，可以产生<75µm的高度而不会牺牲吞吐量。
致各位高管
经理负责采购商品、服务和执行工程所需的所有业务活动，也可以通过直接分配，与艺术所预见和规定的内容保持一致。36，第 2 段，信件。a) 立法法令n. 2016 年 4 月 18 日第 50 号立法法令（经第 56/2017 号立法法令修订）并符合该条例为上述商业活动制定的标准；鉴于学院理事会以第 199 号决议通过的学院业务活动规章制度， 2019年 3月 7日 9；了解该学院的三年教育优惠计划 (P.T.O.F.);考虑到需要确保定期进行预定的行政/教学活动；已查看 E.F. 年度计划2021 年经研究所理事会第 2021 号决议批准。 2021年2月15日第35号；已经看到了决心的保护。n. 2018 年 12 月 28 日第 8165 号法令，用于分配 n 的租赁和维护服务。 6 台 A3 多功能复印机和
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本文研究了光纤的设计和优化，以实现高速数据传输，强调了最大程度地提高现代通信网络效率的进步。光纤（全球通信基础架构的核心组成部分）能够在长距离内传输数据，而通过总内部反射等原则，损失最小。本研究探索了单模和多模式光纤设计，提供了关键参数的概述，例如核心直径，折射率索引程序和数值孔径。使用麦克斯韦方程的数学建模在优化纤维性能方面起着核心作用，帮助工程师缓解诸如衰减和分散等挑战。本文还讨论了高级技术，包括密度波长多重多路复用（DWDM），该技术可实现每秒数据速率。实践应用中的案例研究，例如纤维到家（ftth）网络和跨加工电缆，突出了优化设计对网络绩效的影响。展望未来，预计光子晶体纤维和空心纤维的创新将推动进一步的改进，从而实现超高速度数据传输。本文结束了持续研发的意义，以应对光纤技术的挑战并支持全球通信系统的需求不断增长。
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摘要 - 近几十年来，对计算能力的需求激增，特别是随着人工智能（AI）的迅速扩展。当我们浏览后摩尔法律时代时，传统电气数字计算的局限性（包括过程瓶颈和功耗问题）正在探索替代计算范式。在各种新兴技术中，综合光子学成为下一代高性能计算的有前途的解决方案，这要归功于光的固有优势，例如低潜伏期，高带宽和独特的多路复用技术。此外，配备丰富的光电子组件的光子整合电路（图片）的进展，将光电电子集成电路定位为高性能计算和硬件AI加速器的可行效果。在这篇综述中，我们调查了基于PIC的数字和模拟计算的最新进步，以探讨实施的主要收益和障碍。此外，我们从硬件实现，加速器体系结构和软件硬件共同设计的观点中对光子AI进行了全面分析。最后，承认现有的挑战，我们强调了克服这些问题的潜在策略，并为未来的驱动力提供了光学计算的见解。
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摘要：近几十年来，基于侵入性临床研究的大量证据表明，高频振荡（HFOS）是癫痫发作区（SOZ）定位的有希望的生物标志物，因此，有可能改善术后外的癫痫病患者。新兴的临床文献表明，可以使用诸如头皮电解学（EEG）和磁脑摄影（MEG）之类的方法对HFO进行无创记录。不仅HFO被认为是SOZ的有用生物标志物，而且还具有衡量疾病严重程度，监测治疗和评估前进结果的潜力。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。 无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。 HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。 在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。 需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。 进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。
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抽象的微生物组对宿主的健身产生了深远的影响，但是我们很难理解对宿主生态学的影响。微生物组对宿主生态学的影响已经使用两个独立框架进行了研究。经典的生态理论能力代表了预测微生物组对宿主生态学的环境依赖性的机械相互作用，但是众所周知，这些模型很难经过经验评估。另外，宿主 - 微生物组反馈理论代表了微生物组动力学对宿主健身的影响，因为简单的净效应是可与实验评估相关的简单净效应。反馈框架在理解微生物对植物生态的影响方面有了快速的进展，也可以应用于动物宿主。我们从概念上从机械模型参数方面衍生出净反馈的表达来整合这两个框架。这在网络反馈理论和经典的人群建模之间产生了一个精确的映射，从而将机械理解与实验性可持续性合并，这是建立对微生物组对宿主生态学影响的预测理解的必要步骤。