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公众持股量，本公司已发⾏股本总额约，本公司已发⾏股本总额约28.44％将计算在公众持股量内，符合上市规则第，8.08条规定的最低百分比。，（i），紧随全球发售后，概无承配⼈将单独获配售本公司经扩⼤已发⾏股本10％以上；（ii）于上市后，除和达香港及杭⾦投，除和达香港及杭⾦投，共29,829,738 股股份（相当于我们的已发⾏股本总数约12.1616％）市时并无持有公众⼈⼠所持h股50％以上，符合上市规则第8.08（3）条及第8.24条的规定；及（iv）上市时至少有300名股东，符合上市8.08（2）8.08（2）条规定。条规定。开始买卖情况下，h股股票⽅会于香港时间2024年11⽉11⽉28⽇（星期四） （⽇（星期 ⽇（星期）上午九时正在联交所开始买卖。H股将以每手200股h股进⾏买卖。h股进⾏买卖。h股进⾏买卖。2566。
基于多子域自适应网络的单源到单目标跨受试者运动想象分类
摘要：在基于脑电图 (EEG) 的跨受试者运动想象 (MI) 分类任务中，设备和受试者问题会导致与时间相关的数据分布偏移问题。在单源到单目标 (STS) MI 分类任务中，这种偏移问题必然会导致源域和目标域之间整体数据分布差异的增加，从而导致分类准确率下降。本文提出了一种新颖的多子域自适应方法 (MSDAN) 来解决偏移问题并提高传统方法的分类准确率。在所提出的 MSDAN 中，通过测量源子域和目标子域之间的分布差异来获得与类相关和与时间相关的子域（由不同的数据标签和会话标签划分）中的自适应损失。然后，同时最小化 MSDAN 损失函数中的自适应和分类损失。为了说明所提方法的应用价值，我们的方法被用于解决脑机接口 (BCI) 竞赛 III-IVa 数据集的数据分析的 STS MI 分类任务。实验结果表明，与其他方法相比，
300 公里光纤上独立单光子源的量子干涉
Mohamed Benyoucef, h Yong-Heng Huo, b,c Sven Höfling, f Qiang Zhang, b,c,d Chao-Yang Lu, b,c,i, * 和 Jian-Wei Pan b,c, * a 中国科学技术大学，网络空间安全学院，合肥，中国 b 中国科学技术大学，合肥微尺度物质科学国家实验室，现代物理系，合肥，中国 c 中国科学技术大学，中科院量子信息与量子物理卓越中心，上海，中国 d 济南量子技术研究所，济南，中国 e 中国科学院，上海微系统与信息技术研究所，信息功能材料国家重点实验室，上海，中国 f 维尔茨堡大学，技术物理，物理研究所和威廉康拉德伦琴复杂材料系统中心，维尔茨堡，德国 g 奥尔登堡大学，物理研究所，德国奥尔登堡 h 卡塞尔大学纳米结构技术与分析研究所，CINSaT，德国卡塞尔 i 上海纽约大学-华东师范大学物理研究所，中国上海
单光子源在多功能磁性光子结构中的可控运动
纳米光子学中的量子点（QD）耦合已广泛研究量子技术中的各种潜在应用。微型安排也吸引了大量的研究兴趣，因为它使用微型机器人工具来进行精确的受控运动。在这项工作中，我们将荧光QD和磁性纳米颗粒（NP）结合在一起，以实现多功能微生物结构，并通过外部磁场在3D空间中证明了耦合的单光子源（SPS）的操纵。通过使用低一个光子吸收（LOPA）直接激光写作（DLW）技术，在包含单个QD的2D和3D磁电脑器件的制造上是在包含胶体CDSE/CDSE/CDSE QDS，磁铁fe 3 o 4 nps和su-8 photoresist的混合材料上进行的。研究了两种类型的设备，即无接触式和接触式结构，以证明其磁性和光辐射反应。设备中的耦合SP由外部磁场驱动，以在3D流体环境中执行不同的运动。表征了设备中单个QD的光学特性。
基于源的脑电图神经反馈，用于单腿的持续运动图像
摘要：该研究的目的是基于从44个EEG通道的实时sloreta来测试主要腿的视觉 - 否反馈引导运动成像（MI）的可行性。十名健壮的参与者参加了两次会议：第1节持续的MI，反馈和第2节持续的一条腿持续使用Neurofeactback。mi在20 s开到20 s的间隔内进行，以模拟功能磁共振成像。神经反馈以呈现运动皮层的皮质切片的形式是由在实际运动过程中具有最强活性的频带提供的。Sloreta处理延迟为250毫秒。会议1导致在前额叶皮层上主要在8-15 Hz带中产生双侧/对侧活性，而会议2则在主运动皮层上导致IPSI/双侧活动，涵盖了与运动执行过程中相似的区域。在有和没有神经反馈的会话中，不同的频段和空间分布可能反映不同的电机策略，最著名的是，在第1节中，在第2节中的操作条件。单腿MI可以用于中风患者康复的早期阶段。更简单的视觉反馈和运动提示而不是持续的MI可能会进一步增加皮质激活的强度。
兼容所有 TT RGB PLUS 电源
所有 Thermaltake TT RGB PLUS 产品均可连接到 Razer Chroma 生态系统。安装 TT RGB PLUS 软件和 Razer Synapse 3。
有向平面图中的多源多源最大流量
他们分别向所有来源和下沉，但这种减少并不能保留平面性。使用Orlin的算法进行稀疏图[21]导致O（n 2 / log N）的运行时间。对于少于u的整数容量，可以使用Goldberg and Rao [9]的算法，它导致O（n1。5 log n log u）。Miller和Naor [19]首先研究了具有多个来源和水槽的平面图中的最大流量。他们为所有水槽和来源都位于单个面边界的情况下给出了一种分裂和争议算法。插入Henzinger等人的线性最短路径算法。[12]产生O（n log n）的运行时间。Borradaile和Harutyunyan具有相同的运行时间的迭代算法[2]。Miller和Naor还为源头和水槽位于K不同面部边界的情况下提供了一种算法。使用O（n log N） - 时源单源单源单源最大流量算法和klein [3]产生O（k 2 n log 2 n）的运行时间。Miller和Naor表明，当知道多少商品在每个来源和每个水槽都产生/消耗时，可以找到一致的流量路由，而尊重ARC容量的一致路由可以降低到最短的最短路径[19]，可以在O（n log 2 N/ log log 2 n/ log log log N n n/ log log N n n n n/ log log n n）时[20]。