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泽西岛审计署 2025-28 年战略
泽西审计署 (JAO) 为泽西岛人民提供独立保证，确保泽西岛的公共财政是否依法得到监管、控制、监督和核算。领导 JAO 的审计长 (C&AG) 有具体职责，包括任命审计员，并考虑和报告一般公司治理安排、内部控制的有效性以及公共资源使用方式的性价比。
博士卡西姆·泽山
教授 机械工程系 Mimar Sinan Street 东地中海大学 法马古斯塔，北塞浦路斯 Via Mersin 10, 99628，土耳其 电子邮件：qasim.zeeshan@emu.edu.tr，zeeshanqasim@gmail.com 电话：+90 392 6301361 网址：staff.emu.edu.tr/qasimzeeshan/en | www.linkedin.com/in/qasim-zeeshan ResearcherID：Q-3181-2019 | ORCID：0000-0001-5488-8082 | Scopus 作者 ID：35486146400 Researchgate：www.researchgate.net/profile/Qasim_Zeeshan2 | WOS：https://www.webofscience.com/wos/author/record/1044971 Google 学术搜索：https://scholar.google.com.pk/citations?user=hxTq2AoAAAAJ&hl=en 个人资料_____________________________________________________
泽西中央电力与光公司
First Original Original Rider SBC – Societal Benefits Charge 50 Second Rider DSF – Demand Side Factor 51 First Reserved for Future Use 52 Original Rider RAC – Remediation Adjustment Clause 53 Original Rider UNC – Uncollectible Accounts Charge 54 First Rider USF – Universal Service Fund Costs Recovery 55 First Rider QFS – Cogeneration and Small Power Production Service 56 57 Original Original Rider STB – Standby Service 58 59 Original Original Rider CBT – Corporation Business Tax 60 Original Rider SUT – Sales and Use Tax 61 Original Rider RRC – RGGI Recovery Charge 62 First 63 First Rider ZEC – Zero Emission Certificate Recovery Charge 64 First Reserved for Future Use 65 Original Rider RP – JCP&L Reliability Plus Charge 66 Original Rider LRAM – JCP&L Lost Revenue Adjustment Mechanism Charge 67 Second Rider EV – Electric Vehicle Charger Rider 68 69 70 71
参与政治活动.pdf - 三泽空军基地
* 在联邦办公室、设施或军事保留地为党派政治事业或候选人募集资金或进行筹款 * 穿着制服或使用官方头衔为党派政治事业或候选人募集资金或进行筹款 * 参加党派政治游行 * 在私家车的顶部或侧面展示大型政治标志、横幅或海报（与保险杠贴纸不同） * 参加由党派政党或候选人组织的任何为选民提供前往投票站交通的有组织的活动 * 出售政治晚宴和类似筹款活动的门票或以其他方式积极推广这些活动 * 以武装部队官方代表的身份参加党派政治活动 * 从政府电子邮箱发送政治电子邮件或在政治电子邮件中使用官方头衔
二维材料范德华异质结光电探测器研究进展
图 3 掺杂调控 vdW 异质结理论研究典型成果（ a ）结构优化后的 C 、 N 空位及 B 、 C 、 P 、 S 原子掺杂 g-C 3 N 4 /WSe 2 异质结 的俯视图 [56] ；（ b ）图（ a ）中六种结构的能带结构图 [56] ；（ c ）掺杂的异质结模型图、本征 graphene/MoS 2 异质结的能带结 构及 F 掺杂 graphene/ MoS 2 异质结的能带结构 [57] ；（ d ） Nb 掺杂 MoS 2 原子结构的俯视图和侧视图以及 MoS 2 和 Nb 掺杂
氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
