什么是平稳过渡战略?虽然重点和形式可能有所不同,但平稳过渡战略的本质目的是确保毕业(以及由此导致的针对最不发达国家的国际支持措施的取消)不会导致该国的发展进程中断。一些国家还将制定平稳过渡战略视为一个契机,以催化有助于其实现长期发展目标的政策,利用不再被国际社会视为最不发达国家的好处。大会第 67/221 号决议(2013 年)指出,平稳过渡战略应“包括一套全面、连贯、具体和可预见的措施,这些措施符合毕业国家的优先事项,同时考虑到其自身特定的结构性挑战和脆弱性及其优势”。《多哈行动纲领》敦促发展和贸易伙伴以及联合国系统支持实施平稳过渡战略,并鼓励最不发达国家和发展伙伴将毕业和平稳过渡战略纳入其国家发展和援助战略。
多哈:宣布他对卡塔尔的访问“简短而富有成果”,副总理兼外交部长和马耳他的旅游业伊恩·博格(Ian Borg)博士表示,马耳他和卡塔尔探索了各个部门合作的机会,特别关注旅游业和经济交易所。“所有会议都允许双方探索各个部门合作的机会,并特别关注旅游业和经济交流。这些讨论的结果非常有前途,双方都表达了对更紧密联系,提高连通性和促进旅游计划以使两国受益的坚定承诺。”伊恩·博格(Ian Borg)博士说。在上周四对卡塔尔的正式访问期间,马耳他的副总理在他对卡塔尔的正式访问期间进行了独家采访时说,马耳他和卡塔尔之间的双边贸易表现出了有希望的增长,尤其是在金融和住客等部门。“近年来,马耳他在运输,海上和航空服务等领域已成为卡塔尔的关键合作伙伴,
1 电气与电子工程系,GMR 技术学院,Rajam 532127,印度;praveenkumar.p@gmrit.edu.in(PPK);nramkrishna231@gmail.com(RSSN) 2 电气工程与工业自动化学院,工程技术学院,墨尔本校区,墨尔本,VIC 3001,澳大利亚;shezan.ict@gmail.com 或 shezan.arafin@eit.edu.au 3 电气与电子系,NMAM 技术学院,Nitte,Karkala 574110,印度 4 电气与电子工程系,Nisantasi 大学工程与建筑学院,伊斯坦布尔 34100,土耳其;ilhcol@gmail.com 5 电气工程系,卡塔尔大学,多哈 2713,卡塔尔; sm.muyeen@qu.edu.qa 6 默多克大学工程与能源学院,西澳大利亚州默多克 6150,澳大利亚;gm.shafiullah@murdoch.edu.au 7 帕布纳科技大学电气与电子工程系,孟加拉国帕布纳 6600;fatineeeruet@gmail.com 8 格里夫斯大学昆士兰微纳米技术中心,昆士兰州内森 4113,澳大利亚;mdalamgir.hossain@griffith.edu.au 9 沙特国王大学工程学院电气工程系,沙特阿拉伯利雅得 11421;faalsaif@ksu.edu.sa 10 Nestlives Private Limited 研究与开发部(电力与能源),印度钦奈 600091; rajvikram@nestlives.com * 通讯地址:akhlaqur.rahman@eit.edu.au
关于:•IEEE国际能源会议(EnergyCon)是IEEE 8旗舰国际会议,涵盖了广泛的电力和能源系统主题,将继续在巴林,意大利,克罗地亚,比利时,塞浦路斯,突尼斯,突尼斯和拉脱维亚组织的过去版本的传统。第八届会议将于2024年3月4日至7日在卡塔尔多哈举行。•EnergyCon致力于进行专业的专家,以能源和电力系统进行研究。它已经成为讨论电子,仪器,信息和通信技术在能源行业应用的中心事件之一。EnergyCon为科学家,专业工程师和工程专业的学生提供了机会,以展示他们的作品,发布结果,交流思想和网络,以实现未来的科学和工业合作。•如果至少一名作者注册,并且在会议上发表了论文(符合IEEE规则),则将在会议记录中发表简短和完整论文。会议会议记录的简短和完整论文将提交给IEEE Xplore数字图书馆,并在会议记录引用指数(CPCI) - 科学网络中的集成索引。
1. 意大利的里雅斯特大学化学与制药科学系。2. 意大利帕多瓦希望城儿科研究中心基金会。3. 卡塔尔多哈 Sidra Medicine 癌症项目。4. 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院环境医学研究所。5. 英国曼彻斯特大学化学系。6. 英国曼彻斯特大学生物、医学与健康学院纳米医学实验室。7. 美国费城宾夕法尼亚大学神经工程与治疗中心神经病学、生物工程、物理医学与康复系;美国费城 Michael J. Crescenz 退伍军人医疗中心神经创伤、神经退行性疾病与修复中心。8. 土耳其安卡拉大学生物医学工程系。 9. 安卡拉大学干细胞研究所,安卡拉,土耳其。10. 德累斯顿工业大学科学学院化学与食品化学系,德累斯顿,德国。11. 帕多瓦大学生物医学科学系,帕多瓦,意大利。
• Antique chapter, Team Kalboro Hike for Cause • Tarlac Chapter participates Zero Waste Clean-Up Drive • CDO Chapter, MORESCO-1, other partners power 22 households • Kuwait, Capiz Chapters team up for skills training • Metro Central's Barangay Safety Caravan kicks off in QC • Davao's Radio Cirkito spotlights lady engineers • Eastern Region Chapter joins Saudi Green Initiative • Laoag hosts North吕宋会议•南吕宋岛的电气安全性•中央卢宗宗教主持人科技论坛•IIEE,pnp墨水训练训练训练,技术合作,技术合作•吉马拉斯风场,CSR在ILOILO年度大会上进行中心大会,外交章节•外交章节•多哈会议•DOHA CORNET Champs•Digital IIEE出版物很快•IIEE总部设置为重大翻新•Bahrain Chapter,Partners伸出伙伴OFWS•Kidapawan Chapter Charter Charter Drive Drive Driph Donation
摘要。孩子们会经历各种各样的情绪,如快乐、悲伤和恐惧。有时,孩子们可能很难表达自己的情绪。检测和理解儿童未表达的情绪对于满足他们的需求和预防心理健康问题非常重要。在本文中,我们开发了一个基于人工智能 (AI) 的情绪感知识别应用程序 (ESRA),帮助家长和老师通过分析孩子的画作来了解孩子的情绪。我们从多哈的一所当地学校收集了 102 幅画作,从谷歌和 Instagram 收集了 521 幅画作。使用这两个数据集的组合进行了四个不同的实验。使用 Python 中的 Fastai 库训练深度学习模型。该模型将绘画分为积极或消极情绪。在四个实验中,模型准确率在 55% 到 79% 之间。这项研究表明,ESRA 具有识别儿童情绪的潜力。然而,底层算法需要使用更多的图画进行训练和评估,以提高其当前的准确性并能够识别更具体的情绪。
1 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心成像物理系,美国德克萨斯州休斯顿 77030 2 古拉姆伊沙克汗工程科学与技术研究所 (GIKI) 电气工程学院,巴基斯坦斯瓦比 23460 3 哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院,卡塔尔多哈 4 卡尔加里大学计算机科学系,加拿大阿尔伯塔省卡尔加里 T2N 1N4 5 阿卜杜拉国王科技大学电气与计算机工程系,沙特阿拉伯图瓦尔 23955 6 迈赫兰工程技术大学电子工程系,巴基斯坦贾姆肖罗 76062 7 拉合尔高等大学工程学院,巴基斯坦拉合尔 54000 8 法国国家科学研究院,智能系统与机器人研究所,法国索邦大学 ISIR,法国巴黎 75005 9 机械工程系工程学院,巴尔坦大学,74100 巴尔坦,土耳其 10 纳米技术与综合生物工程中心 (NIBEC),阿尔斯特大学工程学院,BT15 1AP 贝尔法斯特,英国 11 香港理工大学专业进修学院,香港
SGM Knott 担任过从团队负责人到提名指挥士官长等各个领导职务。他曾任职于堪萨斯州赖利堡第 121 信号营;韩国凯西营第 122 信号营;纽约州德拉姆堡第 10 信号营;科威特多哈营第 385 信号连;印第安纳州印第安纳波利斯印第安纳波利斯招募营;两次任职于佐治亚州斯图尔特堡第 123 信号营;南卡罗来纳州杰克逊堡第 1/13 步兵团一级军士;韩国斯坦利营第 304 信号营一级军士;佐治亚州斯图尔特堡总部和指挥部营一级军士佐治亚州斯图尔特堡第 63 远征信号营指挥军士长;夏威夷沙夫特堡第 516 信号旅指挥军士长;佐治亚州戈登堡美国陆军信号学校指挥军士长。SGM Knott 最近的职务是亚利桑那州瓦楚卡堡网络企业技术司令部指挥军士长。
1 卡塔尔大学电气工程系,卡塔尔多哈 2713 2 达卡大学生物医学物理与技术系,孟加拉国达卡 1000 3 哈马德综合医院胸外科,卡塔尔多哈 3050 4 南北大学数学与物理系,孟加拉国达卡 1229 5 孟加拉国国父谢赫·穆吉布医科大学正畸系,孟加拉国达卡 1000 6 工程技术大学电气工程系(JC),巴基斯坦白沙瓦 25120 7 医疗保健中的人工智能,智能信息处理实验室,工程技术大学国家人工智能中心,白沙瓦,巴基斯坦 8 马来西亚国立大学电气、电子与系统工程系,马来西亚雪兰莪州万宜 43600 mchowdhury@qu.edu.qa,电话:+974-31010775 摘要:冠状病毒病 (COVID-19) 是一种大流行性疾病,已造成数千人死亡,全球数百万人感染。任何能够快速筛查 COVID-19 感染并具有高精度的技术工具都对医疗专业人员至关重要。目前用于诊断 COVID-19 的主要临床工具是逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR),它价格昂贵、灵敏度较低且需要专门的医务人员。X 射线成像是一种易于获取的工具,可以成为 COVID-19 诊断的绝佳替代方案。本研究旨在调查人工智能 (AI) 在从胸部 X 光片图像中快速准确地检测 COVID-19 中的效用。本文的目的是提出一种强大的技术,用于应用预先训练的深度学习算法从数字胸部 X 光片图像中自动检测 COVID-19 肺炎,同时最大限度地提高检测精度。作者结合多个公共数据库并收集了最近发表的文章中的图像,创建了一个公共数据库。该数据库包含 423 幅 COVID-19、1485 幅病毒性肺炎和 1579 幅正常胸部 X 光图像。利用图像增强技术,使用迁移学习技术来训练和验证几个预先训练的深度卷积神经网络 (CNN)。训练网络对两种不同的情况进行分类:i) 正常和 COVID-19 肺炎;ii) 有和没有图像增强的正常、病毒性和 COVID-19 肺炎。两种方案的分类准确度、精确度、灵敏度和特异性分别为 99.7%、99.7%、99.7% 和 99.55% 以及 97.9%、97.95%、97.9% 和 98.8%。这种计算机辅助诊断工具的高准确度可以显着提高 COVID-19 诊断的速度和准确性。在这种疾病负担和预防措施需求与现有资源不一致的流行病中,这将非常有用。