去年的喧嚣始于俄罗斯与乌克兰军事冲突后的网络对抗。 两国之间的战争得到了几个威胁行为者(AgainstTheWest、NetSec、GhostSec、Kelvinsecurity、Stormous Ransomware Group 和几个核黑客组织)的加入,他们从 2022 年 3 月到 9 月针对私人组织和政府机构发动了一系列协同网络攻击,以配合冲突双方各自的盟友。(参考文献 1 和 2)
乌兹别克斯坦本报告提供了一系列摘要图表,统计信息和其他详细信息,以通过GBIF网络动员和使用开放式物种数据,与用户和乌兹别克斯坦的参与机构有关。除非另有说明,否则这些指标在报告生成时显示状态。综上所述,本报告的要素可以帮助指导和衡量对生物多样性研究的信息需求以及国家生物多样性和可持续发展的承诺的进展。
类别 经济指标 投资 名称:工业生产(不包括建筑业),nsa 描述:工业生产指数(IPI)涵盖三大主要行业,即采矿业、制造业和电力。这与联合国发布的《2010 年国际工业生产指数建议》(IRIIP)中的工业定义一致。IPI 基准年 2015 年取代了之前使用的基准年 2010 年。IPI 的主要目标是衡量工业商品生产的实际变化率,从而协助用户制定政策和决策。
●大学学位,学士学位,在社会科学或同等学历上。教育,社会科学,商业/供应链管理或同等优先的硕士学位; ●在教育领域内的发展援助活动中,至少有10年的连续经过验证的工作经验,最好在书籍供应链管理/能力建设方面具有捐助者资助的项目,包括至少4年的管理经验; ●展示了图书供应链中的技术专业知识; ●具有人际交往和书面沟通技巧的证据,具有与主要政府,私营部门和发展伙伴参与者建立积极关系的能力。●战略规划经验和财务管理监督至关重要; ●对卢旺达教育系统的扎实知识,尤其是影响教学材料供应链的问题; ●展示了熟悉的计划管理和美国国际开发署报告机制; ●在管理USAID资助的计划以及对美国国际开发署的财务管理系统和报告要求方面的知识方面的事先经验; ●能够管理国际和国家分包商的财团; ●展示了发展中国家能力建设和专业发展的经验和知识; ●有效的口头和书面沟通技巧,以制作正式和非正式的演讲,并用英语撰写专业和分析报告和计划文件; ●高度期望的Kinyarwanda,法语和/或斯瓦希里语的熟练程度。
一名 61 岁女性患者,因持续疲劳被诊断为右上肺叶转移性腺癌,伴有局部淋巴结转移、多发性肺转移和右额叶脑转移(根据 PET-CT 发现的临床分期:cT3 cN2 cM1c)。肿瘤 DNA 的下一代测序(Ion AmliSeq Colon and Lung Research Panel v2、Ion Torrent 平台、热点区域分析)显示 KRAS p.G12C (c.34G>T) 突变,但没有其他靶向改变。PD-L1 的免疫组织化学染色在肿瘤细胞中不到 1%。一线全身治疗采用顺铂、培美曲塞和帕博利珠单抗,总体获得部分缓解,包括脑转移完全缓解,2018 年 9 月开始使用培美曲塞和帕博利珠单抗维持治疗。2019 年 3 月,由于进行性多发性神经病变,停用培美曲塞。2019 年 6 月,患者肺部出现进展,因咯血而需要止血放射治疗,帕博利珠单抗也停用。单独的脑转移继续缓解。2019 年 11 月,患者肺部再次出现进展,并出现有症状的脑部进展,小脑蚓部出现新的病变,导致导水管受压和连续性脑积水。植入脑室腹腔分流术,小脑蚓部病变用立体定向放射治疗;进行性肺部病变用放射治疗;此外,由于病情稳定,且持续控制疾病超过一年,因此恢复使用派姆单抗治疗。然而,2021 年 2 月,患者小脑已知病变进展(临床意义不大),左脑室周围白质出现新转移,肺部进一步进展。2021 年 3 月开始使用多西他赛,肺部和脑部病变进展,右额叶和颞叶出现新病变,这是四个周期后的最佳反应(见图 1 治疗时间顺序示意图)。2021 年 6 月,开始口服 960 毫克每日 sotorasib 治疗。经过 6 周的 sotorasib 治疗后,不仅肺部,而且未治疗的脑转移瘤都出现了令人印象深刻的治疗反应,这种反应持续了 5 个月(见图 2)。由于全身进展,停止使用 sotorasib 治疗,并于 2021 年 11 月底开始使用吉西他滨治疗。2021 年 12 月初,患者出现症状性脑部进展,行为改变和精神萎靡,并进行了神经外科干预,包括开颅术和肿瘤切除术。吉西他滨的全身治疗持续到 2022 年 2 月,并因疾病进展而停止。患者于 2022 年 3 月接受培美曲塞进一步全身治疗(再次治疗),随后于 2022 年 4 月接受卡铂和紫杉醇治疗。此外,患者于 2022 年 4 月进行了全脑放射治疗。随着病情进一步进展,患者自 2022 年 5 月起接受最佳支持治疗。
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此,从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题,我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架,它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器,通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外,我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性,MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示,以减少不同参与者之间的动作混淆。因此,我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法,我们在广泛使用的基准上进行了大量实验,包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是,所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据,其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力,即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。