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第 14 届网络冲突国际会议 - CCDCOE
按照 CyCon 的传统和规则，会议记录中发表的所有论文都经过 CyCon 学术评审委员会成员的双盲同行评审。我们感谢评审人员，他们中的许多人多年来一直是 CyCon 的忠实支持者，并且总是在繁忙的学术和专业日程中抽出时间来帮助我们做出最终选择。我们还要感谢电气和电子工程师协会 (IEEE) 及其爱沙尼亚分会对 CyCon 会议记录的坚定支持和技术赞助。我们同样感谢所有响应 2022 年论文征集的作者的努力，我们相信即使是那些未被选中在会议上发言的人也会从收到的关于他们研究的评论中受益。
通过 DCO 流程规划净零基础设施
一系列官方政策表明，实现净零排放的最低成本选择将涉及大量使用风能和太阳能。人们认识到，在这一过渡阶段和较低运行时间内，仍然需要天然气（主要用于碳捕获），以在低风速和低辐照度期间维持系统稳定性。《净零战略：重建绿色家园》（英国政府，2021 年）扩展了《能源白皮书》中的关键承诺，提议实现“四个碳捕获、使用和储存 (CCUS) 集群，到 2030 年每年捕获 20-30 百万吨二氧化碳，包括 6 百万吨工业二氧化碳”。应该记住，这超出了能源基础设施交付的范围，因为它们构成了现有和拟议的能源和工业排放者的次区域规模集群，支持数以万计的工作岗位。
Mercury UK Holdco Limited - 税收策略
董事会认为，在适用的情况下，有责任遵守所有法律，规则和法规，在管理与税务事务相关的所有风险中运用所有专业的勤奋和关怀，并确保治理和保证程序是适当的。在这方面，董事会认为该集团和/或公司在管理其税务事务方面进行适当的负责税收计划是完全适当的，并且符合其保护公司资产以使股东受益的义务。此计划，例如降低双重征税的风险，是在董事会定义的参数内进行的，并在适当的专家的建议下进行，以确保遵守适当的税收法规。在税法的应用和解释适当的书面建议
TEDCO 六种主要融资工具的经济和财政影响
马里兰州在投资技术型经济发展方面已有二十多年的历史。在全国范围内，各州正越来越多地发挥带头作用，推动创业、创新和技术商业化，将其作为经济发展战略的核心重点。根据信息技术与创新基金会 (ITIF) 的《技术型初创企业如何支持美国经济增长》报告，“技术型初创企业长期以来一直是美国经济增长和竞争力的重要推动力。”各州投资 TEDCO 等项目来支持这些公司的成立和发展，因为根据 ITIF 的说法，“技术型行业的初创企业以多种方式使经济受益：它们创造了许多高薪工作；它们在研发方面投入大量资金；而且它们更有可能出口其商品和服务。”马里兰州一直走在支持技术型发展的前沿，通过 TEDCO 等项目。 TEDCO 由马里兰州议会于 1998 年成立，旨在促进马里兰州研究型大学和联邦实验室的技术向市场转移和商业化，并协助该州所有地区技术型企业的创立和发展。TEDCO 通过有针对性的研究、商业化和融资计划以及商业支持和推广计划，支持马里兰州创业和创新驱动型经济的发展和扩张。
联合国 DCO 性别战略 2021-2023
以 2019 年联合国全系统行动计划报告为基准，驻地协调员办公室已实现 P3、P4、D1 和 D2 级别女性的平等代表。P5 级别工作人员中女性占 41%。驻地协调员办公室负责协调和管理驻地协调员制度。2018 年，驻地协调员首次实现性别平等，2019 年和 2020 年也保持了这一水平（截至 2020 年 11 月 1 日，女性占 52%）。为了保持现有的平等并在尚未实现的地方加强平等，人力资源处将实施以下具体行动：
GRIDCON® ACF 有源滤波器用于清洁电网。用于...
GRIDCON ® ACF 工业版是具有挑战性的补偿任务的首选，这些任务需要可靠性和安全性，例如，甚至在超出正常工作电压和具有挑战性的环境条件下：I 可在满功率下运行高达 690 V 或更高电压，而无需降容I 额定电流可以以模块化方式从 125 A 扩展到 3,000 A，例如用于 STATCOM 系统I 高功率密度和紧凑设计I 低损耗I 非常耐用的薄膜电容器I 过电压类别 III 高达 1000 V - 即使在具有隔离中性点的电网中（IT 网络配置）I 防护等级可达 IP 54，可选外部水冷以实现完全封装I 动态补偿无功功率、谐波和闪变，以及在一个单元中平衡负载
防御性网络行动（DCO）
我们在开发和运营 (DevOps) 环境中提供运营能力来保护我们国家的网络和防御性网络功能，从而实现利益相关者协作和软件集成。我们为网络防御者提供改进的原型频率和快速的产品交付，最终降低工具开发的失败率。组织团队和行业之间改进的协作和沟通使我们能够更快地进行原型设计和交付给我们的全球网络防御者。
艾滋病毒
随着 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫情在全球范围内持续蔓延，检测 COVID-19 并隔离检测呈阳性的个体仍然是防止疾病在社区传播的主要策略。目前检测 COVID-19 的黄金标准方法是逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测。然而，RT-PCR 测试的灵敏度不高（约 70%），耗时费力，并且供应不足，特别是在资源有限的国家。因此，使用胸部 X 光和计算机断层扫描等更广泛可用和可访问的医学成像方式自动准确地检测 COVID-19 可能会大有裨益。我们开发了一种新颖的分层注意力神经网络模型，将胸部 X 光片图像分类为属于 COVID-19、其他感染或无肺炎（即正常）的人。我们将此模型称为 COVID-19 检测人工智能 (AIDCOV)。AIDCOV 中的层次结构可捕获特征的依赖关系并提高模型性能，而注意力机制使模型可解释且透明。使用 5801 张胸部图像的公开数据集，我们证明我们的模型实现了 97.8% 的平均交叉验证准确率。AIDCOV 在从胸部 X 光检查图像中检测 COVID-19 方面的灵敏度为 99.3%，特异性为 99.98%，阳性预测值为 99.6%。AIDCOV 可与 RT-PCR 检测结合使用或替代 RT-PCR 检测（在无法进行 RT-PCR 检测的地方），以检测和隔离 COVID-19 患者并防止其进一步传播给普通人群和医护人员。