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World File Search SystemRepublic
赞比亚共和国
1.0 委员会成员 委员会成员包括国会议员 Sefulo Sibeso Kakoma 女士（主席）；国会议员 Joel Chibuye 先生（副主席）；国会议员 Gift S Sialubalo 先生；国会议员 Kabwe T Chewe 先生；国会议员 Davison Mung'andu 先生；国会议员 Derricky Chilundika 先生；国会议员 Simon Mwale 博士；国会议员 Ronald Chitotela 先生；国会议员 Walusa Mulaliki 先生；国会议员 Wesley Kolala 先生。 2.0 背景 2010 年第 24 号《竞争和消费者保护法》（主要法案）在《竞争和公平交易法》（赞比亚法律第 417 章）废除后颁布。顾名思义，该法案促进竞争并保护消费者免受不公平交易行为的侵害。尽管颁布该法案是为了规范不公平商业行为，但总体而言，该法案的实施带来了一些挑战。其中一个挑战是该法案包含的条款含糊不清。在某些情况下，这影响了该法案的有效实施。为了解决这些挑战，政府提出了《竞争和消费者保护（修正案）法案》（NAB 10 of 2023），以修订《竞争和消费者保护法》（2010 年第 24 号）。3.0 法案的目的该法案的目的是修订《竞争和消费者保护法 2010》，以便：
卢旺达共和国
包括：适应、损失和损害、融资和减缓。这一结果应以《公约》和《巴黎协定》中现有的最佳科学、原则和规定为指导。各国必须为气候融资设定一个新的集体目标，以满足发展中国家现在和未来的需求，这些国家特别容易受到气候变化的影响。融资质量对非洲国家尤其重要。需要解决不可持续的债务负担、高昂的资本成本和越来越多地使用非优惠融资工具的问题，这些问题阻碍了非洲国家实现其气候和发展目标的能力。因此，新的集体量化目标 (NCQG) 框架应该解决融资工具的类型及其对量化的相对贡献，并为公共赠款融资划定明确的份额。事实上，应对损失和损害基金需要全面运作和提供资源，以支持发展中国家有效应对这些损失和损害，同时优先考虑基于赠款和优惠融资也至关重要。在全球范围内，我们需要高排放国家采取更多行动，迅速减少排放，迅速转向清洁能源。气候行动必须是集体的。这意味着要共同努力，分享建设更加绿色未来所需的知识、经验和技术。
斯洛伐克共和国
讨论于 2022 年 5 月 9 日至 20 日在斯洛伐克布拉迪斯拉发举行。代表团会见了斯洛伐克国家银行行长 Kažimír、财政部国务秘书 Klimek、财政部、经济部、教育部、环境部、卫生部、内政部、司法部和劳工部、斯洛伐克国家银行、财政责任委员会 (ARDAL) 的其他高级官员以及私营部门、欧盟委员会和欧洲央行的代表。工作人员团队由 Topalova 女士 (负责人)、Boumediene 先生和 Wu 先生 (均为欧洲央行) 组成。Tan 先生 (FIN) 以虚拟方式参加了讨论，而 Acosta 先生 (LEG) 参加了一些会议。Harvan 先生 (OED) 也出席了会议。Palotai 先生 (执行董事) 出席了总结会议。Dumo 女士、Sandhu 女士和 Alasal 先生协助准备了工作人员报告。
摩尔多瓦共和国
脑电图（EEG）是一种广泛使用的神经影像学技术，可记录大脑的电活动。EEG分析为大脑动力学和对神经过程的理解提供了宝贵的见解。 由于脑电图数据分析在很大程度上依赖于信号处理和统计分析，因此拥有一个可靠的脑电图数据的稳健框架至关重要。 用于脑电图数据分析的一个非常有用的框架是使用算法复杂度度量。 算法复杂性是对给定数据序列（例如EEG波形）的复杂性的度量。 它提供了一种量化脑电图数据中的随机性和可预测性量的方法。 以及传统的复杂性度量，例如样本熵，Hurst指数，多尺度熵等，还有一种涉及Kolmogorov-Chaitin算法复杂性的方法，这是一种用于测量一系列信息复杂性的数学方法。 它基于这样的想法，即无法通过更简单的算法压缩或表示复杂的信息字符串。 使用Kolmogorov-Chaitin复杂性的优点包括其客观性，非线性，捕获内容和鲁棒性的能力。 本文介绍了以后方法的基础知识，并显示了如何用于脑电图数据上的机器学习。EEG分析为大脑动力学和对神经过程的理解提供了宝贵的见解。由于脑电图数据分析在很大程度上依赖于信号处理和统计分析，因此拥有一个可靠的脑电图数据的稳健框架至关重要。用于脑电图数据分析的一个非常有用的框架是使用算法复杂度度量。算法复杂性是对给定数据序列（例如EEG波形）的复杂性的度量。它提供了一种量化脑电图数据中的随机性和可预测性量的方法。以及传统的复杂性度量，例如样本熵，Hurst指数，多尺度熵等，还有一种涉及Kolmogorov-Chaitin算法复杂性的方法，这是一种用于测量一系列信息复杂性的数学方法。它基于这样的想法，即无法通过更简单的算法压缩或表示复杂的信息字符串。使用Kolmogorov-Chaitin复杂性的优点包括其客观性，非线性，捕获内容和鲁棒性的能力。本文介绍了以后方法的基础知识，并显示了如何用于脑电图数据上的机器学习。
