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GRI 2-22 ESG 1 承诺（“环境”、“社会”和“治理”）一直是 Q_PERIOR 使命的三大支柱之一，另外两大支柱是客户和员工成功。为了强调我们对 ESG 和可持续发展的坚定承诺，我们推出了“ESG@Q_PE- RIOR”——这个项目是我们 ESG 活动、框架和 ESG 承诺未来的基础。它旨在将我们的 ESG 价值观融入 Q_PERIOR 的 DNA 中。为了提供清晰的道路，我们以 17 个联合国可持续发展目标 (SDG) 的国际可持续发展标准为基础开展可持续发展工作。作为第一步，我们明确承诺实现 17 个可持续发展目标中的 8 个，确保将 ESG 的所有三大支柱融入我们的 Q_PERIOR 组织。这八项目标分别是：可持续发展目标 3“健康与福祉”、可持续发展目标 4“优质教育”、可持续发展目标 5“性别平等”、可持续发展目标 8“体面工作和经济增长”、可持续发展目标 9“产业、创新和基础设施”、可持续发展目标 10“减少不平等”、可持续发展目标 12“负责任的消费和生产”以及可持续发展目标 13“气候行动”。通过这样做，我们将可持续发展活动的重点放在协调现有和新措施上，并为逐步有条不紊地扩展我们的活动奠定基础。2021 年，除了在 ESG 中找到自己的重点之外，我们还定义了 ESG 战略和相关的 ESG 目标。2022 年至 2024 年期间，大多数 ESG@Q_PERIOR 项目活动将转移到公司内部结构并融入其中。因此，在 2023/24 年，ESG 相关的投资和支出将继续主要属于 ESG@Q_PERIOR 项目的范围。为了向我们的客户、业务合作伙伴、员工和社会展示我们的可持续发展活动的进展和透明度，Q_PERIOR 发布了第二份报告
用于监测的有机电化学晶体管...
专用阻抗系统的引入。[4] 其最简单的形式是，在浸入细菌培养物的一对电极上测量单一频率的交流阻抗。[5] 随着细菌的生长，培养基的电导率会发生变化[6]，这是细菌代谢的结果，不带电的底物会转化为带电的代谢物。[4,7] 这反过来又导致阻抗的变化。[5] 事实证明，阻抗优于通常用于尿液[8] 和血液中细菌检测的菌落形成单位计数。[9,10] 研究发现，培养基的电导率与吸光度监测的细菌生长有很好的相关性。[11] 尽管该领域取得了进展，但只有少数阻抗传感器实现了商业化，主要是因为检测限不令人满意且生产成本高。 [5] 1977 年共轭聚合物的发现和有机生物电子学的出现，为科学界提供了能够进行离子和电子传输的低成本、易于加工的材料。[12,13] 这导致了微生物学和感染研究的创新方法和新型设备的开发。[14–17]
利用高功率微波技术定向能
定向能战办公室 (DEWO) 和海军水面作战中心达尔格伦分部 (NSWCDD) 的定向能部门将过去的研究和数据与高功率微波 (HPM) 领域的持续创新相结合，以满足对非致命、非动能武器的迫切需求。HPM 武器可以描述为在射频 (RF) 或微波频谱中辐射电磁能量的非动能设备。它们旨在扰乱、拒绝、降低、损坏或摧毁目标。本质上，这是通过高功率电磁波在空气中传播并通过穿过结构的外层并将能量耦合到关键电子元件来拦截目标来实现的。由于目标是对各种目标都有效，HPM 已成为各种技术的统称：波形、源频率和不同信号带宽的分布。因此，HPM 研究和评估的目标是解决目前尚无交战选项的目标。 NSWCDD 正在致力于寻找最佳 HPM 任务平台并将相关技术应用到该领域。
内源性心脏保护剂-Iris -Aperto
摘要。鉴于从属于物种的个体人群中观察到的样本，“物种采样”问题（SSP）要求估计来自同一人群的其他不可观察的不可观察的物种组成的某些特征。在SSP中，估计概率的问题，未见物种的数量以及过去的三十年中出现了，因为它是Nu-Ober方法论和应用工作的主题，主要是在生物学科学中，主要是在统计机器学习，电气工程，电气工程学，理论上的com-Putercutercorcecorcerscocicor，Mecord acter Science，Insperion actersic和Foresicsic和Foresicsic和Forsensic和Foresicsic和Forsensic和Forsensic中。在本文中，我们专注于这些流行的SSP，并在Pitman-Yor过程（PYP）之前概述了其贝叶斯非参数分析（BNP）分析。在回顾文献时，我们通过建立简单的复合二项式和高几何分布来建立新的后验表示，改善了现有后验推论的计算和解释性，通常是通过复杂的共同数字来表达的。We also consider the problem of estimating the discount and scale parameters of the PYP prior, showing a property of Bayesian consistency with respect to esti- mation through the hierarchical Bayes and empirical Bayes approaches, that is: the discount parameter can be estimated consistently, whereas the scale parameter cannot be estimated consistently, thus advising caution in poste- rior inference.我们通过讨论SSP的一些概括（主要是在生物科学领域）来结束我们的工作，这些生物科学领域涉及“特征抽样”，多个人群共享物种和马尔可夫链类别的人群。关键词和短语：贝叶斯非参数，贝叶斯的一致性，覆盖率，覆盖率概率，经验贝叶斯，等级贝叶斯，Pitman-yor过程，“物种采样”问题，看不见的物种。
社会物理学知情的人群模拟扩散模型
人群模拟在各种方面都有关键的应用，例如城市规划，建筑设计和传统安排。近年来，物理知识的机器学习方法在人群模拟中实现了最新的性能，但无法全面地对人类运动的异质性和多模式进行建模。在本文中，我们提出了一个名为SPDIFF的社会物理信息扩散模型，以减轻上述差距。SPDIFF同时将人群中人群的互动和历史信息扭转，以扭转扩散过程，从而在子范围内进行了行人运动的分布。受到众所周知的社会物理模型的启发，即社会力量，关于人群的动态，我们签署了人群互动模块，以指导denoings的过程，并通过人群相互作用的等效性属性进一步增强了该模块。为了减轻长期模拟中的误差累积，我们提出了一种用于扩散建模的多帧推出训练算法。在两个现实世界数据集上进行的实验证明了SPDIFF在宏观和Mi-Croscopic评估指标方面的表现。代码和附录可在https://github.com/tsinghua-fib-lab/spdiff上提供。
eegdir：通过保留网络进行时间信息存储和全局建模的脑电图denoing网络
脑电图（EEG）信号在临床医学，脑研究和神经系统障碍研究中是关键的。然而，它们对生理和环境噪声受到污染的敏感性挑战了大脑活动分析的精度。深度学习的进步已经产生了抑制传统方法的欧EEG信号降解技术。在这项研究中，我们部署了保留网络体系结构（用于大型语言模型（LLMS）），用于EEG DENOSINGISENT，利用其强大的功能提取和全面的建模实力。此外，其固有的时间结构对准使保留网络特别适合EEG信号的时间序列性质，为其采用提供了额外的理由。为了将保留网络与EEG信号的一维特征相吻合，我们引入了一种信号嵌入策略，将这些信号重塑为有助于网络处理的二维嵌入空间。这种前卫方法不仅雕刻出EEG DENO的新型轨迹，还增强了我们对脑功能的理解和诊断神经系统疾病的准确性。此外，为了响应深度学习数据集的劳动密集型创建，我们提供了一个标准化的，预处理的数据集，该数据集准备简化该领域中的深度学习进步。
阿片类药物 - 长效产品事先授权政策
prior a uthorization p olicy p olicy：阿片类药物 - 长效产品事先授权政策注意：这不是包容性清单。随着新产品的可用，它们将进入此政策，列表将定期更新。• Buprenorphine (i.e., Belbuca ® buccal film, Butrans ® transdermal patch) • Fentanyl transdermal patch (generic only) • Hydrocodone extended-release capsules/tablets (e.g., Hysingla ® ER, generic) • Hydromorphone extended-release tablets (e.g., generic to discontinued Exalgo ® ) • Morphine sulfate extended-release capsules/tablets (e.g., MS Contin , generic) • Oxycodone extended-release capsules/tablets (e.g., Xtampza ® ER, OxyContin ) • Oxymorphone extended-release tablets (generic only) • Tapentadol extended-release tablets (e.g., Nucynta ® ER) • Tramadol扩展释放的胶囊/片剂（例如，Conzip®，通用）r eview d Ate：01/29/2025使用以下指令，以下C ORICY适用于由C Igna Companies管理的健康福利计划。c c c igna c companies和 /或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不进行保险< / div> < / div>
执法不是傻子的游戏！ - Blue Line 杂志
备注（与 B retta 2D（9 毫米）或 96D（.40 口径）相当）。这些型号均为双动半自动手枪。它们具有许多与标准左轮手枪相同的品质，但具有更高的可靠性和火力。Beretta D 型号以其完全的可靠性而闻名，这使得 Beretta Ul 手枪成为 50 多个国家/地区成千上万执法机构和警察部队的首选。它们提供标准型号和新款全功能紧凑型 Centurion 型号。Bel It.a I 1\1 I 提供 Ol扳机行程长度与标准警用左轮手枪相同，扳机扣动平稳，与普通左轮手枪完全相同，但 Ole Beretta“Lick Slide” D eri 手枪没有外部保险或待击解脱杆。射击方式在您扣动扳机时保持不动，因此当您的 D 型处于 1 位置时，它也已准备好射击
pH 引发高负载层状双氢氧化物的释放与降解机理
LDHs作为一种具有特殊层状结构的无机功能纳米材料，具有价格低廉、生物相容性好、热稳定性好、比表面积大、内部结构可调、可替换插层阴离子、高的阴离子交换容量等特点。[5]因此，LDHs在催化、[6]吸附分离、[7]药物控制释放、[8]阻燃[9]和聚合物改性[10]等领域得到了广泛的研究和应用。LDHs最吸引人且最重要的特性是其层间阴离子是可交换的，即各种有机阴离子、无机阴离子、聚合阴离子和药物分子可以插层到LDHs的层间以赋予不同的功能。[11]基于LDHs可替换插层阴离子的特点，近年来LDHs应用最广泛的两个领域是药物载体[2]和污水处理。 [12] 作为药物递送载体，可以将药物分子插入到LDHs中，增强其溶解性、扩散性能、热稳定性，实现可控的释放速率，且不会对人体产生不良影响。[13] 同时，由于LDHs具有环境友好性和独特的阴离子交换性，作为去除废水中污染物的吸附剂也被广泛研究。[14]
P300检测的深度神经网络方法 -
抽象的大脑计算机界面（BCIS）获取电脑图（EEG）信号，并将其解释为一种命令，该命令可以帮助使用单个通道的严重运动障碍者。BCI的目标是实现支持残疾人发展相关功能的原型。在文献中已经实施了各种研究，以实现SupeRior设计。提出的基于P300检测的BCI模型的主要新颖性与单渠道的美国相关。在这项工作中，我们使用带通滤波器的技术引入了一种脱氧方法，然后是缩放图像的变换，我们进行了连续小波变换。使用基于转移学习方法的深层神经网络对派生的图像进行了训练和验证。此pa-基于深层网络提供了BCI模型，该模型在分类准确性方面提供了更高的性能，并使用单通道EEG信号为残疾受试者提供了比特率。拟议的基于P300的BCI模型的平均信息传输率最高的是残疾人受试者的13.23至26.48位/分钟。分类性能表明，基于转移学习方法的深网可以与其他最先进的