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NEFCO年度报告2023
NEFCO还为各种捐助者管理了几项信托基金（请参阅NEFCO的信托基金管理），并作为多个跨国公司的实施机构。这些举措提供赠款，有条件或软贷款或基于结果的赠款融资，以支持可行性研究和绿色试点项目，乌克兰的绿色恢复项目，非洲的清洁能源业务，旨在改善波罗的海国家的项目以及能力建设。通过信托基金融资的项目的提案是由信托基金投资委员会提出的，通常是根据NEFCO的建议提前或之后的特定捐助者决定。
ProvenCore：迈向经过验证的隔离微内核
超特权模式（称为“监视”模式）允许控制从一个世界切换到另一个世界。像 Android 或 iOS 这样的富操作系统无需修改就可以在富端运行，其上还有大量的用户应用程序，而安全关键服务则可以在受保护的安全世界中运行。这个安全世界需要自己的操作系统，而操作系统不必像富端的操作系统那样多功能。例如，这种架构可用于在单个手机上将个人世界和专业世界分开，从而允许安全的自带设备 (BYOD) 策略。另一个可能的应用是为安全世界配备 Global Platform [4] 指定的可信执行环境 (TEE)，它充当称为可信应用程序的安全服务的特定内核，例如 DRM 管理、密码功能等。
高尔夫球场上的生物多样性和碳固换-Jukuri
在美国的一项研究中，发现在高尔夫球场上，包括绿色，球道和粗糙的高尔夫球场上管理的草皮区域中，土壤细菌的丰度和物种丰富度没有差异（Allan-Perkins等人（Allan-Perkins等）2019）。然而，维护的强度确实影响了土壤真菌群落，在大量维护的果岭上发现了最差的真菌多样性，而在粗糙的果岭中观察到了最丰富的真菌多样性。球道的真菌多样性也更高。这些差异归因于农药使用的强度。同样，在一项英语研究中，观察到，与较不太强化管理的球道和粗糙的较少管理相比，最紧密管理的草皮区域，即绿色和tee脚的区域，其微生物群落明显较小（Bartlett等人。2008）。2008）。
触摸屏幕手册签名命令...
注意：根据FCC规则的第15部分，已经对该设备进行了测试并发现该设备符合B类数字设备的限制。这些限制旨在提供合理的保护，以防止住宅安装中有害干扰。此设备可生成用途并可以辐射射频能量，如果未按照说明进行安装和使用，可能会对无线电通信造成有害干扰。但是，没有瓜兰T恤在特定的安装中不会发生干扰。如果此设备确实会对无线电或电视进行有害干扰，可以通过关闭设备并打开设备来确定，鼓励用户尝试通过以下一项或多项措施来纠正干扰：
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使用深度神经网络对经食管超声心动图图像中的左心室进行分割
胸外按压是心肺复苏 (CPR) 期间促进全身循环的主要手段。最佳胸外按压可使心脏骤停患者获得良好的复苏效果。尽管最近的 CPR 指南建议使用实时反馈设备来在复苏期间维持高质量的 CPR，但它很少与良好的复苏效果相关[1-3]。原因之一可能是未监测胸外按压的位置。先前基于胸部计算机断层扫描的研究还发现，目前建议的胸外按压位置太高，无法有效压迫左心室 (LV) [4,5]。经食道超声心动图 (TEE) 被认为是一种很好的方法，可用于识别心脏骤停的可纠正原因以及监测 CPR 质量和位置[6-8]。它还可以在复苏期间不中断胸外按压的情况下识别受外胸按压的心脏结构[9]。因此，我们可以从心脏骤停患者 TEE 图像中评估胸外按压的准确位置和外部胸外按压产生的收缩功能。这可能验证 CPR 期间促进左心室收缩功能的最佳胸外按压方法[10-12]。分割左心室对于确定胸外按压的位置和获得心脏功能定量评估指标（如舒张末期容积、收缩末期容积、面积和射血分数）是必不可少的。人们进行了许多尝试来分割左心室。Noble 等[13]基于轮廓跟踪方法，采用了基于卡尔曼滤波器的心外膜和心内膜边界跟踪系统。Bosch 等[14]将边界检测的主动外观模型改进为主动外观运动模型，可实现全自动、强大且连续的左心室检测。大多数心脏图像，如超声波图像和核磁共振成像（MRI），都有模糊的边界和严重的噪声；因此，分析这些图像需要时间，而且结果可能因人而异。人工神经网络已被提出，因为它们提供了很高的分析精度，并使医学图像的泛化成为可能[15，16]。Smistad 等人[17]建议使用 U-Net [18] 的深度卷积神经网络进行 LV 分割模型，它由一个编码器-解码器组成，在生物医学图像中显示出鲁棒的分割模型。然而，U-Net 并没有考虑所有语义特征在解码过程中的贡献。因此，Moradi 等人[19]开发了一种改进的 U-Net，称为多特征金字塔 U-Net，其中通过在 U-Net 解码器路径的所有级别上链接特征图来补充特征。然而，现有的方法有一个局限性，即它们无法识别阴影和 LV 之间的模糊边界。此外，由于胸外按压，CPR 期间获取的 TEE 图像比正常超声心动图噪声更大。我们通过应用残差特征聚合方法和各种注意技术开发了基于 U-Net 的网络。我们的模型不仅展示了使用挤压和激励块以及残差块的强大特征提取技术，而且还关注更重要的特征。工作流程如图 1 所示。下一节描述了数据组织、深度学习的数据增强技术以及我们模型的结构。
非营利组织战略规划 (SPiN)
您的董事会对战略规划负有最终责任。实际上，规划是董事会和员工的共同责任，可以通过客户和其他社区利益相关者的参与来加强。我们建议确定一个由领导组成的小团队来指导该过程并使其继续前进。这个小组不会做出所有决定，但他们可以收集信息并准备董事会和员工讨论，这些讨论构成了计划的基础。他们可以制定和编辑计划草案以供董事会审查。您的董事会应正式批准最终战略计划。这个核心规划团队通常包括几名董事会和员工，可能还包括一两个您认为可以增加价值的其他关键利益相关者。