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World File Search System图六
附件六：10 项提案征集（CFP10）
关于问答的重要通知 问答将于招标开始日期即 2019 年 5 月 7 日或之后不久通过欧盟委员会的资金和招标门户网站开放。如果对招标有任何疑问（无论是行政还是技术问题），申请人都可以通过专用的招标功能邮箱联系 JU：Info-Call-CFP-2019-01@cleansky.eu。请注意，截至 2019 年 7 月 5 日 17:00（布鲁塞尔时间）收到的问题将在分析后得到答复，并在适当的时候在问答中发布。总共预计将发布四份问答：2019 年 5 月 7 日、2019 年 6 月 7 日、2019 年 7 月 4 日和 2019 年 8 月 1 日（预计日期）。问答将通过欧盟委员会的资金和招标门户网站提供。 CfP10 主要信息日 有关此次呼吁和活动的更多信息，请访问 Clean Sky 2 网站：www.cleansky.eu
六翼天使太空科技风险投资指数
我们使用各种不同的数据源来编制我们的投资追踪数据。这包括来自我们的交易流程和网络的专有、场外信息、交易数据库（例如 Crunchbase）、行业新闻来源（例如 SpaceNews 和 Techrunch）以及公司自己的公开声明。我们仅包括以公平交易为基础投资的第三方资本，因此不包括 Jeff Bezos 等人可能在自己的太空计划中进行的个人投资。
使用非六氢酒酵母的机会...
Résumé。气候变化以及有机和更可持续的酿酒的趋势强调了使用生物学方法论的必要性。减少了SO 2的使用，减少葡萄酒乙醇含量的需求以及减少或避免使用化学植物学产品的需求促使人们寻求替代实践。在这种情况下，使用非糖果酵母有望实现环境，经济和健康可持续性目标。在这里，在整个酿酒链中，非糖酵母酵母的各种可能用途，从葡萄园进行植物学保护和控制葡萄微生物群的控制到在发酵前和发酵阶段的生物控制阶段，以减少杂种含量的使用，以减少葡萄酒的使用，以减少葡萄酒的使用，以减少葡萄酒的含量，以便在葡萄酒中使用葡萄酒的含量，以便在葡萄酒中使用葡萄酒的含量特殊葡萄酒和收获后。文献充分证明了这些用途，也与葡萄酒的感觉分析概况的改善和复杂性的提高有关。
二维材料范德华异质结光电探测器研究进展
图 3 掺杂调控 vdW 异质结理论研究典型成果（ a ）结构优化后的 C 、 N 空位及 B 、 C 、 P 、 S 原子掺杂 g-C 3 N 4 /WSe 2 异质结 的俯视图 [56] ；（ b ）图（ a ）中六种结构的能带结构图 [56] ；（ c ）掺杂的异质结模型图、本征 graphene/MoS 2 异质结的能带结 构及 F 掺杂 graphene/ MoS 2 异质结的能带结构 [57] ；（ d ） Nb 掺杂 MoS 2 原子结构的俯视图和侧视图以及 MoS 2 和 Nb 掺杂
氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
立法会CB(4)1060/15-16(01)号文件
跟 进 二 零 一 六 年 三 月 二 十 四 日 的 会 议 二 零 一 六 年 四 月 七 日 及 二 零 一 六 年 四 月 十 四 日 来 函 收 悉。来 函 要 求 政 府 提 供 英 国 国 家 航 空 交 通 服 务 有 限 公 司 (NATS) 于 二 零 一 五 年 十 二 月 以 “ 定 照 ” 方 式 为 新 航 空 交 通 管 理 系 统 ( 航 管 系 统 ) 所 作 的 检 讨 报 告 副 本。继 我 们 二 零 一 六 年 四 月 二 十 八 日 的 回 覆，我 们 现 提 供 “ 定 照 ” 方 式 检 讨 报 告 ， 以 及 分 阶 段 推 行 新 航 管 系 统 的 第 一 阶 段 整 体 过 渡 准 备 状 况 的 最 新 评 估 报 告 。 两 份 报 告 载 于 附 件 A 及 B ( 只 备 英 文 版 ) 供 委 员 参 考 。 NATS 就“ 一次过推行” 新航管系统的“ 定照” 方式进行检讨2. 由运输及房屋局( 运房局) 委聘来自英国的独立顾问公司NATS ， 根据二零一五年十二月的情况，就“一次过推行”新航管系统的做法， 以“ 定照” 方式完成有关系统就技术事宜、 运作及训练文件的检讨。 “ 一 次 过 推 行 ” 是 指 在 二 零 一 六 年 六 月 一 次 过 全 面 推 行 新 航 管 系 统 的 做 法 。 3. 在二零一五年十二月进行的“ 定照” 方式检讨，在假设新系统“ 一次过推行” 的前提下， NATS 的检讨结论认为航管系统在工程方面的表现， 与英国及新加坡等其他地区的航空交通管制中心( 空管中心) 的良好做法看齐。 NATS 当 时 ( 即 二 零 一 五 年 十 二 月 ) 提 出 一 些 意 见 ， 当