实收资本额时不在此限;另视公司营运需要及法令规定提列特别盈余公积,如尚有盈余并同期初未分配盈余,由董事会拟具盈余分配案,以发行新股方式为之时,应提请股东会决议后分派之。 本公司依公司法规定,授权董事会以三分之二以上董事之出席,及出席董事过半数之决议后,将应分派股息及红利或公司法第二百四十一条第一项规定之法定盈余公积及资本公积之全部或一部以发放现金之方式为之,并报告股东会。股利分派比例如下: 当年度拟分派盈余数额不得低于累积可分配盈余之百分之五十;现金股利,不得低于股利总额之百分之十。 员工酬劳发给股票或现金之对象,得包括符合一定条件之控制或从属公司员工。 第七章附则第三十条:本公司组织规程及办事细则另定之。 第三十一条:本章程未订事项,悉依公司法及其他法令规章办理。
在标准信号处理中,采样理论指出,以高于奈奎斯特速率采样的带限信号可以完美重建。这一重要特性是欧几里得信号采样的基石。然而,当信号定义在更复杂的域上时,自适应采样策略的设计仍然是一个活跃的热门话题。为了处理位于不规则域上的信号,图信号处理 (GSP) [1, 2] 已成为标准方法的有力替代方案。在这种形式化中,图定义了一个支持,信号(现在称为图信号)在此支持上定义。这允许捕获信号演变的结构,从而提供比单独考虑信号更多的信息。通过将信号处理的概念和工具推广到图上记录的信号,GSP 已证明其在滤波 [3]、重构 [4] 和采样 [5] 等许多任务中都取得了成功。对于后者,在单变量情况下提出的一个想法是利用其底层图,从某些节点的测量中重建图信号。这种称为图采样集选择(或子集采样)的方法现在已得到充分研究 [6, 7, 8]。例如,(在无噪声设置下)假设图信号是带限的,可以证明随机选择合理数量的样本/节点足以以高概率实现完美重建 [9]。不幸的是,此类方法存在一些主要局限性。首先,到目前为止,大多数文章都集中在单变量信号上。然而,GSP 中最近的出版物主张需要多域图信号处理,以便处理张量数据或矢量数据 [10, 11]。事实上,在传感器网络等多个应用环境中,数据流被记录为在网络上演变的多变量时间序列,从而定义至少
页次壹、开会程序..................................................... 1 贰、开会议程..................................................... 2 叁、选举事项..................................................... 3 肆、其他议案..................................................... 3 伍、临时动议..................................................... 3 陆、散会......................................................... 3 附件ㄧ、 董事(含独立董事)候选人名单............................... 4 二、 董事候选人兼任其他公司之职务明细表........................ 6 附录ㄧ、 公司章程................................................. 8 二、 股东会议事规则........................................... 14 三、 董事选任程序............................................. 22 四、 全体董事持股情形......................................... 25
(c)浸入量子自旋液体中的磁液滴[15]; (d)磁电材料表面上方的单个电荷,Cr 2 O 3,诱导表面下方的图像单极,然后图像单子在表面上方产生理想的单极磁场[20]。
2024年11月6日 — 获得参加国防部竞标资格。(各部委统一资格)。 “商品制造”。 “商品销售”。 “服务... 主题/规格等。 单位数量。 单价。 金额。 备注。 校准以下两项电子天平。 000,000。 以下...
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秘书处:生命科学行业促进办公室,工业促进部,千叶县工商业部,电话:043-223-2725电子邮件:sangyo-b@mz.pref.chiba.chiba.lg.jp.jp.jp
刘仲民,杨富君,胡文瑾 .多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别 [J].光电工程, 2025 , 52 (1): 240238 Liu Z M, Yang F J, Hu W J. Multi-scale feature interaction pseudo-label unsupervised domain adaptation for person re- identification[J].Opto-Electron Eng , 2025, 52 (1): 240238