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于临时股东大会日期，245,398,800股，包括，包括136,302,015股非上市股份及109,096,785股h股。于临时股东大会日期，（i）（i）本公司概无持有库存股份（包括持有或存置于由香港中央结算有限公司建立及运作的中央结算及交收系统的任何库存股份），因此于临时股东大会上并无库因此于临时股东大会上并无库（I），因此于临时股东大会上并无库因此于临时股东大会上并无库（ii）（ii）本公司概无购回待注销之股份。出席临时股东大140,027,027,52525252525252525252525252525252525252525252525252525252525252525.0.0.0.06％6％6％。
对分组密码的实用量子差分攻击
摘要：差分攻击是分组密码的一种基本密码分析方法，利用输入和输出差分之间的高概率关系。现有的分组密码量子差分密码分析工作主要集中在基于经典计算机上构建的现有关系来估计恢复最后一轮子密钥的资源。为了利用量子计算机找到这种关系，我们提出了一种利用量子计算机搜索高概率差分和不可能差分特征的方法。该方法利用量子比特的叠加同时探索所有可能的输入和输出差分对。利用所提方法设计量子电路来搜索玩具密码 smallGIFT 的差分特征。基于分支定界的方法来验证利用所提方法获得的差分和不可能差分特征。
一种用于日间优化的混合稳健随机优化方法......
复杂的自然环境和市场环境带来的不确定性对梯级水电系统的高效运行构成了巨大挑战。为了克服这些挑战，本文研究了在电价和天然来水不确定的重组电力市场中梯级水电系统的日前调度。为了正确地模拟不确定性，我们考虑了这两类不确定性的独特特征，并分别通过不确定性集和随机场景来捕捉它们。开发了一种混合鲁棒随机优化模型来同时对冲这两类不确定性，该模型被表述为具有混合整数追索权的大规模非凸优化问题。在引入非线性项的线性化之后，采用结合拉格朗日松弛和 Dantzig-Wolfe 分解的定制混合分解方案来实现所提模型的高效计算。通过两个实际案例来证明所提模型和算法的能力和特点。
信一种低功耗、高性价比的耐 SEU 脉冲触发器设计
摘要 提出了一种节能的抗单粒子翻转（SEU）脉冲触发器设计。双模块冗余设计充分利用了脉冲触发器结构简洁的优点，避免了脉冲触发器功耗大的缺点。采用时钟门控方案降低功耗。静态配置和避免竞争机制实现了功耗、速度和抗单粒子翻转能力的平衡。通过SEU截面评估了SEU耐受性，发现其显著低于传统D触发器。采用55nm CMOS工艺设计了触发器，并进行了性能评估。所提设计实现了最低功耗，甚至低于传统D触发器。虽然牺牲了速度，但在加固设计中实现了最低的功率延迟积。所提设计为速度不敏感和功率受限的应用提供了解决方案。 关键词：单粒子翻转，抗辐射，节能，触发器 分类：集成电路
文章 基于视觉的飞机周转中进/出站和对接/解除对接节点的自动收集
摘要：飞机周转过程中关键里程碑节点的自动采集是机场协同决策发展需求中的重要内容。本文提出一种基于计算机视觉的框架，自动识别航班进出站、停靠/脱离站活动并记录相应的关键里程碑节点。该框架无缝集成了计算机视觉领域的最新算法和技术，包括预处理和关键里程碑采集两个模块。预处理模块从机场地面复杂背景中提取关键里程碑节点执行者的时空信息。第二个模块针对两类关键里程碑节点，即以路内和路外为代表的基于单目标的节点和以对接和解除对接楼梯为代表的基于双目标交互的节点，分别设计了两种关键里程碑的收集方法。构建了两个数据集用于所提框架的训练、测试和评估。现场实验结果表明，所提框架可以替代目前常规的手动记录方法，有助于自动收集这些关键里程碑节点。
从疏散角度进行列车车辆结构设计
摘要 列车作为一种高效的交通运输方式，其安全性受到广泛关注。在列车车辆结构设计中，需要对旅客疏散时间进行评估。建立仿真模型是实现此目标最快、最方便、最实用的方法。但很少有学者关注旅客列车疏散仿真模型的可靠性。本文提出了一种基于动态时间扭曲和多维缩放的新验证方法。所提方法验证了仿真模型的动态过程，提供了统计结果，可用于列车疏散场景等小样本场景。案例研究的结果表明，所提方法是一种有效且量化的动态过程中仿真模型验证方法。因此，本文基于仿真实验结果描述了列车结构尺寸对疏散的影响。结构尺寸因素包括门宽度、通道宽度和座位间距。实验结果表明，较宽的通道和合理的座位间距可以促进适当的疏散。此外，正常的列车门宽度对疏散没有影响。关键词：仿真，旅客列车疏散，结构尺寸，验证
基于神经网络的嗅觉脑电信号分类网络
摘要 —嗅觉诱发的脑电图 (EEG) 信号的分类在许多领域显示出巨大的潜力。由于 EEG 信号中的不同频带包含不同的信息，因此提取特定频带对于分类性能非常重要。此外，由于 EEG 信号的受试者间变异性很大，提取具有受试者特定信息而非一般信息的频带至关重要。考虑到这些，本信的重点是通过利用特定频带的谱域信息对嗅觉 EEG 信号进行分类。在本文中，我们提出了一种基于频带特征提取的嗅觉 EEG 信号分类网络。首先设计一个频带生成器来通过滑动窗口技术提取频带。然后，提出一种频带注意机制来自适应地优化特定主体的频带。最后，构建一个卷积神经网络 (CNN) 来提取空谱信息并预测 EEG 类别。对比实验结果表明，所提方法在分类质量和受试者间鲁棒性方面均优于一系列基线方法。消融实验结果证明了所提方法各个组成部分的有效性。
结合上下文编码的深度学习用于脑肿瘤语义分割和患者生存预测
基于深度学习的脑肿瘤分割模型遇到的最具挑战性的问题之一是，由于类别表示固有的不平衡，导致肿瘤组织类别分类错误。因此，在训练用于脑肿瘤分割的大规模深度学习模型时，通常会考虑强正则化方法，以克服对代表性组织类型的过度偏见。然而，这些正则化方法往往在计算上是详尽的，并且可能无法保证学习代表输入 MRI 示例中存在的所有肿瘤组织类型的特征。最近使用深度 CNN 模型进行上下文编码的工作已显示出对自然场景语义分割的希望，特别是由于改进了代表性特征学习，小物体分割得到了改善。因此，我们提出了一种新颖、高效的基于 3DCNN 的深度学习框架，该框架具有上下文编码，用于使用多模态磁共振成像 (mMRI) 进行语义脑肿瘤分割。所提模型中的上下文编码模块强制进行丰富的、与类别相关的特征学习，以提高整体多标签分割性能。随后，我们在基于机器学习的生存预测管道中使用上下文增强特征来提高预测性能。使用公开的2019年脑肿瘤分割（BraTS）和生存预测挑战数据集对所提方法进行评估，结果表明，所提方法显著提高了肿瘤组织分割性能和整体生存预测性能。
SSRO 决定 2022 年 7 月 - GOV.UK
2.在就所提事项作出裁定时，SSRO 审查了国防部在提交时提交的证据以及双方在回应有关所提合同的信息请求时提交的证据；承包商有争议的成本回收率的计算；间接用于合同的研发成本；以及承包商就这些成本提出的 RDEC 索赔。我们举行了口头听证会，让双方向提交委员会陈述他们的案件，并让委员会就提交的证据寻求澄清。我们与各方举行了双边会议，以澄清我们对案件事实的理解。我们会见了英国税务海关总署和英国财政部的代表，讨论 RDEC 计划的政策意图和运作，并考虑了与该计划相关的政府出版物。此外，我们还寻求并考虑了其他监管机构关于在其他监管框架中处理 RDEC 的证据，并聘请了专业的研发税收抵免咨询公司来协助了解 RDEC 计划及其与允许成本要求的相互作用。
用于模拟选择性激光熔化过程中深熔穿的温度相关热源
摘要：为了了解选择性激光熔化 (SLM) 工艺背后的物理行为，人们广泛采用了数值方法进行模拟。宏观尺度的数值模拟可以研究输入参数（激光功率、扫描速度、粉末层厚度等）与输出结果（变形、残余应力等）之间的关系。然而，有限元法求解的宏观热模型无法正确预测熔池深度，因为它们忽略了熔池中流体流动的影响，尤其是在存在深穿透的情况下。为了弥补这一限制，提出了一种易于实现的温度相关热源。该热源可以在模拟过程中调整其参数，以补偿与流体流动和小孔相关的这些被忽略的热效应，一旦关注点的温度稳定，热源的参数就会固定下来。与传统的热源模型相反，所提出的热源的参数不需要针对每个工艺参数进行实验校准。通过将所提模型的结果与各向异性热导率方法和实验测量的结果进行比较，验证了所提模型的有效性。