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World File Search System突出贡献
NACE 西部地区会议最终计划
西部地区 Richard F. Stratfull 服务奖颁发给居住在西部地区的 NACE 成员，以表彰其出色的服务。在正常职责和任务之外，对时间和才能做出的突出贡献将在以下一项或多项方面得到表彰：• 作为一名地区官员，为西部地区服务出色 • 作为一名部门官员，为部门服务出色 • 在任期或临时任务期间为该地区或部门做出杰出服务 • 在西部地区的一个或多个腐蚀研讨会上表现出色 • 在西部地区的一个或多个会议上表现出色 • 提高了西部地区公众对 NACE 组织的认识
疫情之下直播助力中国经济复苏研究
摘要 .自2019年以来，疫情一直是各国人民关注的焦点，至今仍持续对经济发展、人类健康和社会稳定造成冲击。如何在疫情之下助力经济复苏，成为这个时代意义深远的艰巨任务。本文以直播盛行的中国为研究对象，探讨直播如何助力中国经济的振兴。研究方法是引用各类直播平台带来的数据和政府部门报告，以说明直播的贡献和重要性。最后，本文论证了直播有潜力为中国经济的振兴做出突出贡献，包括消除农村贫困、刺激消费和税收、促进经济转型等。
2025 年 1 月 7 日 2024 年圣伊西多尔奖...
b.银级奖章：银级奖章表彰那些在网络任务推广中做出突出贡献的人，他们在获奖者、上级、下属和同事眼中脱颖而出。这些被提名者在其军事部门中经验丰富，并因其对网络任务和领域以及其组织内的贡献而获得服务级别的认可。这些人还必须表现出最高标准的正直和道德品质，表现出卓越的专业能力，并以优异的表现为网络任务服务。获奖者将被授予银质奖章、丝带和证书。今年有 10 个银级奖项。银级奖项需要上校（指挥官/参谋长/主任）认可。
推进乌干达艾滋病毒/艾滋病研究
摘要 乌干达已成为艾滋病毒/艾滋病研究的重要力量，为全球抗击这一持续流行病的努力做出了突出贡献。本综述探讨了乌干达艾滋病毒/艾滋病研究的最新进展和未来方向，重点关注基因治疗、广谱中和抗体 (bNAbs)、长效抗逆转录病毒疗法 (ART) 和潜在治疗方法等关键领域。人们正在探索基因编辑方面的最新创新，尤其是 CRISPR-Cas9，通过靶向和从宿主基因组中去除病毒来潜在地治愈艾滋病毒。针对病毒保守区域的 bNAbs 的研究有望实现更有效的预防和治疗策略。长效 ART 方案的开发代表了一项重大进展，旨在简化治疗并提高依从性。此外，乌干达还积极参与寻求功能性和杀菌性治疗方法，这些治疗方法有可能根除病毒或控制病毒而无需持续治疗。尖端诊断技术的整合，如即时诊断和核酸检测，正在加强对艾滋病毒的早期发现和管理。公私伙伴关系在推动研究、提供必要资源和专业知识方面发挥着至关重要的作用。社区参与确保研究保持相关性和文化敏感性，而政策和监管框架则支持符合道德的研究和创新。展望未来，乌干达的研究工作有望为全球艾滋病毒/艾滋病管理战略做出重大贡献。通过应对新兴趋势、促进合作和确保公平获得新疗法，乌干达有能力在全球抗击艾滋病毒/艾滋病的斗争中发挥领导作用，改善国家和国际公共卫生成果。关键词：艾滋病毒/艾滋病、乌干达、新兴趋势、影响、未来方向
中国电信股份有限公司 2024 年中期业绩报告（经编辑）
报告期内，公司实现营业收入 4.3% 增长，服务收入同比增长 4.3%，增速高于行业；盈利能力持续增强，净利润同比增长 8.2%，增速高于收入增幅，净利润率同比提升 0.4 个百分点；股东回报持续提升，ROE 同比提升 0.2 个百分点；电信云迈向智能云新阶段，保持快速增长，收入达到 552 亿元，服务收入贡献率 22.4%，市场领先地位继续巩固和提升。公司加快提升智能服务能力，用户满意度和口碑优势进一步巩固和提升。幻灯片 7：科技创新迈上新台阶公司聚焦网、云、云网融合、人工智能、量子&安全四大技术方向，完成科技创新和研发体系 RDO 布局。科技创新和研发投入持续增加，研发费用同比增长12.5%，科研团队建设加快，科技专家和人才“雁阵”数量突破1万人，研发人员数量接近3.8万人，较2023年底增长15%以上。公司科技创新能力不断提升，被评为2023年度中央企业科技创新突出贡献企业，在4个根技术方向取得突破，被认定为多项前沿技术原创技术来源，牵头组建云计算、量子通信、下一代光网络等创新联盟，2个项目荣获国家科技进步一等奖。幻灯片 8：构建领先的“熙让”一体化智能计算服务能力 公司构建领先的“熙让”一体化智能计算服务体系与能力，打造算力、平台、数据、模型、应用五位一体的智能计算云能力体系，全面开放生态合作，为客户提供“用得上、用得起、用得好”的智能计算服务。“熙让”一体化智能计算平台凭借强大的计算网络调度、高效的异构计算、一站式服务等优势，突破多项关键技术。
基于脑启发前向的图神经网络...
工业中的过程控制（Huang et al., 2023; Liu et al., 2023; Zhang R. et al., 2023）。受益于信号处理和深度学习（DL）的进步，BCI 的一个突出子集是脑电图 (EEG)（Gao and Mao, 2021; Zhao et al., 2022; Li H. et al., 2023）。EEG 技术主要用于识别和分类运动想象 (MI) 信号，这对中风患者等行动障碍者来说是一种重要的辅助手段。EEG 的高精度、实时响应和成本效益使其有别于其他神经成像技术，如脑磁图和功能性磁共振成像（Huang et al., 2021; Mirchi et al., 2022; Tong et al., 2023）。传统的 MI-EEG 分类算法采用空间解码技术，利用从头皮记录的多通道 EEG 数据来识别运动意图 (Xu et al., 2021)。为了对来自多通道 MI-EEG 的信号进行分类，已经提出了各种方法，有效地捕捉它们的时间、频谱和空间特征 (Tang et al., 2019; Wang and Cerf, 2022; Hamada et al., 2023; Li Y. et al., 2023)。鉴于 EEG 信号的节律性和非线性特性，已经提出了几种利用小波调制和模糊熵的特征提取技术。 Grosse（Grosse-Wentrup and Buss，2008）介绍了一种结合公共空间模式 (CSP) 进行空间滤波和降低维数的方法，并辅以滤波器组技术将空间细化信号划分为多个频率子带。同样，Malan 和 Sharma（2022）开发了一个基于双树复小波变换的滤波器组，将 EEG 信号分离为子带。将 EEG 信号分割成这些子带后，通过 CSP 从每个子带得出空间特征，随后采用监督学习框架进行细化。Fei 和 Chu（2022）提出了一种利用相空间和小波变换的多层孪生支持向量机。尽管这些方法具有潜力，但它们忽略了电极之间的拓扑关系，因此需要进一步优化以提高 MI 分类准确性。认识到神经科学对脑网络动力学和神经信号传播机制的日益重视，图卷积网络 (GCN) 已被引入用于解码 EEG 信号（Wang 等人，2021；Du G. 等人，2022；Gao 等人，2022）。然后 Kipf 和 Welling（2016）将图论和深度学习结合起来以捕捉节点之间的关系。巧合的是，Hinton（2022）提出的神经传递领域的一个突破性概念前向-前向 (FF) 机制正在引起人们的关注。该机制提供了一种有效的方法来处理神经网络中的序列数据，而无需存储神经活动或暂停以进行错误传播。我们的研究旨在将 FF 机制与 GCN 相结合，用于基于 EEG 的 BCI，从而在运动意象分类方面取得重大进展。在研究中，我们提出了一种创新的 F-FGCN 框架用于 MI 分类。我们研究的突出贡献如下：