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壳聚糖作为 DUV 光刻的水基光刻胶
作为纳米加工的主要工艺，DUV 光刻通常需要在光刻胶配方、溶剂和显影剂中使用大量有毒化学品。在此背景下，提出了替代当前石油衍生光刻胶的化学品，以减少对环境的影响。壳聚糖是一种生物源光刻胶，通过用绿色溶剂（去离子 (DI) 水）替代，可实现不含有机溶剂和碱性显影剂的水基图案化工艺。本文介绍了使用壳聚糖基光刻胶进行图案化集成的最后一个分步过程。使用 CEA-Leti 的 300 毫米中试线规模的初步结果显示，图案分辨率低至 800 nm，同时等离子蚀刻转移到 Si 基板中。最后，通过生命周期分析 (LCA) 对基于壳聚糖光刻胶的整个工艺的环境影响进行了评估，并将其与传统的基于溶剂的工艺进行了比较。关键词：光刻、光刻胶、生物源、壳聚糖、水基、半导体、可持续性、LCA
FCR(2024-25)6
2024 年 5 月 17 日讨论 FCR(2024-25)6 财务委员会项目创新及科技基金总目 111 — 创新及科技新分目“香港微电子研发中心”请委员批准在创新及科技基金总目 111 创新及科技下设立 28.384 亿元的新承担额，以成立和营运“香港微电子研发中心”。问题 为把握庞大潜在市场及配合国家科技发展策略，我们需要成立「香港微电子研发中心」，设立测试认证中试线，引导和推动大学、研发中心和业界就第三代半导体进行研发合作，并借助粤港澳大湾区完善的制造业产业链，把研发成果付诸实践。 建议2. 创新科技署署长在创新、科技及工业局局长支持下，建议在创新及科技基金总目111创新及科技下增拨28.384亿元新承担额，用作成立和营运香港微电子研发中心。 / 理由 ......
集成和可持续性 - 报告 - fy24-（双页）.pdf
您的公司一直致力于减少其在其业务价值链中的碳足迹。我们在实现其物流运营中实现可持续运输方面取得了长足的进步。您的公司是印度最早通过在2021年和2022年运营中引入CNG车辆和LNG车辆来促进“绿色物流”的水泥公司之一。通过与Logistic Partners的共同努力，您的公司目前拥有420多个CNG卡车，并在其物流运营中部署了60多个LNG卡车。在这一年中，我们在运营中试用了电动卡车的使用。，我们部署了五辆电动汽车，用于从位于Madhya Pradesh的集成水泥制造单元DHAR水泥运输到我们位于马哈拉施特拉邦的磨削单元Dhule水泥。该飞行员非常成功，不仅有助于减少碳排放，而且通过改善周转时间降低成本，帮助更好地为市场服务。这是您公司表示的意图，是在其运营中扩大电动卡车的使用。
覆盖作物潜在生物燃料产量综述
摘要：美国和欧盟种植了数百万公顷的覆盖作物，以控制土壤侵蚀、土壤肥力、水质、杂草和气候变化。尽管只有一小部分覆盖作物被收获，但不断增长的覆盖作物种植面积为生物燃料行业生产生物能源提供了新的生物质来源。油菜籽、向日葵和大豆等油籽作物是商品，已用于生产生物柴油和可持续航空燃料 (SAF)。其他覆盖作物，如黑麦、三叶草和苜蓿，已在小规模或中试规模上进行了测试，以生产纤维素乙醇、沼气、合成气、生物油和 SAF。鉴于各种生物燃料产品和途径，本综述旨在全面比较不同覆盖作物的生物燃料产量，并概述已采用的提高生物燃料产量的技术。人们设想，基因编辑工具可能会对生物燃料行业产生革命性的影响，覆盖作物供应链的工作对于系统扩大规模至关重要，而且可能需要高耐受性技术来处理生物燃料覆盖作物生物质的高度成分异质性和多变性。
为印度的能源存储奠定基础
功能材料和高能量密度锂离子电池。印度理工学院马德拉斯分校汽车能源材料中心 (CAEM) 正在通过建立中试规模的锂离子电池和电池组研究设施，开发用于电动汽车和混合动力电动汽车 (HEV) 的锂离子电池。Ashok Leyland 等私营企业已开始制造基于锂离子电池的电动汽车，而 CAEM 已启动互动，以展示用于电动汽车的内部锂电池技术。印度理工学院马德拉斯分校一直致力于研究钒-氧化还原液流电池的电极材料和新型氧化还原对。印度理工学院孟买分校主要致力于开发用于电动汽车应用的锂离子电池和燃料电池的储能材料。来自 IISER 和 IIT 的几个研究小组也在致力于开发混合离子电容器装置。印度石油天然气公司的能源中心 (OEC) 有意与印度学术、研究和工业组织开展合作研究，研究这些技术方案以及与能源材料、能源生产或能源效率相关的任何其他创新技术方案。
构建人工智能就绪体系
1. 沉浸式品牌体验：品牌可以创建虚拟空间，让消费者以更具吸引力的方式与产品互动，例如，虚拟商店可以让客户在模拟环境中试穿衣服或测试产品。 2. 虚拟活动和赞助：公司可以在元宇宙中举办或赞助活动，例如虚拟音乐会、展览或贸易展。这些活动可以不受物理位置的限制，覆盖全球观众。 3. 增强客户参与度：互动式沉浸式体验可以提高客户参与度。游戏化、AR 滤镜和 VR 体验可以让营销活动更具吸引力、更令人难忘。 4. 数据收集和个性化：元宇宙可以详细跟踪用户互动和行为，为营销人员提供丰富的数据。这些数据可用于制定高度个性化的营销策略。 5. NFT 和数字资产：非同质化代币 (NFT) 可用作营销活动的一部分，向消费者提供独特的数字资产。这些可以是收藏品、虚拟商品或独家内容。
减少碳减少计划2024年1月更新
尽管我们的碳中立性目标集中在范围1和2排放上，但巴克斯特继续计算和解决我们价值链的范围3葡萄干的排放。我们努力最大程度地减少整个产品生命周期中的废物，并帮助医疗保健提供者实现其减少温室气体排放目标。2020年，巴克斯特宣布与Zeosys Medical建立合作伙伴关系，以驾驶Contrafluran麻醉气体捕获系统。该系统允许医院收集患者呼出的麻醉气体，随后进入手术室中的气体捕获系统，以防止其释放到大气中，从而减少医院相关的GHG排放。我们已经在12个欧洲国家的100多家医院中试行了这种捕获系统，并正在考虑进一步扩张。百特每年运送超过500万吨的原材料和成品，主要与第三方供应商和承运人合作。只有一小部分产品运输与与温室气体排放是范围1，因此被我们的全球碳中立性覆盖
2019-2025年中国动物疫苗行业报告
中国动物疫苗发展趋势如下：i）行业集中度不断提升。目前中国动物疫苗企业产能严重过剩，产能利用率不高，产品同质化严重。为提升竞争力，国内部分领先企业纷纷进行并购，行业集中度不断提升。ii）新产品助力行业发展。2018年，我国共登记新兽药71个，其中疫苗类新兽药22个，占比31%，疫苗类新兽药的推出有望拉动动物疫苗行业发展。iii）非洲猪瘟带来增长潜力。2018年8月，我国发生非洲猪瘟疫情，生猪存栏量大幅下降，导致猪疫苗市场大幅下滑。我国在非洲猪瘟疫苗研发方面取得突破性进展。 2019年10月，我国首次分离出非洲猪瘟病毒结构，非洲猪瘟疫苗已完成中试生产，将于2020年获批上市，将极大激发猪瘟疫苗市场活力。
FEED 研究报告 DG3（节选版）
图 1-1：Klemetsrud CC 工厂的 3D 插图 [2]。15 图 4-1：Fortum 集团未来公用事业的战略路线图。54 图 4-2：Fortum 在欧洲的工厂。55 图 4-3：CAPEX 成本分解结构。59 图 4-4：OPEX 分解结构。64 图 4-5：从概念到开始 FEED 的 CAPEX 成本发展。68 图 4-6：从开始 FEED 到结束 FEED 的 CAPEX 成本发展。69 图 4-7：从概念到开始 FEED 的 OPEX 成本发展。70 图 4-8：从开始 FEED 到结束 FEED 的 OPEX 成本发展。71 图 4-9：无货币波动的 CAPEX 的 S 曲线 [19]。74 图 4-10：无货币波动的 CAPEX 成本结构 [19]。 75 图 4-11：无货币波动的资本支出龙卷风图 [19]。75 图 4-12：无货币波动的运营支出 S 曲线 [19]。76 图 4-13：无货币波动的运营支出成本结构 [19]。76 图 4-14：无货币波动的运营支出龙卷风图 [19]。77 图 5-1：1 号线和 2 号线的焚烧过程。80 图 5-2：包括公共湿式洗涤器在内的基准设计示意流程图 81 图 5-3：3 号线烟气系统示意流程图 [16]。82 图 5-4：蒸汽和冷凝水循环的简化图。82 图 5-5：克莱梅茨鲁德 CC 工厂的简化流程图 [23]。 88 图 5-6：二氧化碳捕获效率与蒸汽流量的关系（TechnipFMC，指示性）。109 图 5-7：RAM 分析的工作范围，TechnipFMC [25]。111 图 5-8：中试工厂的 PFD，标明了测量点和取样点 [34]。117 图 5-9。中试工厂的简化 3D 视图（不含容器）。118 图 5-10：中试工厂的记录运行时间。123 图 5-11：降解产物浓度 124 图 5-12：DNV GL 的合格技术声明。127 图 5-13：CC 工厂占地面积（绿色区域）[38]。132 图 5-14：CC 工厂的初步布局，TechnipFMC [39]。 133 图 5-15：克莱梅茨鲁德 CC 工厂和中间储存的 3D 插图 134 图 5-16：克莱梅茨鲁德 CC 工厂和中间储存的 3D 插图 134 图 5-17：克莱梅茨鲁德 CC 工厂和中间储存的 3D 插图 135 图 5-18：克莱梅茨鲁德 CC 工厂和中间储存的 3D 插图 135 图 5-19：需要爆破的岩石体积的 3D 表示 136 图 5-20：区域划分，（红色和黄色点线） 136 图 5-21：克莱梅茨鲁德中间储存和卡车装卸区概览 [41]。 137 图 5-22：Klemetsrud 的中间储存和卡车装载设施 138 图 5-23：Klemetsrud 的中间储存和卡车装载设施 138 图 5-24：Klemetsrud 垃圾发电厂周围区域。 139 图 5-25：奥斯陆港 Kneppeskjær 的位置。 140 图 5-26：Kneppeskjær 二氧化碳出口终端区的位置奥斯陆港。 141 图 5-27：奥斯陆港港口设施当前总体设计草图。 142 图 5-28：奥斯陆港港口设施的 3D 视图。 143 图 5-29：奥斯陆港港口设施的 3D 视图。 143 图 5-30：从西北方向看到的奥斯陆港港口仓储区 [2]。 144 图 5-31：从西南方向看到的奥斯陆港港口仓储区 [2]。 144 图 5-32：卡车卸货/港口仓储设施的初步布局 145 图 5-33：Kneppeskjær 旧岛（红色部分），码头建于其上 146
可解释医疗人工智能的情境敏感框架
摘要 可解释人工智能 (XAI) 是一个新兴的多学科研究领域，旨在开发使 AI 系统更易于解释或解读的方法和工具。XAI 研究人员越来越多地认识到可解释性是一种对环境、受众和目的敏感的现象，而不是一个可以直接测量和优化的单一明确定义的属性。然而，由于目前没有可解释性的总体定义，这给这个多学科领域内的许多不同研究人员带来了沟通不畅的风险。这是我们在本文中试图解决的问题。我们概述了一个称为解释实用主义的框架，我们认为它有两个吸引人的特点。首先，它允许我们在明确的环境、受众和目的相关术语中概念化可解释性，同时保留可解释性的统一底层定义。其次，它使任何可能支撑关于寻求解释目的的可解释性相互冲突的主张的规范性分歧变得显而易见。第三，它使我们能够区分 AI 可解释性的几个维度。我们通过将这个框架应用于一个案例研究来说明这个框架，该案例研究涉及一个机器学习模型，用于预测患有意识障碍的患者是否有可能恢复意识。