Rocío 拥有代表可再生能源开发商的经验,专注于帮助客户创造可融资和可销售的可再生能源资产。Rocío 还代表金融机构、投资者和项目发起人处理美国和拉丁美洲的能源、基础设施、采矿和可再生能源项目的融资。Rocío 以在项目生命周期的任何阶段提供解决复杂问题的多样化解决方案而自豪。
Matthew 是 Cooley 全球知名专利咨询和起诉业务的主席。Matt 拥有超过 20 年的经验,是生物技术、制药和医疗器械公司值得信赖的商业顾问。他为上市公司和私营公司(包括早期和中期组织)提供复杂的知识产权 (IP) 事务和市场独占策略方面的建议,以最大限度地提高他们的收入并实现他们的业务目标。他巧妙地代表客户处理风险融资、首次公开募股 (IPO) 和其他资本市场交易、并购交易以及许可和合作机会。Matt 以其积极主动和前瞻性的方法制定知识产权和风险缓解策略而闻名,这些策略为客户提供高效、富有创意和以业务为导向的解决方案。
遥感设备制造商:为一家大型遥感设备公司准备和申请专利申请,用于识别和跟踪零售和其他环境中的物流运营中的物体。饮料制造商:为一家大型饮料制造商管理包含数百项专利的全球专利组合;准备和申请了数十项专利。半导体公司:为大型半导体公司准备和申请了有关电路、工艺和系统的众多专利。海洋技术:开发了涵盖船舶所有技术方面的专利组合,包括通信、系统控制、船舶跟踪、自主操作、用于监控系统操作的机器学习、结构设计等。医疗器械制造商:开发了真空辅助伤口治疗系统的系统级专利组合;准备和申请了数十项系统和敷料专利;为以下领域进行专利准备和申请:超声波系统;MRI 系统;筋膜组织治疗装置;X 射线传感器;用于监测的植入式装置;手术器械及其所用设备;轮椅;病床;残障人士使用的代步车。电信公司:准备了数百份专利申请,包括管理全球申请,形成了包含 600 多项专利的专利组合。国防承包商:为一家中型国防承包商准备并起诉专利申请,该承包商拥有各种国防相关技术,包括独立技术和 OEM 解决方案。新产品开发商:为各种初创企业和中型产品开发商制定美国和国际知识产权战略,以使用专利保护新产品并保护其他知识产权资产。广告公司:为零售广告领域的一家初创公司开发了专利组合,其中包括多种广告、营销和产品推广业务方法。财富 500 强公司:为财富 500 强公司开发了相当大的专利组合,以保护其创新信息技术,包括软件架构工具和方法,包括互联网工具、项目开发软件工具、能源交易指数、数据库管理工具和许多其他软件工具。在线媒体:为多家数字媒体公司开发了专利组合,包括传统报纸公司的在线分拆公司和新媒体初创公司。时尚和美容行业:制定了一项知识产权战略,结合使用设计和实用专利、版权和商标来保护客户在鞋子、钱包和其他时尚配饰方面的知识产权。计算机打印机公司:在针对一家非实施实体的专利侵权案中,该公司此前曾与另一家行业被告达成 4 亿美元的和解,制定并执行了一项成功的辩护策略,包括非侵权定位和无效性搜索,其中涉及软件注册系统和流程。
Darin 在代表贷方、其他融资方、投资者和赞助商处理 P3 能源项目融资、私募以及银行和非银行贷款机构的创新融资结构方面拥有独特的经验。他协助客户处理公用事业规模、住宅和商业以及工业太阳能项目(包括包含储能组件的社区太阳能项目)、储能项目、电动汽车部署和相关电动交通基础设施项目以及大型风电项目,此外他还熟悉其他能源项目技术,包括海上风电开发、液化天然气终端、热电联产/区域供热和制冷项目、生物质和生物燃料项目以及其他能源和替代能源技术。
在中央供应商数据库中注册的服务提供商和Ethekwini供应商门户网站上邀请报价,以供PPE服装-Waterpark的供应和交付。可以从Ushaka Marine World网站获得带有详细信息的报价文档www.ushakamarineworld.gov.za或Ethekwini网站www.durban.gov.za此报价将根据行政合规性,强制性要求,价格和优先级为80/20/20的策略中的规定,并在80/20/20的策略中评估该报价。优先采购法规2022,其中将应用80/20点系统,其中80分的价格为价格,而对于特定目标,则必须使用20点,并且为此目的,必须将封闭式的表格与您的详细报价一起审查,完成和提交。投标人必须提交税收清算或所得税参考号,安全别针和TCC编号。
1。Abbreviations DD Due Diligence DFI Development Finance Institutions ESG Environmental and Social Governance IGC Independent Grants Committee IMM Impact Measurement & Management GHG Greenhouse gases GIIN Global Impact Investing Network MDB Multilateral Development Bank MEL Monitoring, Evaluation and Learning MOU Memorandum of Understanding MSE Micro and Small Enterprise NPO Nonprofit organization NGO Non-governmental Organizations NP National Platform NPL国家平台联络ODA官方发展援助经合组织经合组织的经济合作与发展P4G绿色增长合作伙伴和全球目标2030 RF结果框架SDGS UN可持续发展目标SOG SOG SOG SOG SOG SOG SOG绿色TA技术援助TOC的变革技术准备水平WRI World World Resources Institute
22Health Ventures 22Health Ventures 是一家总部位于新加坡的早期风险投资公司,旗下有一支为创新型健康科技企业家提供资金的风险基金,以及一个支持新加坡健康科技创新生态系统的增值服务平台,以帮助初创企业提高全球竞争力。 Antares Ventures Antares Ventures 是一家总部位于新加坡的基金,投资于 A 轮左右的深度科技初创企业。我们专注于能源转型和脱碳、农业和食品、城市和交通以及健康领域,使初创企业能够扩大规模并在亚洲增长市场产生影响。 East Ventures East Ventures 是东南亚一家开创性的、领先的跨行业风险投资公司。East Ventures 成立于 2009 年,现已转变为一个提供多阶段投资的整体平台,为东南亚 300 多家科技公司提供从种子期到成长期的投资。
合作伙伴关系,除了公开交易的合作伙伴关系以及在2024年举行PTET选举的合作伙伴之外,必须为每个未填写内布拉斯加州非居民所得税协议的非居民个人合作伙伴扣除内布拉斯加州所得税税。出于表格12N和所得税预扣要求的目的,个人包括授予人信托的非居民授予人。签署12N表格的非居民合作伙伴同意提交内布拉斯加州所得税申报表,并直接支付DOR缴纳的所有税款。这使合伙企业从代表合作伙伴缴纳所得税扣除的义务。所有签名和填写的表格12N必须附加到1065n表格上。如果未针对非居民合作伙伴签署并填写12N表格,则需要支付的金额为5.84%的非居民合伙人从内布拉斯加州来源占合伙征税收入的份额。
大阪,日本,2025年1月17日 - Shionogi&Co.,Ltd。(总部:日本大阪;首席执行官:Isao Teshirogi博士,博士学位;此后“ Shionogi”)Shionogi Inc.宣布,Shionogi的纽约市一项奖励,已授予Shionogi的纽约市一家企业,该公司已授予Shionogi的一项企业,该公司已获得300万美元的批准。推进S-892216(一种3Cl蛋白酶抑制剂)的开发,作为一种长效注射,可用于19次预防前预防。RRPV是由生物医学高级研发局(Barda)资助的财团,该局(Barda)是美国卫生与公共服务部(HHS)战略准备和响应(ASPR)的一部分。该项目奖将解决暴露前预防治疗剂的差距,该疗法有可能提供防止Covid-19的严重结果提供保护。Shionogi计划在美国提交研究新药应用,并于今年开始第一阶段研究。 “即使有可用的疫苗和治疗方法,Covid-19仍然是严重的全球健康风险。 我们分享了巴尔达对这种未满足的需求的认可,并感谢其为这项重要计划选择S-892216。 “凭借我们在抗病毒药物开发方面的深厚专业知识,不断扩大对Covid-19的知识和Barda的支持,我们将促进S-892216的暴露前预防计划,以满足公共卫生的需求。”Shionogi计划在美国提交研究新药应用,并于今年开始第一阶段研究。“即使有可用的疫苗和治疗方法,Covid-19仍然是严重的全球健康风险。我们分享了巴尔达对这种未满足的需求的认可,并感谢其为这项重要计划选择S-892216。“凭借我们在抗病毒药物开发方面的深厚专业知识,不断扩大对Covid-19的知识和Barda的支持,我们将促进S-892216的暴露前预防计划,以满足公共卫生的需求。”
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要,包括生态研究,农业和保护工作。统计数据表明,错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较,这可能是耗时的,并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢,并且会遭受人为错误,从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展,尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外,对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习(ML)模型在来自四个植物物种(Arjuna,Guvva,Chinar,Jatropha)的叶片图像数据集上,我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取,实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性,并支持植物学,农业和环境管理中的各种应用。