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World File Search System罗先生
2024年9月26日，布罗克·斯奈德（Brock Snyder）先生委员会...
1。如何改进第337条，成为阻止侵犯美国专利，滥用美国商业秘密的产品进口产品的更强大工具，否则会破坏美国人的知识产权？汽车创新联盟（“汽车创新者”）支持了几项可以改善第337条和美国国际贸易委员会（“ USITC”）的改革。它们包括：●加强国内行业的要求。指定导致创建体现专利发明产品的基于生产的许可对于依靠USITC的“国内行业”标准是必要的。消除了非执业实体满足不属于投诉方的被许可人满足国内行业需求的能力。●加强公共利益要求。指示USITC在第337条调查中考虑公共利益。要求USITC对防止产品进口到美国的排除令做出肯定的决定。修改“类似文章的生产”公共利益因素，将投诉人及其被许可人而不是第三方生产专注于申诉人的生产。●减少时间表的时间。要求USITC确定可以在加快基础上听到的潜在倾向问题，并直接行政法法官在进行调查后的100天内决定此类问题。●限制发行排除订单。●提高USITC投诉的透明度。2。禁止发布据称侵权组件小于或等于包含该组件的整体产品价值的10％时。要求第337条USITC投诉中的投诉人和受访者披露了现实当事方的利益，包括披露任何和所有受益所有者和投资者。在您呼吁与337诉讼有关的改革的范围内，这些改革是否有助于使中国对滥用知识产权负责？上面建议的改革将使USITC恢复其预期目的，因此将有助于使海外参与者负责滥用知识产权。
Hakim Benkirane先生的偏差通知Quentin Blampey先生
肿瘤学中的精确药物旨在根据患者肿瘤的独特遗传和分子特征来个性化治疗，以提高治疗效率或最小化副作用。随着技术进步产生越来越精确的肿瘤微环境数据，该数据的复杂性也会增加。尤其是空间数据 - 最近且有前途的OMS数据类型 - 为细胞的分辨率提供了分子信息，同时将细胞在组织内的空间环境保留。为了充分利用这种财富和这种复杂性，深度学习是一种能够超过传统方法的局限性的方法。本手稿详细介绍了旨在改善单细胞和空间数据复杂系统的新深度学习和计算方法的开发。描述了三个工具：（i）SCYAN，用于细胞仪中细胞类型的注释，（ii）SOPA，一种一般的空间数据预处理管道，以及（iii）Novae，是空间数据的基础模型。这些方法适用于几个精确的医学项目，加深了我们对癌症生物学的理解，并促进了新生物标志物的发现以及确定潜在的精密医学股份目标。
Scott Chang先生
Scott Chang先生是艾伯塔大学可再生资源系土壤科学教授。Chancer教授在同位素和相关技术方面具有用于开发气候智能农业实践的应用，以减轻温室气体的排放并增强土壤中的碳固换。他被公认为是土壤科学领域最有影响力的研究人员之一，在美国土壤科学学会，加拿大土壤科学学会和美国农业学会中。Chang教授被2023年Clarivate/Web Science评为全球高度引用的研究人员。
debabrata datta先生
简介：Debabrata Datta教授在计算机科学和应用程序的本科和研究生水平上拥有多年的教学经验。他的主要研究兴趣是数据分析的领域。他是电子和电信工程师机构的终身成员。他还担任各种期刊/会议/书籍的技术委员会成员。课程教学：机器学习，数据仓库和数据挖掘，密码学和网络安全，计算机网络，套接字编程，面向对象的编程概念，微处理器，数据库管理系统，数据结构，数据结构，对书籍章节的编程贡献简介：1。Swarup Kumar Shaw，Vinayak Jaiswal，Sun Ghosh，Anal Acharya，Debabrata Datta，“使用NLP技术的Twitter情感分析器”，载于：授权使用NLP解决方案的低资源语言，Partha Pakray等编辑，由Partha Pakray等编辑198 - 232。https：//doi.org/10.4018/979-8-3693-0728-1.ch010。2。Madhumita Choudhury，Durba Paul，Anal Acharya，Nisha Banerjee和Debabrata Datta，“实时的面具面具和社会遥远的检测”，载于：有关社交福利应用程序的优化和增强计算机应用的观点，由P. Sivaram等编辑。al。，Igi Global，doi：10.4018/978-1-6684-8306-0.CH011。3。Anweshan Mukherjee，Rajarshi Saha，Ashwin Gupta，Debabrata Datta和Anal Acharya，“使用LSTM的情感分析”，载于：数据科学和机器学习百科全书，由John Wang，IGI Global编辑，IGI Global，PP。983 - 1006，doi：10.4018/978-1-7998-9220-5.CH057。4。Soumili Dey，Sustandra Datta，Rohan Das，Debabrata Datta，Anal Acharya，“使用机器学习的空间领域犯罪分析”
Mohsen Imani 先生
摘要 - 现代计算系统在有效执行学习任务方面存在重大问题。在本次演讲中，我将介绍一种新的大脑启发式计算系统，该系统支持各种学习任务，同时提供比现有平台高得多的计算效率和稳健性。我的平台采用超维 (HD) 计算，这是一种实现大脑功能原理的替代计算方法：(i) 快速学习，(ii) 对噪声/错误的鲁棒性，以及 (iii) 交织的内存和逻辑。这些特性使 HD 计算成为当今资源有限的嵌入式设备以及具有高噪声和多变性问题的深纳米级技术的未来计算系统的有前途的解决方案。为了利用 HD 计算以内存为中心的特性，我利用新兴技术来实现内存处理，从而能够进行高度并行计算和减少数据移动。我还将展示这种架构如何加速深度学习等广泛的大数据应用。