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欧盟关于制造和处理食品垃圾的目标声明
（罗马尼亚） 17. Jan den Boer，弗罗茨瓦夫环境与生命科学大学助理教授（波兰） 18. Mattias Eriksson，瑞典农业科学大学副教授（瑞典） 19. Tianyu Zhang Jin，加泰罗尼亚理工大学食品浪费研究博士生（加泰罗尼亚） 20. Claudio Beretta 博士，苏黎世应用技术大学（瑞士） 21. Farina Kiefer，德国环境援助组织食品与农业专家（德国） 22. Alexander Theodoridis，BOROUME 创始成员兼首席执行官（希腊） 23. Héctor Barco，Fundació Espigoladors 食品浪费专家（西班牙） 24. Anna Strejcová，Zachraň jídlo 食品浪费专家和研究员（捷克共和国） 25. Martin Bowman，Feedback Global 高级政策与活动经理（欧洲） 26. Christophe Diercxsens，Too Good To Go 公共事务总监（全球） 27. Paula Unland，Restlos Glücklich Berlin 教育顾问（德国） 28. Piotr Barczak，波兰零废物协会循环经济顾问（波兰） 29. Alexandra Ghenea，Ecoteca 副总裁（罗马尼亚） 30. Paola Hernández Olivan，Mensa Cívica 项目协调员（西班牙） 31. Mercè Boy Roura，维克大学 - 加泰罗尼亚中央大学 BETA 技术中心
合并收入为 3.869 亿欧元
Technoprobe SpA 负责编制公司会计文件的官员 Stefano Beretta 先生声明，根据《合并财务法》第 154 条第 2 款的规定，据他所知，演示文稿中包含的会计信息与文件结果、会计账簿和记录相符。 2024 年 9 月业绩将于今天下午 4:30（欧洲中部时间）通过音频网络直播电话会议向金融界公布。 *** 董事会召开股东大会 最后，董事会决定于 2024 年 12 月 20 日上午 10:00 一次性召开普通股东大会 会议将决定： 根据第 125/2024 号立法法令分配认证可持续发展报告一致性的任务； 根据第 125/2024 号立法法令确认经增选任命的董事任职。 2386 民法典。会议通知以及将提交给会议的所有文件将在法律和公司章程规定的时间和方式下在公司注册办事处（地址：Via Cavalieri di Vittorio Veneto n. 2, 23870 Cernusco Lombardone (LC)、Technoprobe 网站 www.technoprobe.com 的“治理/股东大会”部分和授权存储机制“eMarket Storage”(www.emarketstorage.it)）上向公众提供。本新闻稿和演示文稿将在 Technoprobe 网站 https://www.technoprobe.com 的“投资者关系”部分以及名为“eMarket Storage”的授权存储系统（www.emarketstorage.it）上提供。
2024 年 12 月 11 日星期三，就 2024 年意大利建筑、工程和建筑行业报告进行会议辩论 -
关节感谢2024年报告的121家公司（在纸张和数字版本之间）：3BA，3TI PROGETTI，ABDR，ACEA，ACEA（基础架构），Adriacos，Aecom Italia，Aegis，Aegis - Cantarelli＆Cantarelli＆Partners，Ag＆P greenscape，akeron，Akeron，Akeron，Aigenscape astria，Allpplan，Alplan，Alplan，Alplan，Alplan，Alpan and arpera and arpera and arpera，arpera，arpera and arpera，arpera，arpera，arpere as and arpera aste as and arpe IA，ATI项目，Baumschlager Eberle，Beretta Associati，Binini Partners，Bizzarri，BMS Progetti，Boffa Petrone Partners /Building，Bono，Bono，Cosorzio stobile stobile eteteria，Consorzio stabile Eteria，Conteco，Conteco，Conteco EOS咨询，ESA工程，EY工程和技术服务，F＆M Ingegneria，GAD全球援助开发，GAE Engineering，Garretti Associates, GEZE, Gpa Partners, Gruppo Contec, Harpaceas, Hill International, Holzner & Bertagnolli Engineering, Hub Engineering, Hydea, IA2Buildings, Ideàs, Il Prisma, Inarcheck, Interplan 2 Architects, IQT Consulting, Ird Engineering, Italconsult, Italferr, J&A, La Sia, LC&Partners, Lombardi Ingegneria, Lombardini22, Luca Dini, MAD Architects, Maestrale, Maire, Manens, Mpartner, Net Engineering, No Gap Controls, OBR – Open Building Research, Offtec Progetti, One Team, One Works, Open Project, Pier Currà Architettura, Pierattelli Architetture, Pini Group, Pininfarina, Politecna Europa, Politecnica, Proger, Progetto CMR, Progin, Pro Iter Group, Recchi Engineering, Rimond, Rina Consulting, Sbga Blengini Ghirardelli, SCE Project, Schiattarella Associati, Seingim、Settenta7、Sidoti Engineering、SIIP、Sina、Soa Group、Speri、Starching、Sti Corporate、Studio Amati / Next-A、Studio Cartolano、Studio in.PRO、Studio Marco Piva、Systematica、Systra、TeamSystem、Technital、Techproject、Tecne、Tecnicaer (Consorzio Mythos)、Tekne、Valle 3.0、Venicecom Group、Vianini Lavori、Wsp Italia、Xorigroup /Cloud for Bim。
员工对数字化转型战略的接受程度
借助 Skywise，空客通过其新颖的平台 BM 创造了价值和新产品。例如，空客利用 AI 工具分析数据，旨在进行预测性维护、提高燃油效率和提高乘客安全。2 最终，使用数字工具收集和分析数据以及创建平台 BM 通过提高运营效率、可靠性和安全性为空客创造了价值。此示例说明了制造业企业如何使用 DT 来创新产品、改进业务和制造流程以及创建新的 BM。然而，尽管有一些成功的 DT 例子，但传统制造公司在成功实施其 DT 战略方面往往举步维艰（Gregory 等人，2015 年），“该战略旨在协调、优先考虑和实施前数字化组织的转型工作”（Chanias 等人，2019 年；第 17 页）。因此，DT 战略定义了组织中 DT 计划的范围和目标。由于这些举措往往雄心勃勃，旨在实现彻底的组织创新（Moschko 等人，2023 年），就像空客的例子一样，很大一部分 DT 举措都未能实现最初的目标，也就是说，它们最终只是渐进式优化，而不是（BM）创新（Moschko 等人，2023 年；Smith & Beretta，2021 年）。虽然人们普遍认为 DT 的失败率很高，也就是说，DT 举措远远没有达到其目标，但 Wade 和 Shan（2020 年）进行的一项荟萃分析得出的结论是，87.5% 的 DT 失败了，这也意味着与传统的组织变革相比，失败率更高。尽管 DT 失败的原因是多方面的（例如不切实际的期望、范围有限、管理不善和文化障碍），但 Wade 和 Shan（2020）解释说，文化挑战是 DT 战略失败的主要原因，因为管理者低估了文化障碍（Wade & Shan，2020），并指出员工在 DT 中的作用。这种低估也反映在与 DT 管理相关的研究中。这令人惊讶，因为 DT 战略需要依靠员工的支持来实施（Schneider & Sting，2020），而
请以以下方式引用本文：Zerbst, U., Bruno, G., Buffiere, JY., Wegener, T., Niendorf, T., Wu, T., Zhang, X., Kashaev, N., Meneghetti, G., Hrabe, N., Madia, M., Werner, T., Hilgenberg, K., Koukolíková, M., Procházka, R., Džugan, J., Möller, B., Beretta, S., Evans, A., Wagener, R., Schnabel, K., Damage tolerant design of supplementary manufacturing metal components strictly tocyclic loading: State of the art and challenges, Progress in Materials Science (2021), doi: https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2021.100786
我们发现，许多经典概念需要扩展，以适应 AM（特别是激光粉末床熔合）中存在的特定微观结构（晶粒尺寸和形状、晶体结构）和缺陷分布（空间排列、尺寸、形状、数量）。例如，缺陷的 3D 表征变得至关重要，因为 AM 中的缺陷形状多种多样，对疲劳寿命的影响方式与传统生产的部件不同。这些新概念对解决 AM 部件疲劳寿命确定的方法有直接影响；例如，由于仍然缺少缺陷分类和可容忍形状和尺寸的量化，因此必须定义一种新策略，即理论计算（例如 FEM）允许确定最大可容忍缺陷尺寸，并且需要无损检测 (NDT) 技术来检测此类缺陷是否确实存在于组件中。这些示例表明，AM 部件的组件设计、损坏和故障标准以及特性（和/或 NDT）如何完全相互关联。我们得出结论，这些领域的均质化代表了工程师和材料科学家当前面临的挑战。
海报展示（截至 2023 年 9 月 14 日）
海报展示（截至 2023 年 9 月 14 日）海报会议 B 10 月 13 日星期五 | 下午 12:30-下午 4:00 第 2 层，展览厅 D B002：FHD-286 在 AML 或 MDS 患者中开展的 1 期研究中的药效学和抗肿瘤机制。Mike Collins，Foghorn Therapeutics，美国马萨诸塞州剑桥。B003：从晚期癌症患者的肿瘤组织和 Tempus 基因组数据库的液体活检中收集的 TSC1 和/或 TSC2 变异的真实世界 (RW) 表征和频率。David J. Kwiatkowski，布莱根妇女医院，美国马萨诸塞州波士顿。B004：NF-κB 和 NRF2 信号之间的分子串扰影响 HPV 相关头颈癌的预后。Aditi Kothari，北卡罗来纳大学，美国北卡罗来纳州教堂山。 B005：分子分析和 ESCAT 分类对患者结果的影响：居里研究所分子肿瘤委员会的经验。Maud Kamal，法国巴黎居里研究所。B006：通过邻近连接试验评估的高 RAS-RAF 结合与 NSCLC 对 KRAS G12C 抑制剂的敏感性有关。Ryoji Kato，美国佛罗里达州坦帕市 H. Lee Moffitt 癌症中心和研究所。B007：NCI-MATCH 试验 (EAY131) 中肿瘤组织和血浆基因分型之间的一致性。Mohamed A. Gouda，德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯顿。B008：机器学习支持对具有光谱重叠的共定位多重 IHC 信号进行量化。Waleed Tahir，PathAI，美国马萨诸塞州波士顿。 B009：基于面板的同源重组缺陷突变特征与转移性去势抵抗性前列腺癌对 PARP 抑制的反应有关。Daniel Boiarsky，塔夫茨医学中心，美国马萨诸塞州波士顿。B010：使用加性多实例学习模型对 H&E 全幻灯片图像中的基因表达特征进行空间分辨预测。Chintan Parmar，PathAI，美国马萨诸塞州波士顿。B011：GDF-15 是上皮样血管内皮瘤侵袭性的生物标志物，并通过 ATF4 抑制被雷帕霉素下调。Alessia Beretta，意大利米兰国家肿瘤研究所 IRCCS 基金会。 B012：验证 OncoSignature 检测，这是一种针对 ACR-368 的响应预测定量多重免疫荧光检测，用于预测癌症患者对 CHK1/2 抑制剂 ACR-368 的敏感性。Michail Shipitsin，Acrivon Therapeutics，美国马萨诸塞州沃特敦。B013：乳腺癌 Notch 转录组特征的鉴定。Felix Geist，默克集团医疗保健业务，德国达姆施塔特。B014：非小细胞肺癌患者 Nectin-4 蛋白表达的特征。Sean Santos，Bicycle Therapeutics，美国马萨诸塞州剑桥。
海报展示（截至 9/19/23）
海报展示（截至 2023 年 9 月 19 日）海报会议 B 星期五，10 月 13 日 | 下午 12:30-下午 4:00 第 2 层，展览厅 D B002：FHD-286 在 AML 或 MDS 患者中开展的 1 期研究中的药效学和抗肿瘤机制。Mike Collins，Foghorn Therapeutics，美国马萨诸塞州剑桥。B003：从晚期癌症患者的肿瘤组织和 Tempus 基因组数据库的液体活检中收集的 TSC1 和/或 TSC2 变异的真实世界 (RW) 表征和频率。David J. Kwiatkowski，布莱根妇女医院，美国马萨诸塞州波士顿。B004：NF-κB 和 NRF2 信号之间的分子串扰影响 HPV 相关头颈癌的预后。Aditi Kothari，北卡罗来纳大学，美国北卡罗来纳州教堂山。 B005：分子分析和 ESCAT 分类对患者结果的影响：居里研究所分子肿瘤委员会的经验。Maud Kamal，法国巴黎居里研究所。B006：通过邻近连接试验评估的高 RAS-RAF 结合与 NSCLC 对 KRAS G12C 抑制剂的敏感性有关。Ryoji Kato，美国佛罗里达州坦帕市 H. Lee Moffitt 癌症中心和研究所。B007：NCI-MATCH 试验 (EAY131) 中肿瘤组织和血浆基因分型之间的一致性。Mohamed A. Gouda，德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯顿。B008：机器学习支持对具有光谱重叠的共定位多重 IHC 信号进行量化。Waleed Tahir，PathAI，美国马萨诸塞州波士顿。 B009：基于面板的同源重组缺陷突变特征与转移性去势抵抗性前列腺癌对 PARP 抑制的反应有关。Daniel Boiarsky，塔夫茨医学中心，美国马萨诸塞州波士顿。B010：使用加性多实例学习模型对 H&E 全幻灯片图像中的基因表达特征进行空间分辨预测。Chintan Parmar，PathAI，美国马萨诸塞州波士顿。B011：GDF-15 是上皮样血管内皮瘤侵袭性的生物标志物，并通过 ATF4 抑制被雷帕霉素下调。Alessia Beretta，意大利米兰国家肿瘤研究所 IRCCS 基金会。 B012：验证 OncoSignature 检测，这是一种针对 ACR-368 的响应预测定量多重免疫荧光检测，用于预测癌症患者对 CHK1/2 抑制剂 ACR-368 的敏感性。Michail Shipitsin，Acrivon Therapeutics，美国马萨诸塞州沃特敦。B013：乳腺癌 Notch 转录组特征的鉴定。Felix Geist，默克集团医疗保健业务，德国达姆施塔特。B014：非小细胞肺癌患者 Nectin-4 蛋白表达的特征。Sean Santos，Bicycle Therapeutics，美国马萨诸塞州剑桥。
海报演示（截至9/14/23）
海报演示文稿（截至9/14/23）10月13日（星期五）海报会议B | 12:30 pm-4：00 PM 2级，展览馆D B002：在AML或MDS受试者中，在1期研究中，FHD-286的药效学和抗肿瘤机制。Mike Collins，Foghorn Therapeutics，美国剑桥，美国。b003：从肿瘤组织和液体活检中收集的TSC1和/或TSC2改变的现实世界（RW）表征和频率是晚期癌症患者的TEMPUS基因组数据库的液体活检。美国马萨诸塞州波士顿的杨百翰和妇女医院的戴维·J·Kwiatkowski。b004：NF-κB和NRF2信号之间的分子串扰会影响与HPV相关的头颈癌的预后。Aditi Kothari，UNC，美国北卡罗来纳州教堂山。b005：分子分析和ESCAT分类对患者结局的影响：库里学院分子肿瘤板的经验。莫德·卡马尔（Maud Kamal），法国巴黎库里学院。b006：通过接近连接测定评估的高RAS-RAF结合与NSCLC中对KRAS G12C抑制剂的敏感性有关。Ryoji Kato，H。LeeMoffitt癌症中心和研究所，佛罗里达州坦帕。 B007：NCI匹配试验中肿瘤组织与血浆基因分型之间的一致性（EAY131）。 Mohamed A. Gouda，德克萨斯大学医学博士Anderson癌症中心，美国德克萨斯州，美国。 b008：机器学习启用了具有光谱重叠的共定位多重IHC信号的量化。 Waleed Tahir，Pathai，波士顿，美国马萨诸塞州。 Daniel Boiarsky，塔夫茨医疗中心，美国马萨诸塞州。 Chintan Parmar，Pathai，波士顿，美国马萨诸塞州。Ryoji Kato，H。LeeMoffitt癌症中心和研究所，佛罗里达州坦帕。B007：NCI匹配试验中肿瘤组织与血浆基因分型之间的一致性（EAY131）。Mohamed A. Gouda，德克萨斯大学医学博士Anderson癌症中心，美国德克萨斯州，美国。 b008：机器学习启用了具有光谱重叠的共定位多重IHC信号的量化。 Waleed Tahir，Pathai，波士顿，美国马萨诸塞州。 Daniel Boiarsky，塔夫茨医疗中心，美国马萨诸塞州。 Chintan Parmar，Pathai，波士顿，美国马萨诸塞州。Mohamed A. Gouda，德克萨斯大学医学博士Anderson癌症中心，美国德克萨斯州，美国。b008：机器学习启用了具有光谱重叠的共定位多重IHC信号的量化。Waleed Tahir，Pathai，波士顿，美国马萨诸塞州。Daniel Boiarsky，塔夫茨医疗中心，美国马萨诸塞州。 Chintan Parmar，Pathai，波士顿，美国马萨诸塞州。Daniel Boiarsky，塔夫茨医疗中心，美国马萨诸塞州。Chintan Parmar，Pathai，波士顿，美国马萨诸塞州。b009：基于面板的同源重组缺乏症的基于面板的突变特征，并响应转移性cast割的前列腺癌对PARP抑制作用。b010：使用添加性多个实例学习模型在H＆E H＆E整个幻灯片图像中基因表达特征的空间分辨预测。b011：GDF-15是上皮性血管内皮瘤侵略性的生物标志物，并由Sirolimus通过ATF4抑制而受到调节。Alessia Beretta，Fondazione Irccs Istituto Nazionale dei tumori，意大利米兰。b012：验证Oncosignature Assay是一种ACR-368级的反应预测定量多重多重免疫荧光测定法，以预测对CHK1/2抑制剂ACR-368的敏感性。Michail Shipitsin，Acrivon Therapeutics，美国沃特敦。B013：鉴定乳腺癌的凹痕转录组学特征。Felix Geist，德国达姆施塔特默克KGAA的医疗保健业务。b014：非小细胞肺癌患者中蜜素-4蛋白表达的表征。Sean Santos，自行车治疗学，美国剑桥。
加州大学伯克利分校
A Armatol 1 , E Armengaud 1 , W Armstrong 2 , C Augier 3 , FT Avignone III 4 , O Azzolini 5 , A Barabash 6 , G Bari 7 , A Barresi 8 , 9 , D Baudin 1 , F Bellini 10 , 11 , G Benato 12 , M Beretta 13 , L Berg´e 14 , M Biassoni 8 , J Billard 3 , V Boldrini 7 , 15 , A Branca 8 , 9 , C Bro↵erio 8 , 9 , C Bucci 12 , J Camilleri 16 , S Capelli 8 , 9 , L Cappelli 12 , L Cardani 10 , P Carniti 8 , 9 , N Casali 10 , A Cazes 3 , E Celi 12, 17, C Chang 2, M Chapellier 18, A Charrier 19, D Chiesa 8, 9, M Clemenza 8, 9, I Colantoni 10, 20, F Collamati 10, S Copello 21, 22, O Cremonesi 8, RJ Creswick 4, A Cruciani 10, A D'Addabbo 12, 17, G D'Imperio 10, I Dafinei 10, FA Danevich 23, M de Combarieu 19, M De Jesus 3, P de Marcillac 14, S Dell'Oro 8, 9, 16, S Di Domizio 21, 22, V Domp`e 10, 11, A Drobizhev 24，L Dumoulin 18，G Fantini 10，11，M Faverzani 8，9，E Ferri 8，9，F Ferri 1，F Ferroni 10，17，E Figueroa-Feliciano 25，J Formaggio 26，J Formaggio 26，A Franceschi 27 ，L Gironi 8，9，A Giuliani 14，P Gorla 12，C Gotti 8，P Gras 1，M Gros 1，TD Gutierrez 29，K Han 30，EV Hansen 13，KM Heeger 31， DL Helis 1 , HZ Huang 28, 32 , RG Huang 13, 24 , L Imbert 18 , J Johnston 26 , A Juillard 3 , G Karapetrov 33 , G Keppel 5 , H Khalife 14 , VV Kobychev 23 , J Kotila 31, 44 , Yu G Kolomensky 13, 24 , S Konovalov 6 , Y Liu 34 , P Loaiza 14 , L Ma 28 , M Madhukuttan 18 , F Mancarella 7, 15 , R Mariam 14 , L Marini 12, 13, 24 , S Marnieros 14 , M Martinez 35, 36 , RH Maruyama 31 , B Mauri 1 , D Mayer 26 , Y Mei 24 , S Milana 10 , D Misiak 3 , T Napolitano 27 , M Nastasi 8 , 9 , XF Navick 1 , J Nikkel 31 , R Nipoti 7 , 15 , S Nisi 12 , C Nones 1 , EB Norman 13 , V Novosad 2 , I Nutini 8 , 9 , T O'Donnell 16 , E Olivieri 14 , C Oriol 14 , JL Ouellet 26 , S Pagan 31 , C Pagliarone 12 , L Pagnanini 12 , 17 , P Pari 19 , L Pattavina 12 , 37 , B Paul 1 , M Pavan 8 , 9 , H Peng 38 , G Pessina 8 , V佩蒂纳奇 10 , C 皮拉 5 , S 皮罗 12 , DV 波达 14 , T 波拉科维奇 2 , OG 波利舒克 23 , S 波齐 8 , 9 , E 普雷维塔利 8 , 9 , A 普尤 12 , 17 , S 奎塔达莫 12 , 17 , A 雷萨 10 , 11 , R 里佐利 7 , 15 , C 罗森菲尔德 4 , C 鲁斯科尼 12 , V 桑格拉德 3 , J 斯卡帕奇 14 , B 施密特 24 , 25 , V 夏尔马 16 , V 施莱格尔 39 , V 辛格 13 , M 西斯蒂 8 , D 斯佩勒 31 , PT 苏鲁库奇 31 , L 塔↵阿雷洛 41 , O 特利尔1 , C 托梅 10 , VI 特雷季亚克 23 , A 茨姆巴留克 5 , M 维拉斯奎兹 42 , KJ 维特尔 13 , SL 瓦加拉奇 13 , G 王 2 , L 王 34 , B 韦利弗 24 , J 威尔逊 4 , K 威尔逊 4 , LA 温斯洛 26 , M 薛 38 , L 严 28 , J 杨 38 , V 叶夫列缅科 2 , V 尤马托夫 6 , MM 扎里茨基 23 , J 张 2 , A 佐洛塔罗娃 14 , S 祖切利 7 , 43