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美国EPA，农药产品标签，RF2202-04 DFB块，...
Kelley McKissic, PhD Director, Strategic Regulatory Affairs Central Garden & Pet Company 1501 E. Woodfield Rd Suite 200W Schaumburg, IL 60173 Subject: PRIA Label Amendment – Addition of sheep and goat (other ruminants) to Directions For Use Product Name: RF2202-04 DFB BLOCK EPA Registration Number: 89459-8 Application Date: October 30, 2023 Case编号：493846亲爱的凯利·麦基斯（Kelley McKissic）：上面提到的修订标签，与联邦杀虫剂，杀菌剂和啮齿动物剂法案（FIFRA）（FIFRA）（经修订）提交。此批准不会影响以前在此注册上施加的任何条件。您将继续遵守注册的现有条件以及与之相关的任何截止日期。标签的盖章副本已包含在您的记录中。此标签取代所有先前接受的标签。，在发布新标签的产品之前，您必须提交最终打印标签的副本。根据40 CFR 152.130（c），您可以根据本信之日起18个月的先前批准的标签分发或出售此产品。18个月后，您只能在带有新的修订标签或随后批准的标签上分发或出售此产品。“分发或出售”是根据FIFRA第2节（GG）定义的，其实施法规为40 CFR 152.3。，如果您希望在您的标签上添加/保留对公司网站的引用，请注意，该网站在FIFRA下贴上标签，并可能由该机构进行审查。如果网站是错误的或误导性的，则根据FIFRA第12（a）（1）（e）条出售或分发产品将是错误的，并且非法出售或分发。40 CFR 156.10（a）（5）列出了语句示例EPA可能会考虑错误或误导性。此外，无论您的产品标签上是否引用了网站，网站上的主张可能没有显着差异
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咨询服务；建筑和相关服务；工程服务；集成工程服务；城市规划和景观建筑服务；与建筑有关的服务；与工程相关的科学和技术服务
语义意识的联合阻塞预测（SFBP）在视觉辅助下一代无线网络
摘要 - 毫米波和Terahertz网络中预测信号阻塞对于实现主动移交（PHO）和确保无缝连接至关重要。使用深度学习，多模式视觉和无线传感数据的现有方法主要取决于集中式的模型培训。尽管这些技术是有效的，但它们具有高度的成本，不足的带宽使用和延迟问题，这限制了其实时适用性。本文提出了一个语义意识的联合阻塞预测（SFBP）框架，利用轻巧的计算机视觉技术MobilenEtv3用于基于边缘的语义提取，降低了连接和计算成本。此外，我们引入了相似性驱动的联邦平均（SD-FEDAVG）机制，以增强模型聚合过程的鲁棒性，从而有效地减轻了噪声更新和对抗性攻击的影响。我们提出的SFBP框架达到了97.1％的阻塞预测准确性，与集中学习相比，与集中式学习相比，与集中的学习成本密切相匹配，而与没有语义提取的FL相比，沟通成本降低了88.75％，而沟通成本则达到57.87％。此外，与没有语义提取的FL相比，与集中学习相比，在设备上的推论相比将潜伏期降低23％，而FL相比有18％，从而改善了PHO的实时决策。此外，SD-FEDAVG机制在嘈杂条件下提高了预测准确性，从而直接通过将切换失败率降低7％来影响PHO。索引术语 - 毫计浪潮，联合学习，语义交流，阻塞预测，计算机视觉
横向流动生物传感器（LFB）用于快速检测传染病和唾液作为诊断生物流体的Norjihada Izzah Ismail 1,2*，Pavithira
识别膜中的识别元素称为反应区域或检测位点（Anfossi等，2018; Tang等人。2022）。典型的LFB或称为侧向流动装置（LFD），侧向流程测试条（LFTS），侧向流量免疫测定（LFIA）或免疫色谱测定法（ICA）由四个被称为样品垫，结合垫，硝基纤维素垫和吸收垫（Huangent Pad）组成的四个部分。在检测膜上至少存在两个反应位点，其中对选择性抗体进行排列以产生测试和控制线。由于其成本较低，快速检测，非熟练工人使用的适应性，可移植性，多重能力和易于分析程序，因此，LFB引起了很大的兴趣，作为生物学研究和临床诊断的快速检测方法（Liu等人，2018年）。
R4FBNT、R4FRNL、R4FSNL、R4FBFT、R4FRFL、R4FSFL
紧急情况：EM 灯具配备集成应急电池备份和 24 英寸导线远程测试开关。在应急操作期间提供至少 90 分钟的 6W 照明。
司法部监察长办公室发布关于 DEA 和 FBI 在美国情报界整合人工智能和其他新兴技术的努力的报告
美国司法部监察长办公室 (OIG) 发现，FBI 和 DEA ONSI 均处于 AI 的早期阶段
对 DEA 和 FBI 在美国情报界整合人工智能和其他新兴技术的努力进行审计
我们发现，资金限制以及招聘和留住技术人员的困难是阻碍 DEA ONSI 和 FBI 加速采用 AI 的主要行政障碍。此外，我们发现这两个机构都面临技术障碍，包括与数据架构和 IT 基础设施现代化相关的挑战。FBI 还提到了供应商和商业提供商透明度方面的挑战，因为这些提供商可能嵌入了 AI 功能，而购买者如果不访问 FBI 通常无法获得的产品技术细节，就无法验证这些功能。最后，我们认为不断变化的政策环境是一个障碍，可能会导致大量 AI 用例等待 FBI 的 AI 伦理委员会批准。