Attachment A: Vicinity Map Attachment B: Public Notice Attachment C: U.S. Survey 14506 Proposed Action: The primary proposed action of this Preliminary Decision (PD) of the State of Alaska (State), Department of Natural Resources (DNR), Division of Mining, Land and Water (DMLW), Land Conveyance Section (LCS) is to voluntarily reconvey to the United States of America, U.S. Survey No.14506,包含159.99英亩的错误运输的国家土地。 请参阅附件A:附近地图以描绘项目区域。 主题包裹是阿拉斯加本地分配,土地管理局(BLM)序列号 ff013752由朱迪·鲍曼(Judy Bauman)主张。 该索赔正在根据法院批准的命令的规定程序进行解决,以实施Ethel Aguilar诉美国诉美国474 F. Supp的裁决。 840(D.Alaska 1979)(以下称为Aguilar)和阿拉斯加法规(AS)38.05.035(b)(9)董事的权力和职责。 公开提案通知:根据AS 38.05.945通知,在连续30天内,公众将有机会就此提案提交书面评论。 请参阅第XVI节。 在本文档末尾和附件b:公开通知书中提交公众意见,以获取有关如何提交评论的详细信息。 如果在及时考虑书面评论之后,DNR DMLW LCS将提出提案,将发出最终发现和决定(FFD)。 II。14506,包含159.99英亩的错误运输的国家土地。请参阅附件A:附近地图以描绘项目区域。主题包裹是阿拉斯加本地分配,土地管理局(BLM)序列号ff013752由朱迪·鲍曼(Judy Bauman)主张。该索赔正在根据法院批准的命令的规定程序进行解决,以实施Ethel Aguilar诉美国诉美国474 F. Supp的裁决。840(D.Alaska 1979)(以下称为Aguilar)和阿拉斯加法规(AS)38.05.035(b)(9)董事的权力和职责。公开提案通知:根据AS 38.05.945通知,在连续30天内,公众将有机会就此提案提交书面评论。请参阅第XVI节。在本文档末尾和附件b:公开通知书中提交公众意见,以获取有关如何提交评论的详细信息。如果在及时考虑书面评论之后,DNR DMLW LCS将提出提案,将发出最终发现和决定(FFD)。II。II。权威根据38.05.035(b)(9)董事的权力和职责,为38.05.035(b)(b)(b)(b)(9),为38.05.830在无组织的自治市镇的土地处置,以及总检察长的总检察长根据阿吉拉尔(Aguilar)。
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(2) 项目组应协调工作,在任期的前 100 天内提出《清洁工业协议》,阐明如何加速欧盟工业脱碳,同时增强其竞争力。项目组应在相关成果的准备过程中保持这种协调,例如工业脱碳加速器法案、新的国家援助框架、清洁贸易和投资伙伴关系、公共采购规则修订、可负担能源行动计划、循环经济法案、加强电网基础设施、可持续交通投资计划和防止碳泄漏的措施。
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1,J。A. McFadden 1,M。S. Thompson 1。 1地球,大气和行星科学系,普渡大学,西拉斐特,47907年(mcfadde8@purdue.edu)。 简介:暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是,太阳能耀斑的太阳能颗粒(SEP)对晶粒的辐照,可以将毫米穿透到地表岩石上,从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜(TEM)中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近,对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的,这是一种耗时的实践。 但是,机器学习领域(ML)和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4,5,6]。 这两个模型在结构上是相同的,但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1,M。S. Thompson 1。1地球,大气和行星科学系,普渡大学,西拉斐特,47907年(mcfadde8@purdue.edu)。简介:暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是,太阳能耀斑的太阳能颗粒(SEP)对晶粒的辐照,可以将毫米穿透到地表岩石上,从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜(TEM)中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近,对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的,这是一种耗时的实践。但是,机器学习领域(ML)和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4,5,6]。这两个模型在结构上是相同的,但在培训数据上却有所不同。在这里,我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序,该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道,从而使未知样本中的SEP轨道更有效,更准确地注释。方法:机器智能程序(“模型”)旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道,包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言,由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段,该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景(LOD)上搜索较轻的曲目,而一种搜索较轻的背景(DOL)上的较暗轨道(DOL)。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能,因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此,将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间,因为训练集和应用的差异减少为更简单,较小的模型提供了空间。此外,这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM(STEM)成像模式:深色场(DF),其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮,而明亮场(BF),其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据,分析是按像素度量进行的,而不是与测量相关的