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以下国家发酵食品工作组成员参加了会议，参加了讨论并审查了该指南。自出版以来（2024）以来，会员和代理名称可能已经改变。lihua粉丝 - 农业和农业食品加拿大戴尔·纳尔逊（Dale Nelson） - 艾伯塔省卫生服务，环境公共卫生，洛林·麦金太尔（Lorraine McIntyre Agriculture Douglas Walker – New Brunswick Department of Health Rosalie Lydiate – Government of Newfoundland and Labrador Sonya Locke, Dana Trefry – Nova Scotia Environment and Climate Change Rick Kane – Nova Scotia Perrenia Food and Agriculture Inc. Naghmeh Parto, Katherine Paphitis – Public Health Ontario Dwayne Collins, Ellen Stewart, Stephanie Walzak – Prince Edward Island Department of Health & Wellness Joy Shinn – Prince Edward Island Bio-Food Tech Julie Samson, Caroline Frigault, Marie-Eve Rousseau, Yosra Ben Fadhel – Quebec Ministère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation Kelsie Dale – Saskatchewan Ministry of Health
sag-cs意见10：化妆品中的曲霉
对可用数据的重新审查，并考虑降低的种间评估因子为1，“木酸，可作为皮肤美白剂，浓度为1.0％，在剩下的面霜中，通常将其应用于面部和/或手，以结论是对消费者安全的结论。SCC表示，“通常知道人类对HPT轴扰动的影响要比大鼠不易受到的敏感性，” ''众所周知，“人类对HPT轴的障碍敏感得多，”援引RIVM Report 601516009/2002第二部分（Rivm，2002年）。 SCC在最近的观点（SCC，2022年）中指出：“由于有时将Kojic Acid添加到剥离剂中，因此皮肤屏障弱的障碍物可能会增加，因为皮肤吸收较大，则可能会引起人们的关注。” 在这种意见中（SCC，2022），SCCS得出结论，1％曲酸的浓度可用于化妆品的预期用途。 计算了大于100的足够保护性的安全缘（MOS）。 这是基于28天口腔毒性研究的6 mg/kg bw/day的NOAEL（Tamura等人 ，1999年），由3个安全系数调整为3，以从28至90天的时间内推断，导致调整后的NOAEL为2 mg/kg bw/day。''众所周知，“人类对HPT轴的障碍敏感得多，”援引RIVM Report 601516009/2002第二部分（Rivm，2002年）。 SCC在最近的观点（SCC，2022年）中指出：“由于有时将Kojic Acid添加到剥离剂中，因此皮肤屏障弱的障碍物可能会增加，因为皮肤吸收较大，则可能会引起人们的关注。” 在这种意见中（SCC，2022），SCCS得出结论，1％曲酸的浓度可用于化妆品的预期用途。 计算了大于100的足够保护性的安全缘（MOS）。 这是基于28天口腔毒性研究的6 mg/kg bw/day的NOAEL（Tamura等人 ，1999年），由3个安全系数调整为3，以从28至90天的时间内推断，导致调整后的NOAEL为2 mg/kg bw/day。''众所周知，“人类对HPT轴的障碍敏感得多，”援引RIVM Report 601516009/2002第二部分（Rivm，2002年）。 SCC在最近的观点（SCC，2022年）中指出：“由于有时将Kojic Acid添加到剥离剂中，因此皮肤屏障弱的障碍物可能会增加，因为皮肤吸收较大，则可能会引起人们的关注。” 在这种意见中（SCC，2022），SCCS得出结论，1％曲酸的浓度可用于化妆品的预期用途。 计算了大于100的足够保护性的安全缘（MOS）。 这是基于28天口腔毒性研究的6 mg/kg bw/day的NOAEL（Tamura等人 ，1999年），由3个安全系数调整为3，以从28至90天的时间内推断，导致调整后的NOAEL为2 mg/kg bw/day。''众所周知，“人类对HPT轴的障碍敏感得多，”援引RIVM Report 601516009/2002第二部分（Rivm，2002年）。SCC在最近的观点（SCC，2022年）中指出：“由于有时将Kojic Acid添加到剥离剂中，因此皮肤屏障弱的障碍物可能会增加，因为皮肤吸收较大，则可能会引起人们的关注。”在这种意见中（SCC，2022），SCCS得出结论，1％曲酸的浓度可用于化妆品的预期用途。计算了大于100的足够保护性的安全缘（MOS）。这是基于28天口腔毒性研究的6 mg/kg bw/day的NOAEL（Tamura等人，1999年），由3个安全系数调整为3，以从28至90天的时间内推断，导致调整后的NOAEL为2 mg/kg bw/day。
使用对抗性条件变异自动编码器 /作者= kojima，keisuke的二维自由形式的逆设计； Toshiaki的Koike-Akino；王，你们； Jung Minwoo;品牌，Matthew /CreationDate = 2023年1月31日 /受试者=人工智能，电子和光子设备，机器学习< /div>
使用对抗性的条件变量自动编码器Keisuke Kojimaa，Toshiaki Koike-Akinob，Ye Wangb，Minwoo Jungb，C，C和Matthew BrandB BrandB Aboston Quantum Photonics Llc，588 Bost Post rd＃315， Bmitsubishi电力研究实验室，201号百老汇，马萨诸塞州剑桥市02139，美国cdepartment of Adryics，康奈尔大学，纽约州伊萨卡，纽约州14853，美国。abract用于元设计和元城的逆设计，已经广泛探索了生成的深度学习。大多数作品都是基于条件生成的对抗网络（CGAN）及其变体，但是，选择适当的超级参数以进行有效的训练很具有挑战性。另一种方法是一种对抗性的条件变化Au-Toencoder（A-CVAE），尚未探索Metagrats和MetaSurfaces的逆设计，尽管最近它对Planar Nananophotonic vaveguide wavelguide Power/波长偏开剂的平面设计表现出了很大的希望。在本文中，我们讨论了如何将A-CVAE应用于二维自由形式的Metagratings，包括培训数据集准备，网络的构建，培训技术以及反向设计的元群的性能。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法