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致 Kenneth Meshigaud，主席 关于 Palisades 重启 EA
在 2024 年 7 月 1 日的一封信函中（全机构文件访问和管理系统 (ADAMS) 接入号 ML24183A149），美国核管理委员会 (NRC) 通知您的办公室，它正在对 Holtec Decommissioning International, LLC (HDI) 提交的一系列许可和监管请求进行环境审查，如果获得批准，这些请求将共同支持重新授权 Palisades 核电站 (Palisades) 的发电运营。这些请求是 NRC 面前的拟议行动，包括豁免请求、许可证转让请求和许可证修订请求。 NRC 是 1969 年《国家环境政策法》（修订版）（NEPA）下环境审查和 1966 年《国家历史保护法》（修订版）（NHPA）第 106 条磋商的牵头联邦机构，美国能源部 (DOE) 贷款计划办公室 (LPO) 是环境审查和第 106 条磋商的合作机构。DOE LPO 依据 2005 年《能源政策法》（修订版）第 17 条赋予的权力，提议向 HDI 提供联邦财政援助（贷款担保），以恢复 Palisades 的发电业务。
高对比度的“ Gaudy”图像改善了视觉皮层的深神经网络模型的训练
理解视觉系统的感觉转换的关键挑战是获得一个高度预测的模型，该模型将自然图像映射到神经反应。深神经网络（DNNS）为这种模型提供了有前途的候选人。但是，由于实验记录时间受到严重限制，DNN要求比神经科学家可以收集的训练数据多。这促使我们找到了用尽可能少的培训数据训练高度预测的DNN的图像。，我们提出了自然图像的高对比度，双核版本（Termed Gaudy图像），以有效地训练DNNS，以预测高阶的视觉皮质响应。在对真实神经数据的仿真实验和分析中，我们发现具有艳丽图像的训练DNN大大减少了准确预测对自然图像的响应所需的训练图像的数量。我们还发现，在训练之前选择的谨慎图像优于通过主动学习算法在训练期间选择的图像。因此，谨慎的图像过多地强调了自然图像的特征，这对于有效地训练DNN最重要。我们认为，艳丽的图像将有助于对视觉皮质神经元的建模，这有可能打开有关视觉处理的新科学问题。