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企业 - 政策合成技术。pdf
管理层应确保所有员工都能传达和理解该公司政策，并向感兴趣的各方使用。本政策是一个参考框架，允许管理层定期审查获得的结果并建立与本公司政策中规定的原则和承诺一致的改进目标。
塞拉尼斯公司 222 W. Las Colinas Blvd., Suite 900N
通过联邦电子规则制定门户提交，https：//www.regulations.gov/commenton/EPA-HQ-OPPT-2018-0449-0007 文件控制官（7407M） 污染预防和毒物环境保护署办公室 1200 Pennsylvania Avenue, NW Washington, DC 20460-0001 关于：根据《有毒物质控制法》（TSCA）拟议的高优先级物质指定；可用性通知；丙烯腈 CASRN 107-13-1；卷宗 ID 号：EPA-HQ-OPPT-2018-0449,89 Fed. Reg. 60420（2024 年 7 月 25 日） 尊敬的先生或女士： 塞拉尼斯公司（Celanese）欢迎有机会就 EPA 提议将丙烯腈指定为高优先级物质发表意见。塞拉尼斯还希望表示支持丙烯腈集团在此案中提交的有关丙烯腈的评论。塞拉尼斯不生产或加工丙烯腈。相反，它购买由丙烯腈制成的聚合物用于制造电子墨水和糊剂。如果 EPA 对丙烯腈的风险管理阻止了这种聚合物的生产，那么许多重要的先进电子材料将不再可用于军事、应急服务或一般消费者用途。该聚合物是聚（偏二氯乙烯-共-丙烯腈）或 PVDC-AN，CAS 编号 9010-76-8，CAS 名称为 2-丙烯腈与 1,1-二氯乙烯的聚合物。PVDC-AN 被 FDA 接受用于间接食品添加剂，包括用于食品包装材料的粘合剂。1 PVDC-AN 是一种使用丙烯腈作为单体制成的共聚物；聚合物重量的 20.2% 来自丙烯腈。塞拉尼斯将 PVDC-AN 与溶剂混合，然后使用
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
企业社会责任报告2024
这些解决方案是什么？M.G. ：Dalkia将在数字创新和提供能源经理的支持下，为我们的生产和消费提供专用，优化的管理，以帮助我们在500个网站中的每个站点中调整资源。 所有能量混合溶液（热泵，光伏等） 适应了遗址，遗产，用途以及已意识到生态活动的社区，将使我们能够实现目标。 我们方法的另一个值得注意的方面是在孤立地点上大量部署木材燃热系统，因为该解决方案已按照先前的合同成功进行了测试。 具有Dalkia的专业知识，并且由于我们社区中的集体参与，脱碳建筑是可能的。M.G.：Dalkia将在数字创新和提供能源经理的支持下，为我们的生产和消费提供专用，优化的管理，以帮助我们在500个网站中的每个站点中调整资源。所有能量混合溶液（热泵，光伏等）适应了遗址，遗产，用途以及已意识到生态活动的社区，将使我们能够实现目标。我们方法的另一个值得注意的方面是在孤立地点上大量部署木材燃热系统，因为该解决方案已按照先前的合同成功进行了测试。具有Dalkia的专业知识，并且由于我们社区中的集体参与，脱碳建筑是可能的。
安全云计算的同态加密
同态加密代表了一种通过启用计算直接在加密数据上执行的无需解密的转换方法来保护云计算的方法。本研究探讨了同构加密方案的潜力，以增强云存储的安全性和隐私性和敏感信息的处理。通过在整个计算过程中维护数据加密，同态加密可确保敏感数据仍然可以保护未经授权的访问和漏洞，即使在云环境中也是如此。该研究研究了各种同态加密技术，评估了其现实应用应用的性能，可伸缩性和实用性。此外，它解决了计算开销和实施复杂性等挑战，提出了解决方案，以优化和简化云计算中同构加密的使用。这项研究强调了在越来越多的云依赖的数字景观中推进加密技术以维护数据隐私的重要性。
特殊目的本地期权营业税（SPLOST）报告
此特殊目的本地期权营业税（SPLOST）报告已按照《佐治亚州官方守则》第50-6-32条的要求发布到DOAA的可搜索网站上。我们尚未审核或审查随附的特殊目的本地期权销售税（SPLOST）报告，因此，对此信息没有发表意见或任何其他形式的保证。该报告作为学区年度财务报表的审核的一部分进行审核。意见和结果可以在审计报告中找到。如果您还有其他疑问，请通过tigahelp@audits.ga.gov与我们联系。
形态控制的 J 聚集体中室温光致发光量子产率的增强
已知由形成 J 聚集体的有机染料组成的超分子组装体表现出窄带光致发光，半峰全宽约为 ≈ 9 nm (260 cm − 1 )。然而，这些高色纯度发射体的应用受到菁 J 聚集体相当低的光致发光量子产率的阻碍，即使在溶液中形成也是如此。本文证明了菁 J 聚集体在室温下在水和烷基胺的混合溶液中可以达到高一个数量级的光致发光量子产率（从 5% 增加到 60%）。通过时间分辨的光致发光研究，显示了由于非辐射过程的抑制导致激子寿命的增加。小角度中子散射研究表明了这种高发射性 J 聚集体的形成必要条件：存在用于 J 聚集体组装的尖锐水/胺界面以及纳米级水和胺域共存以分别限制 J 聚集体尺寸和溶解单体。
采用远程等离子体辅助氢解吸和乙硅烷作为前驱体的硅原子层外延
沉积 (RPCVD) 系统以尽量减少表面损伤。起始表面是二氢化物和一氢化物终止的组合。ALE 实验周期包括用等离子体中的氦离子轰击基底 1-3 分钟以使其解吸，然后在无等离子体激发的情况下，在一定分压范围（1&- 7 Torr 至 1.67 mTorr）、温度范围（250 0 C-400 0 C）和时间范围（20 秒至 3 分钟）内用乙硅烷对表面进行剂量控制，以自限制方式将 Si2H6 吸附在轰击产生的裸露表面 Si 原子上，形成硅基 (SiH3) 物种，从而形成氢终止表面。在 3 分钟的轰击周期内，获得的最大生长量为每周期 0.44 个单层。随着轰击周期时间的减少，每周期的生长量减少，表明氢去除的百分比随着轰击时间的增加而减少。
聚焦 LRP：用于人脸变形攻击检测的可解释 AI
近年来，检测变形人脸图像的任务变得非常重要，以确保基于人脸图像的自动验证系统（例如自动边境控制门）的安全性。基于深度神经网络 (DNN) 的检测方法已被证明非常适合此目的。然而，它们在决策过程中并不透明，而且不清楚它们如何区分真实人脸图像和变形人脸图像。这对于旨在协助人类操作员的系统尤其重要，因为人类操作员应该能够理解其中的推理。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了聚焦分层相关性传播 (FLRP)。该框架在精确的像素级别向人类检查员解释深度神经网络使用哪些图像区域来区分真实人脸图像和变形人脸图像。此外，我们提出了另一个框架来客观地分析我们方法的质量，并将 FLRP 与其他 DNN 可解释性方法进行比较。该评估框架基于移除检测到的伪影并分析这些变化对 DNN 决策的影响。特别是，如果 DNN 的决策不确定甚至不正确，与其他方法相比，FLRP 在突出显示可见伪影方面表现得更好。