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代表安妮·坎农 - 布鲁克斯的弗雷克林顿计划...
新南威尔士州独立计划委员会2024年12月6日附录提交 - 反对回复：参考：SSD-9409987提案：Moss Vale Plastics回收设施（Plasrefine）提案，亲爱的专员，此附录提交的提交与我的原始提交有关Annie Cannie-Cannie-Bromokokey的原始提交是结合阅读的。附件A附件是由全球排放控制领先专家，协同咨询工程师编写的三（3）个报告中的第三份。本报告包括对Plasrefine EIS的综述。前两（2）个报告涉及拟议的plasrefine设施上大火（报告1）的可能性（报告1）和火灾后果（报告2）。在报告3中，协同学发现EIS（GHD 2022）在几个重要方面都无法满足评估标准。具体来说，EIS没有：•代表对与项目DPIE相关的影响的技术强劲评估（2022 P4）； •反映出社区观点DPIE（2022 P4）的回应；或•如《塑料还原和循环经济法》中所述，适当应用预防原则（NSW 2021第5条）。此外，尽管对拟议设施对环境的影响的担忧，其当地社区的健康，安全和便利性在此过程的早期提高了，但这些社区观点并未有效地解决EIS，这实际上是由2868年10月2024年10月收到的2868年提交的100％证明的，进一步批准了该设施的批准。在此基础上，应拒绝申请。感谢您考虑此提交的时间。
旋转l特殊研讨会
di效力MRI利用水分子不同的运动来创建反映生物组织微结构的图像，以类似于虚拟活检的非侵入性方法。最初通过实现早期诊断和有效的干预措施，这种创新最初彻底改变了急性脑缺血的管理。随着时间的流逝，DI效率MRI已成为临床和研究环境中的基石，为组织完整性，结构异常和早期发现其他模式的变化提供了关键的见解。它在研究和医学方面有广泛的应用，尤其是在神经病学和肿瘤学用于癌症检测和治疗监测中。在不同的使用成像中的显着开发是二量张量成像（DTI），它允许在3D中映射脑白质连接。该技术在开放精神病学的新研究途径的同时，对脑部疾病，神经发生和衰老提供了更深入的了解。概括，扩散框架还将大脑功能和相对论理论的概念联系起来，提出意识是从大脑的4D连接组中作为5D全息构造而产生的，将神经活动与相对论的时空框架融合在一起。这些关键概念即将使用新开发的11.7T MRI扫描仪探索，从而实现了人脑的介绍成像。该扫描仪已成功捕获了大脑的体内图像前所未有的，没有观察到不良影响。这一突破为神经科学社区提供了一种强大的工具，可以以新的规模研究神经退行性和精神疾病。通过促进我们对大脑结构和功能的理解，该项目表明了超高领域MRI解决脑部疾病复杂性的潜力，从而进一步促进了科学知识和医学实践。
即时发表经办代理: David Moreno (大卫穆锐农) Open Sky ...
业界精英调查其它要点（ 2024 年 7 月进行） - 74% 的受访者认为，曲线形状的 逆向 光刻技术（ curvilinear ILT ）对非 EUV 的 193i 前沿节点有 用 —— 其中 29% 的人强烈同意这一说法，而去年这一比例为 24% 。 - 55% 的受访者表示，前沿节点的一些关键层已经在使用 逆向 光刻技术（ ILT ），这一比例较去 年的 46% 和两年前的 35% 有所上升。 - 光罩制造中的软件基础设施仍然是生产曲线形状光罩的最大挑战。 - 对深度学习应用的预测有所延迟，今年有 54% 的受访者预测深度学习将在 2025 年之前成为 光罩制造过程中任何环节的竞争优势，而去年这一预测为 2024 年。 “ 我们期待在 SPIE 光罩技术会议期间度过激动人心的一周，届时 eBeam Initiative 将举办第 15 届年度光罩会议，展示半导体生态系统对这一合作论坛的持续支持， ”eBeam Initiative 的 的主办 管理公司 D2S 的首席执行官 藤村 (Aki Fujimura) 表示。 “ 现在是加入光罩行业的绝佳时机，近年 来该行业取得了强劲增长 —— 这证明了光罩社区内杰出人才的贡献，也彰显了该行业在推动半 导体创新方面的重要性。今年 eBeam Initiative 业界精英 调查的绝大多数参与者 —— 他们代表了 行业内顶尖的商业和技术专家 —— 都认为这一增长趋势将在 2024 年继续，这无疑是个好消息。 ” About The eBeam Initiative 关于 eBeam Initiative （电子束倡议团） eBeam Initiative 是一个致力于推广和倡导电子束技术在半导体制造全新应用的团体；为有关 电 子束技术的教育和促进活动 提供相应的论坛。 eBeam Initiative 的目标是增加电子束技术应用在 半导体制造各领域中的投资；降低电子束技术应用的障碍，能够使更多集成电路设计完成，并 且更快投进市场成为可能。会员公司 , 涵盖整个半导体生态系统，包括 : aBeam Technologies; Advantest; Alchip Technologies; AMD; AMTC; Applied Materials; Artwork Conversion; ASML; Averroes.ai; Cadence Design Systems; Canon; CEA-Leti; D 2 S; Dai Nippon Printing; EQUIcon Software GmbH Jena; ESOL; EUV Tech; Fractilia; Fraunhofer IPMS; FUJIFILM Corporation; Fujitsu Semiconductor Limited; GenISys GmbH; GlobalFoundries (GF); Grenon Consulting; Hitachi High-Tech Corporation; HJL Lithography; HOLON CO., LTD; HOYA Corporation; IBM; imec; IMS CHIPS; IMS Nanofabrication AG; JEOL; KIOXIA; KLA; Micron Technology; Multibeam Corporation; NCS; NuFlare Technology; Petersen Advanced Lithography; Photronics; QY Mask; Samsung Electronics; Semiconductor Manufacturing International (Shanghai) Corporation (SMIC); Siemens EDA; STMicroelectronics; Synopsys; TASMIT; Tokyo Electron Ltd. (TEL); TOOL Corporation; Toppan Photomask Corporation; UBC Microelectronics; Vistec Electron Beam GmbH and ZEISS. eBeam Initiative 面向和欢迎所有电子工业的公司和协会加盟。细节请查看 www.ebeam.org .
安妮·奥弗斯特里特
Anne Overstreet 生物农药和污染防治部（7511P） 环境保护署农药计划办公室 1200 Pennsylvania Ave. NW 华盛顿特区 20460–0001 事由：卷宗编号 EPA–HQ–OPP–2019–0508 2020 年 12 月 8 日 我谨代表下列农民、牧场主、合作社、零售商、科学家、植物育种者、种子生产者和共同监管者，代表美国广泛而多样的农业利益相关者，感谢有机会就拟议规则“农药；源自新技术的某些植物内保护剂 (PIP) 的豁免”发表评论和反馈意见。我们赞扬美国环境保护署 (EPA) 为实现生物技术监管体系现代化而做出的努力，该署提议将符合条件的“基于通过生物技术创造的性相容植物的 PIP”从《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》 (FIFRA) 的大部分要求以及《联邦食品药品和化妆品法案》 (FFDCA) 规定的容差设定要求中豁免。我们赞赏拟议规则的总体愿景，但我们也提出了一些建议，我们认为这些建议将有助于 EPA 制定更科学、更基于风险的最终规则。我们还相信，如果这些建议被采纳，将有助于美国保持其在植物生物技术发展方面的全球领导地位。我们在此解释了统一的基线建议，以增强拟议规则，满足我们各利益相关者的需求。许多签署方还将提交单独的意见，提供与各个利益相关者需求相关的具体建议的更多细节，或提出超出本信函内容的建议。拟议的 PIP 豁免的近期历史背景 了解促使 EPA 提议豁免这一范围狭窄、风险较低的 PIP 子集的近期历史背景非常重要。2015 年 7 月，奥巴马总统的总统行政办公室 (EOP) 发布了一份备忘录，提出了对当前生物技术监管框架在某些情况下强加不必要的成本和负担的担忧，这些成本和负担阻碍了中小企业参与市场，限制了公众对监管流程的理解，从本质上抑制了创新。1 该备忘录成立了一个跨部门工作组，以制定“现代化生物技术产品监管体系的国家战略”（国家战略），该战略于 2016 年 9 月发布。除了重申“美国政府的政策是寻求保护健康和环境的监管方法，同时减少监管负担，避免不合理地抑制创新、污名化新技术或制造贸易壁垒”之外，国家战略还指示 EPA 应该“阐明其对源自基因组编辑技术的杀虫产品的态度。”2
AI专利简介（42）了解AI专利！掌握它们！〜Vision Transformer...
1 Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、Xiaohua Zhai、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit、Neil Houlsby “一张图片胜过 16X16 个单词：用于大规模图像识别的 Transformers” arXiv:2010.11929v2 [cs.CV] 2021 年 6 月 3 日
人工智能教材的特点及分类
TSUGE Tetsuya*、SATO Yukie*2、NAKAGAWA Hitoshi* *日本开放大学，日本千叶县美滨区若叶 2-11 号，邮编 261-8586 *2 金泽星陵大学，日本石川县金泽市御所町牛石 10-1 号，邮编 920-8620
