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ESG 和数据中心 - 数字化世界
除了死亡和税收这些古老的确定性因素，我们还可以再添加一个，而这个因素因我们的数字时代而加剧：混乱。是的，自从诺亚意识到可能会有潮湿天气并建造方舟以来，战争、饥荒、其他自然灾害和流行病就一直存在。改变的是数字化全球化，简单地说，这意味着我们理所当然地认为是一种优势的相互依存（即一个国家控制着自己做得好和/或便宜的事情，而将其他所有事情分包给其他国家供应）也是一种潜在的弱点。或者，在当前情况下，这是一种明确的、明显的弱点。突然之间，认为英国在粮食和燃料方面距离自给自足还很远的想法看起来不那么明智了。许多其他国家也处于类似的境地——依赖东欧资源，而由于当前的俄罗斯/乌克兰冲突，这些资源正在迅速消失。
HUB 分包计划 (HSP) - 报告中心
根据 34 TAC §20.285(d)(1)(D)(iii)，如果被告与德克萨斯州认证 HUB 签订的分包合同总价值达到或超过全州 HUB 目标或特定机构的 HUB 目标（以较高者为准），则被告（总承包商）可以展示其善意努力利用德克萨斯州认证 HUB 进行分包。当被告使用此方法展示善意努力时，被告必须确定其将与其分包的 HUB。如果使用与德克萨斯州认证 HUB 签订的现有合同来满足此要求，则只有预计分包给被告未与其签订连续合同*超过五 (5) 年的 HUB 的合同总百分比才有资格满足 HUB 目标。此限制旨在鼓励供应商轮换，正如 2009 年德克萨斯州差异研究所建议的那样。
HUB 分包计划 (HSP)
根据 34 TAC §20.285(d)(1)(D)(iii)，如果被告与德克萨斯州认证 HUB 签订的分包合同总价值达到或超过全州 HUB 目标或特定机构的 HUB 目标（以较高者为准），则被告（总承包商）可以展示其善意努力利用德克萨斯州认证 HUB 进行分包的机会。当被告使用此方法展示善意努力时，被告必须确定其将与其分包的 HUB。如果使用与德克萨斯州认证 HUB 签订的现有合同来满足此要求，则只有预计分包给被告未与其签订连续合同*超过五 (5) 年的 HUB 的合同总百分比才有资格满足 HUB 目标。此限制旨在鼓励供应商轮换，正如 2009 年德克萨斯州差异研究所建议的那样。
航空航天前沿 2023 年 4 月
雷·A·莱迪 (Ray A. Leidy)，92 岁，1988 年退休，服役 34 年，于 2 月 12 日去世。莱迪是一名美国陆军退伍军人，1956 年作为 NACA 的学徒开始了他的 NASA 职业生涯，毕业后成为一名航空金属工匠。整个 20 世纪 60 年代和 70 年代初，他一直在钣金部门工作。后来，他转到外部制造部门，将制造工作承包给外部公司。他与三位共同发明人一起获得了耐火金属成型模具的专利，并撰写了一篇关于钨成型加热模具的技术简报。他的儿子加里在 NASA 安全中心的 OAI 工作。要查看他的在线讣告，请访问 https://go.nasa。gov/3Z9pLQK。
制造业中的人工智能实施和能力开发：
在考虑将 AI 整合到其运营中时，公司必须决定是在内部开发能力还是将其外包给外部服务提供商（Ransbotham、Gerbert、Kiron 和 Reeves，2017 年）。外包 AI 能力可让公司快速获得必要的专业知识，但可能会导致 AI 解决方案提供的竞争优势丧失，只能获得公开市场上可用的技术和能力（Govindarajan 和 Immelt，2019 年；Teesce，2014 年）。内部开发为组织提供了对开发过程的更大控制权，但这需要付出代价。因此，公司必须权衡所需的资源和时间与从外部获取相同能力的好处。没有关于决策过程或做出此类决策的标准的明确指导（Ransbotham、Gerbert、Kiron 和 Reeves，2017 年；Govindarajan 和 Immelt，2019 年；Teesce，2014 年）。
冷战后私营军事产业的演变
摘要 本文研究了私营军事公司 (PMC) 的演变，这些公司是营利性组织，将军事实地服务分包给主权当局和其他机构。从 1961 年艾森豪威尔著名的“军事工业综合体”演讲到 9/11 后伊拉克战争期间，PMC 从相对较小的分包商转变为拥有独特能力的大型公司，这些独特能力使它们成为其所成长的主权军事组织的战略核心。在此期间，PMC 表现出组织经济学中所描述的“混合组织形式”。我们的目的是建立理论基础，从中获取有关 PMC 作为混合组织形式的演变的见解。我们的分析表明，混合组织形式能够实现市场或等级制度中不可能实现的交易和能力发展。因此，混合形式可能代表了制度企业家精神和新行业结构出现的渠道。它们的跨期特征值得进一步的理论研究。
Velindre 大学 NHS 信托基金 2022 年 3 月 31 日
持续监控容量、需求违规和等待时间目标。制定违规升级流程，以确保在需要时有效地优先考虑患者。- 治疗机器和许多其他服务领域的工作时间延长。- 机构放射技师到位以支持额外的工作时间。在雇用时评估潜在的机构员工经验，以确保机构员工能够在部门内轮换多个工作区域/直线加速器类型/ OMS 类型。- 正在将外包工作外包给 Rutherford 前列腺和乳腺患者中心。- 对 RT 预订流程和员工灵活性进行了更改，以最大限度地利用资源。- 了解并优先考虑促进团队健康的活动。举办各种培训课程，以提高正念、健康和适应力。- SST 和临床主任正在审查临床试验中的剂量和分次、计划复杂性和招募。
护理生态
随着男性平等的范围，近距离近在咫尺，是女性主导的概述，概述了女性如何从事机器人制造，社交机器人技术和AI的新兴技术工作，这是及时而揭示的。现在能够将传统的国内职责外包给机器，该技术很容易自动化这项劳动，并且具有向所有性别开放的高等教育和研究赠款，因此，一个平台促使妇女领导着创造性思想，在社会技术结构中以及材料的使用，以设计一种为社会合作生存而设计的方式，可以为人类的社会生活提供一种新的劳动者和我们的新型劳动为。虽然这并不总是一条直截了当的道路，但受尊敬的女权主义理论家唐娜·哈拉威（Donna Haraway）建议与之保持联系，担心，困扰问题，直到我们发现自己按要求找到自己，”也就是说，我们需要在意外的合作和
在联邦学习系统中实现安全性和隐私性
联邦学习 (FL) 允许服务器跨多个分散的客户端学习机器学习 (ML) 模型，这些客户端私密地存储自己的训练数据。与集中式 ML 方法相比，FL 将计算保存到服务器，并且不需要客户端将其私有数据外包给服务器。然而，FL 并非没有问题。一方面，客户端在每个训练阶段发送的模型更新可能会泄露有关客户端私有数据的信息。另一方面，服务器学习到的模型可能会受到恶意客户端的攻击；这些安全攻击可能会毒害模型或阻止其收敛。在本文中，我们首先研究针对 FL 的安全和隐私攻击，并严格调查文献中提出的缓解每种攻击的解决方案。之后，我们讨论了同时实现安全和隐私保护的难度。最后，我们概述了解决这个悬而未决的问题并同时实现安全和隐私的方法。