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World File Search System可辩护
工具、流程和实践指导决策...
• 2017 年《儿童和青少年（安全）法案》（CYPS 法案） • DCP 实践原则 • 原住民儿童安置原则（ACPP）和 • DCP 评估框架，包括正确应用的结构化决策工具（包括筛查和响应优先级评估、安全评估、初步风险评估、风险重新评估和团聚评估工具）。与 DCP 实践方法中的问责要素一致，决策必须基于证据、可辩护且是当时情况下的最佳选择。与相关 DCP 和其他专业人士的协商可支持最佳决策。值得注意的是，评估是一个持续的过程，可能会出现影响案件方向和相关决策的新信息。DCP 从业者必须确保决策反映案件的当前情况和评估。
太阳能和风能评估模型 - 2024 年公众意见
评论 16。2024 年草案模型与之前的版本有很大不同。太阳能和风能行业支持 2021-2022 年国家预算颁布的立法，该立法指示该部门发布太阳能和风能系统不动产税评估的标准方法，因为标准和公平的评估方法可以提高税收管辖区和可再生能源开发公司的确定性和便利性。如果模型的连续版本对估值公式的关键组成部分包含截然不同的值，并产生截然不同的估值，这会破坏立法意图并削弱该模型对开发商和评估人员的价值。我们理解确保模型中的值准确且可辩护的必要性，但我们敦促该部门尽可能优先考虑一致性，以减轻市场不必要的混乱和混乱。
AP 世界历史：现代 - 2023 年考试管理处的学生样本
一般计分说明 • 每一分都是独立获得的。 • 准确性：这些计分准则要求学生展示历史上可辩护的内容知识。鉴于考试的时间性，只要用于推进论点的历史内容准确，答案中可能包含不会影响其整体质量的错误。 • 清晰度：考试答案应被视为初稿，因此可能包含语法错误。除非这些错误掩盖了下文所述的内容知识、技能和实践的成功展示，否则不会对学生不利。 • 描述：提供指定主题的相关特征。描述不仅仅需要提及一个孤立的术语。 • 解释：提供有关历史发展或过程如何或为何发生或关系如何或为何存在的信息。 (A) 找出在 1800 年至 1914 年期间促进全球经济增长的一项历史发展。
法医科学中的人工智能 (AI) 用例探索器
2. 现状描述 记录通信通常需要手动记录或将电话、电子邮件和会议的详细信息转录到案件管理系统中。这个过程很耗时，容易出错，而且会分散对分析工作的注意力，可能导致记录不完整，并影响法医过程的透明度和可辩护性。 3. 人工智能机遇 如果人工智能能够实现以下功能，它就具有变革潜力： • 自动化数据解释，快速将化学特征与数据库匹配。 • 创建无接触分析系统。 • 提高检测准确性，即使对于混合物质或新物质也是如此。 • 识别表明污染或新型药物的模式或异常。 • 提供实时分析反馈以指导进一步测试。 • 自动化质量控制，无需人工检查即可确保数据完整性。 • 生成详细报告以简化文档。 • 与实验室系统集成，优化工作流程
生物环境工程官 - 空军
1.1.1。43E职业实地教育和培训计划（CFETP）是一份全面的核心培训文件，可确定生命周期培训和教育要求，支持资源以及43E专业的最低核心任务要求。该计划是职业领域的“训练路线图”，为人员提供了成功的职业道路，并使职业现场培训可识别，可衡量和预算可辩护。CFETP为人员提供了定义的职业道路，并在职业现场培训的各个方面都严格灌输。它由两个部分组成；主管使用这两个零件来计划，管理和控制43E培训。注意：占据生物环境工程（BE）职位的平民可以使用第二部分来支持税务职位资格培训。对于空军国民警卫队（ANG）和空军预备役司令部（AFRC）的人员担任职位，请参阅相关的主要司令部（MAJCOM）功能经理以获取更多详细信息。
工作分析
工作分析是收集有关工作必要信息的系统过程，以做出明智的决策并制定可辩护的过程，例如选择和促销的过程。虽然其他术语（例如工作描述和班级规格）通常与工作分析互换使用，但重要的是要注意，“工作分析”是收集有关工作的所有重要信息的过程，而“工作描述”和“规格”是该过程的结果，并包含了目的目的的工作分析（S）。例如，职位描述通常会列出与工作相关的最重要的任务，知识，技能，能力和其他特征（KSAOS），而彻底的工作分析确定了工作可能需要的所有内容，例如较少重要的任务和KSAOS，以及有关工作的社交，工作条件和身体环境的信息。没有对每个工作或工作家庭进行彻底审查收集的信息，雇主不仅容易受到法律挑战的影响，而且很容易受到雇用没有必要资格来充分执行工作的候选人的潜力。
AI RMF RFI 评论 - Deloitte & Touche LLP
我们鼓励 NIST 利用已纳入其他框架的原则，例如 NIST 网络安全框架 (CSF) 和 NIST 隐私风险管理框架，以及赞助组织委员会 (COSO) 框架中体现的五项原则：治理；战略；绩效；审查和修订；信息、沟通和报告。2 我们可以预见，NIST CSF 已经适应了 AI 的一些必需原则，隐私风险管理框架也是如此。我们鼓励 NIST 继续采用基于结果的 AI 方法，以便开发人员和集成商有明确的目标，并且可以通过多种方式满足这些目标。1. 行业中观察到的挑战通过德勤与蓬勃发展的 AI 行业的直接接触，我们观察到一些挑战，这些挑战可以通过开发 AI 风险管理框架来缓解或解决。这些挑战中的许多挑战的共同点是实施组织是否拥有专门的综合治理计划。我们将人工智能风险分为以下三个领域，在这些领域中，拥有透明、记录和可辩护流程的结构化风险管理框架将会有所帮助：