2023 年 7 月 26 日 (U) 目录: 1. (U) 范围说明 2. (U) 警告和咨询 3. (U) 摘要 4. (U) 详情:按地区划分的每月事件 5. (U) 附录 A:海盗和海上武装抢劫统计和趋势 6. (U) 附录 B:定义和来源 7. (U) 附录 C:有效的美国海事咨询 1. (U) 范围说明 (U) 全球航运威胁 (WTS) 报告提供了过去 30 天内全球商船、航运业和其他海事利益相关者面临的威胁信息。本报告主要用于告知商船海员和海军部队。 2. (U) 警告、咨询和警报:有关有效咨询,请参阅附录 C。 3. (U) 摘要: A. (U) 秘鲁:7 月 24 B. (U) 马来西亚:7 月 23 日,四名劫匪在新加坡海峡分道通航系统 (TSS) 西行航道上登上一艘由拖船拖曳的驳船。C. (U) 菲律宾:7 月 23 日,不明人数的劫匪在八打雁锚地登上一艘停泊的液化天然气运输船。D. (U) 印度尼西亚:7 月 23 日,三名武装劫匪在苏门答腊塔拉汉锚地登上一艘停泊的油轮。E. (U) 印度尼西亚:7 月 22 日,四名手无寸铁的劫匪在新加坡海峡分道通航系统 (TSS) 东行航道上登上一艘正在航行的散货船。
非常遗憾的是,2022 年发生了五起可报告的死亡事件,涉及一名员工和四名承包商。如第 104 页的安全、环境和社会责任 (SESR) 委员会报告中所述,在向董事会提交了有关这些事件背景情况的详细报告后,SESR 委员会收到了关于每起案件根本原因调查的后续报告。董事会坚定不移地致力于实现零伤害,CRH 继续投资于安全计划和技术以支持这一目标。有关我们在安全领域工作的更多信息,请参阅第 38 页的“人员和社区”部分。
克莱姆森大学的四名研究人员帮助开发了一种洪水疏散工具,该工具使用人工智能来帮助预测洪水、识别危险道路并验证安全疏散路线。该工具将人工智能 (AI) 与人类知识结合在一起。研究人员正在利用这种人机协作 (HAT) 伙伴关系来创建一个智能模型,以解决南卡罗来纳州偏远沿海农村社区的洪水疏散决策问题。当前的洪水疏散模型包括地理信息系统 (GIS) 和基础设施规划方法,这些方法不使用人工智能。
佐治亚州结构性害虫防治委员会应由七 (7) 名成员组成,具体如下:佐治亚大学昆虫学系主任,或由其指定的该部门的合格人员;佐治亚州农业部专员,或由其指定的该部门的合格员工;佐治亚州公共卫生部专员,或由其指定的该部门的合格员工;三名目前根据本法案获得认证并积极从事害虫防治行业的佐治亚州居民;以及一名对消费者事务和保护具有公认兴趣但与害虫防治行业毫无关联的人员。后四名成员应由农业部专员任命。
非常遗憾的是,2022 年发生了五起可报告的死亡事件,涉及一名员工和四名承包商。如第 104 页的安全、环境和社会责任 (SESR) 委员会报告中所述,在向董事会提交了有关这些事件背景情况的详细报告后,SESR 委员会收到了关于每起案件根本原因调查的后续报告。董事会坚定不移地致力于实现零伤害,CRH 继续投资于安全计划和技术以支持这一目标。有关我们在安全领域工作的更多信息,请参阅第 38 页的“人员和社区”部分。
非常遗憾的是,2022 年发生了五起可报告的死亡事件,涉及一名员工和四名承包商。如第 104 页的安全、环境和社会责任 (SESR) 委员会报告中所述,在向董事会提交了有关这些事件背景情况的详细报告后,SESR 委员会收到了关于每起案件根本原因调查的后续报告。董事会坚定不移地致力于实现零伤害,CRH 继续投资于安全计划和技术以支持这一目标。有关我们在安全领域工作的更多信息,请参阅第 38 页的“人员和社区”部分。
可容纳 6,699 名乘客。我们登船的第一天,以 Sarah Kroger 的精彩表演拉开了序幕。她还为我们的弥撒演奏音乐。如果你从未听说过 Sarah,那就帮自己一个忙,现在就下载她的音乐吧——你不会失望的!除了 Sarah,我们还有幸邀请到来自纽约的 Timothy Dolan 枢机主教和南本德韦恩堡教区主教 Kevin Rhoades 与我们一起度过一周。船上总共有 13 名牧师和 17 名执事!每天,四名牧师会听取两个小时的忏悔,然后再由另外四名牧师再听取两个小时的忏悔。除了令人惊叹的海上日出和日落之外,让我印象深刻的是看到 500 对夫妇将这段时间奉献给他们的信仰和彼此。这些夫妇想起了他们职业的美好,并有时间更加接近上帝和彼此。游轮上同样重要的部分是休闲时间。有啤酒、威士忌和葡萄酒品尝会,还有令人兴奋的岸上游览,以及充足的放松机会。这是精神成长和休闲的完美结合。明年的游轮之旅已经在筹备中,一定会非常精彩!Matt Maher 将提供音乐,Andrea Bocelli 将表演,我们将听到 Mike Schmitz 神父、John Riccardo 神父、Dave Pivonka 神父、Elizabeth Lev 博士和 Katie Prejean McGrady 等杰出演讲者的演讲。请访问 goodnewscruise.com 了解所有详细信息!虽然一直忙于忏悔、弥撒和交际,但我希望精神焕发地回来,并有很多精彩的故事可以分享。感谢你们在我离开期间的祈祷。我迫不及待地想尽快见到你们!祝福,亚当神父
截至本报告日期,审计和风险委员会由四名董事组成,他们都是独立的。审计和风险委员会审查了公司的主要风险暴露和趋势(例如信息和网络安全,财务,数据,隐私,物理安全,环境影响,新业务计划)以及管理层采用风险政策和管理曝光的程序。通过我们的ERM框架更新,审计和风险委员会将收到有关公司风险和业务连续性和灾难恢复计划的年度最新更新。有关更多信息,请参见本报告的风险管理部分。审计和风险委员会授权可在我们的网站上获得。
a. 根据参考文献 (c) 至 (e),实施 DMAP 以奖励留在海军并继续执行海上任务的十四名现役海上密集型等级。指挥领导层必须特别注意相应 MAP 季节公告 NA V AD MIN 中不符合条件的等级。以下等级有 CA2P 和晋升到职位 (A2P) 配额:ABH、ABF、GSM、CS、DC、IC、MM(非核)、RS、ABE、AME、AO、EM、GM 和 QM。与之前的 MAP 季节不同,这些等级不符合 BsO-72 指挥部的功绩晋升资格,因为在海上任务期间有晋升机会。
本研究使用卷积神经网络(CNN)在神经市场中解码消费者的偏好水平。神经营销中的分类准确性是评估消费者意图的关键因素。功能性近红外光谱(FNIRS)被用作神经成像模态来测量脑血流动力学反应。在这项研究中,设计一种称为基于CNN的FNIRS-DATA分析的特定解码结构,旨在达到高分类的准确性。与其他方法相比,自动化特征,数据集的持续培训以及所提出方法的学习效率是主要优点。实验程序需要八名健康参与者(四名女性和四名男性)来观看不同持续时间(15、30和60 s)的商业广告视频。参与者的脑血液动力学反应。为了比较偏好分类性能,CNN用于提取最常见的特征,包括均值,峰,方差,峰度和偏度。考虑三个视频持续时间,平均分类精度为15、30和60 s的视频分别为84.3、87.9和86.4%。其中,30 s视频的分类准确性为87.9%。女性和男性三个偏好的平均分类精度分别为86.2和86.3%,每组没有差异。最后,成对分类性能如下:对于女性,为86.1%(如SO-SO),87.4%(如对不喜欢的人),85.2%(SO-SO vs. vs.不喜欢)和男性85.7,85.7,88.4,88.4,85.1%。通过比较两组之间的三种不同组合的分类性能(例如与So-So,如so-so,如不喜欢和So-so vs.的不喜欢),观察到男性参与者对商业广告具有针对性的偏好,分类性能和“ live” vs.“ live” vs。