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国家政策声明对照表：国家电网基础设施政策声明 (EN-5)
缓解措施包括对场地进行适当的顺序设计，以尽可能避开洪水风险较高的区域，并结合洪水恢复和抵抗措施，以便设备在洪水风险较高时仍能正常运行。这包括整合土堤以保护现场变电站和 BESS，并将太阳能电池板和逆变器单元的存放位置置于设计洪水水位之上。还提出了污染预防措施、地表水管理措施和适当的水道交叉口设计。嵌入式洪水风险缓解措施的详细设计是根据环境署 (EA) 批准的特定场地洪水模型的结果制定的。
董事会建议_定义国家政策的再生AG和程序_JAN 2025
再生农业不是终点，而是持续实施的实践，随着时间的流逝，实践最小化了投入和环境影响，并进一步增强了生态系统，同时维持或提高生产率，经济贡献和社区利益。“再生农业”是加利福尼亚州农民和牧场主的可持续性持续连续性，并由当前的科学以及该国最初的土著管理人员的传统和创新所告知。
泰卢固人在国家政治中的地位正在下降：Revanth
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BELGIUM的AI国家政策（专注于Flanders地区...BELGIUM的AI国家政策（专注于Flanders地区...
- „社会和AI-此优先级涉及实施信息和提高意识的行动。目的是增加Walloon人口的一般信息水平，并使公司意识到AI的挑战和机遇。- 企业和AI-目标是支持和加速公司的数字化转型流程。他们必须集成AI技术，这些技术在其业务方法中创造附加价值并导致创建“增强”产品和服务。<…> - 培训和AI-第三领域的侧重于培训的可用性，以提高人群的主动和不活动阶层的AI技术技能水平。<...> - 合作伙伴关系和AI -DigitalWallonia4.ai的目标是建立专门用于AI的国家和国际参与者，以加速我们在AI中进步的发展和巩固。
国家政策和信息说明伊拉克：反对伊拉克库尔德斯坦地区 (KRI) 政府
库尔德人是土耳其、伊拉克、叙利亚、伊朗和亚美尼亚边境山区的原住民。在伊拉克，库尔德人是伊拉克库尔德斯坦自治区 (KRI) 的多数族群。库尔德斯坦自治区有自己独立的政府，称为库尔德斯坦地区政府 (KRG)。库尔德议会有 111 个席位，通过单一选区的封闭式政党比例代表制选举产生，议员任期为四年。自 2018 年选举以来，执政的库尔德民主党 (KDP) 一直保持多数席位，其次是库尔德斯坦爱国联盟 (PUK) 和戈兰运动。截至本文撰写时，库尔德地区政府现任主席为内奇尔万·巴尔扎尼，现任总理为马斯鲁尔·巴尔扎尼，两人均来自库尔德民主党。
俄罗斯联邦核威慑领域国家政策基本原则
一、总则 1. 本《基本原则》是国防保障领域的战略规划文件，反映了俄罗斯对核威慑本质的官方观点，确定了核威慑旨在消除的军事危险和威胁，以及核威慑的原则，并为俄罗斯联邦向使用核武器过渡设定了条件。 2. 确保阻止潜在对手对俄罗斯联邦及其盟友发动侵略是国家最高优先事项之一。俄罗斯联邦的全部军事力量，包括核武器，确保遏制侵略。 3.俄罗斯联邦核威慑国家政策（以下简称核威慑国家政策）是依靠核威慑力量和手段，通过共同设计协调统一的一系列政治、军事、军事技术、外交、经济、信息和其他措施，以防止对俄罗斯联邦及其盟国的侵略。
土著生物多样性的国家政策声明2023
（b）在开始日期的任何领域在政策声明或计划中都已经确定为重要的土著植被或土著动物群的重要栖息地（无论其描述如何）；在这种情况下，除非或直到相关地方当局参与的适当合格的生态学家，否则它仍然是SNA，确定它不是土著植被或土著动物区系的重要栖息地的地区。
气候变化国家政策2.0
马来西亚采取了决定性的步骤，以应对气候变化的挑战。我们不是，也不是我们自己命运的被动观察者。我们已经制定了国家气候变化政策2.0，以加速我们通往更绿色，弹性的未来的道路。该政策不仅仅是文件；这是一个新时代的蓝图。这是我们通往低碳经济，抗韧性和希望在面对危机时希望的路线图。它反映了我们对应对时代最大的环境挑战的坚定承诺。它建立在我们的遗产上，马来西亚在2009年开始采取的措施，着眼于未来。
国家政策论坛2024议长BIOS
健康领导着健康公平战略的工作，以支持组织创造最健康的儿童的愿景。在加入Nemours儿童教授之前，Thornton博士曾是Johns Hopkins医学院的儿科副教授和Johns Hopkins医学人口健康办公室的临床服务执行董事，在那里她领导了人口健康管理服务和社区健康。桑顿博士是一名执业初级保健儿科医生，从2011 - 2013年开始在美国住房和城市发展部担任卫生政策顾问。Thornton博士获得了学士学位 纽约大学，医学博士 来自约翰·霍普金斯医学院（Johns Hopkins Medicine），以及约翰·霍普金斯彭博公共卫生学院的卫生政策和管理博士学位。 居住后，她完成了一般学术儿科的奖学金培训。Thornton博士获得了学士学位纽约大学，医学博士 来自约翰·霍普金斯医学院（Johns Hopkins Medicine），以及约翰·霍普金斯彭博公共卫生学院的卫生政策和管理博士学位。 居住后，她完成了一般学术儿科的奖学金培训。纽约大学，医学博士来自约翰·霍普金斯医学院（Johns Hopkins Medicine），以及约翰·霍普金斯彭博公共卫生学院的卫生政策和管理博士学位。居住后，她完成了一般学术儿科的奖学金培训。
使用机器学习和专家政策组合的内部人检测
计算机科学系，计算机科学与数学学院，库法大学，伊拉克纳贾夫，伊拉克电子邮件：buraqn.almusawy@uokufa.edu.iq（B.A.），alia.alramahi@uokufa.edu.iq（A.A.H.A。）摘要 - 如今，各种规模的组织在保护其数据，系统和工具方面面临许多困难。一个特别关注的问题是内部威胁。内部人员试图利用其特权破坏数据机密性，有效性和可用性。公司内某人犯下的任何破坏都会极大地损害公司的诚信，信誉和财务利润。自动化特征提取方法在用于对数据进行分类时，由于其趋势有时会返回结果不准确，导致过度拟合。此外，分析不规则数据需要大量的手动特征检测。我们提出了一种代表专家系统的算法，该算法也检测到内部人员并确定其风险水平。之后，决定性步骤将是使用多个算法与使用专家规则从内部检测算法获得的分类获得的结果相交。这项研究使用了几种可以处理此类数据的分类方法，以预测计算机网络中内部人员的状态。这项研究的主要目标是提高识别计算机网络内部人员的准确性和效率。模型性能评估包括重要参数，例如精度，回忆和F1分数。在0.99处获得最高的分类精度，将这些结果与所提出算法的结果结合在一起后，精度为100％。这些结果突出了这些模型准确检测内部状态的显着能力，从而鼓励了改善计算机网络中网络安全性的可能性。