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新南威尔士大学应急响应计划 V2.1 2024 年 3 月
该计划由 Bounce Readiness Pty Ltd 应 UNSW 的要求制定，供 UNSW 员工在以下站点信息中列出的站点位置使用。本文件仅应用于内部指导或指导，以应对潜在或实际的紧急情况。除上述情况外，在不限制上述版权保留权利的情况下，未经版权所有者和本文件出版商的明确书面许可，不得复制、存储或引入数据库或检索系统，或以任何形式或任何手段（电子、机械、影印、录制或其他方式）传输本计划的任何部分，或将其用于任何商业目的或任何其他目的。本应急响应计划是根据站点特定信息制定的
网络安全事件响应计划
1) 网络安全事件的日期。2) 信息如何被泄露、丢失、被盗或泄露的描述，包括第三方服务提供商（如果有）的具体角色和职责。3) 网络安全事件是如何发现的。4) 是否已恢复任何丢失、被盗或泄露的信息，如果是，如何恢复的。5) 网络安全事件来源的身份。6) 被许可人是否已提交警方报告或已通知任何监管、政府或执法机构，如果是，则提供此类通知的时间。7) 未经授权获取的具体信息类型的描述。特定类型的信息是指特定的数据元素，例如，医疗信息类型、财务信息类型或允许识别消费者的信息类型。8) 信息系统受到网络安全事件影响的时间段。9) 本州受网络安全事件影响的消费者总数。被许可人应在向专员提交的初始报告中提供最佳估计，并在每次向专员提交的后续报告中更新此估计[根据 MDL-668 的本节]。10) 任何内部审查的结果，确定自动控制或内部程序存在失误，或确认已遵循所有自动控制或内部程序。11) 为补救导致网络安全事件发生的情况而采取的措施的描述。12) 被许可人的隐私政策副本和一份声明，概述被许可人将采取的调查和通知受网络安全事件影响的消费者的步骤。13) 熟悉网络安全事件并被授权代表被许可人行事的联系人的姓名。
长期供应计划：草案摘要
我们的长期供应计划是一份路线图。它为决策者提供了方向，以确保我们能够继续提供可靠、可持续且具有成本效益的电力，直至 2050 年。它让萨斯喀彻温省公众了解我们的发展方向。本文件是我们 2024 年长期供应计划的摘要草案。本草案的目的是分享通过我们的内部供应计划流程和我们的未来供应计划 - 2030 年及以后参与项目获得的经验教训。它还包括我们根据经验教训制定的主要建议。您可以在 saskpower.com/engage 上对此文件发表意见。我们将使用您的反馈来制定将于今年夏天发布的最终长期供应计划。
报告和分析的工作日自适应计划
Workday自适应计划为分析师，经理和高管提供直观的自助服务报告。财务和企业用户可以快速报告实际的自适应计划中的实际信息，并计划和预测信息。在线报告会自动对跨维度进行分类和小计。钻对和灵活的参数使得从多种情况分析数据变得容易。智能链接到Microsoft Office Automate报告软件包和演示文稿刷新，使用户可以做出更快，更明智的业务决策。
气候变化适应计划：科尔福德
该计划采用简单的格式，以便于理解项目。根据成本、障碍、利益相关者参与调查结果和资金等因素对项目进行了优先排序，以提供可实施且可解决最相关风险的项目之间的平衡。在适当情况下，该计划参考了镇议会、迪恩森林区议会 (FoDDC) 或格洛斯特郡议会 (GCC) 的其他计划、政策和战略。还考虑了可以协助实施项目的相关当地参与者。每个项目解决的气候风险及其收益都清晰地列出，并附有指示性成本和时间表。
对第三个国家适应计划（NAP3）的独立评估
来源：ADA（2024）NAP3在CCRA3中提出的适应作用的程度快速评估。注释：每个栏总结了根据已发布的NAP3文档分配给每个类别的已确定的CCRA3动作的比例。通常，针对每个CCRA3风险和机会都确定了多个行动。从所有CCRA3命名的风险和机会中确定的行动都包括在内。响应类别描述如下。完全解决：‘NAP3完全解决了CCRA3中的子操作。';很有意义地解决了：‘NAP3有一些差距，但其中包括将大部分提供CCRA询问范围的行动。';最小化的问题：‘NAP3包括一些小的相关动作，但是缺少较大的差距，以提供CCRA询问的全部范围。';公认但未解决：‘NAP3包括对CCRA3中的子行动的认识，但没有解决。例如，该动作在NAP3中已识别，但用于NAP4或以后的实现。';没有解决：‘在审查的NAP3文档中，没有足够的信息表明CCRA3中的子操作已得到解决。'。
plancollabnl：利用大型语言模型在人机合作中的自适应计划生成
摘要 - “嘿，机器人。让我们整理厨房。顺便说一句，我今天有背痛”。机器人系统如何从此抽象目标和代理条件中使用适当的任务分配的共享计划来设计共享计划？为此目的，已经对经典的AI任务计划进行了规定，但它涉及对不灵活的计划问题的繁琐定义。大型语言模型（LLM）通过自然语言（NL）的知识提取了机器人决策的有希望的概括能力。但是，将NL信息转换为受约束的机器人域仍然是一个挑战。在本文中，我们使用LLM作为NL信息和结构化的AI任务计划问题之间的翻译，以人为机器人的协作计划为目标。LLM生成了计划问题中编码的信息，包括从NL抽象目标中得出的特定子目标，以及基于NL代理条件的子距离分配的建议。在许多目标和代理条件下评估了框架，Plancollabnl，结果表明在大多数情况下都可以找到正确和可执行的计划。使用此框架，我们打算为HRC计划的生成增加灵活性和概括，从而消除了对受限计划问题和代理模型的手动和费力定义的需求。
Bowie State University-Starship紧急响应计划Bowie State University-Starship紧急响应计划
所有这些技术意味着它们会自动避免在其路径中避开对象，并可以说出周围对象在移动（或朝着它们迈进）的速度。他们被编程为冒险的风险 - 如果附近有任何东西要放慢脚步并摆脱困境，则它们的主要目标。与人类可能会看到一辆汽车在十字路口的人不同，并认为‘如果我跑步，我可以做到这一点！，'机器人不会抓住机会 - 只有在绝对安全的情况下，它才会移动。
气候风险评估和适应计划
艾伯塔省的气候在上个世纪发生了变化，未来的预测表明，未来的气候更温暖，潮湿的气候，频率，强度或两者兼有某些极端天气事件的增加。这些变化正在改变我们的自然环境，可观察到与水的时机和可用性，自然生态系统，景观和物种范围相关的变化。气候变化也会对市政当局的能力产生负面影响，因为基础设施的加速恶化以及绩效和可靠性³。此外，气候变化是与极端热量，野火和媒介传播疾病扩张有关的健康风险的驱动力。随着变暖的持续，预计风险会增加。这些影响会影响我们生活的各个方面 - 我们的生计和经济，社会联系以及一般的福祉。