这些计划称为定义的福利计划,因为该福利是在法律上定义的。法律指出,这些计划应支付的福利是通过乘以三个因素来计算的:高五个平均工资,应计税率和多年的承保服务。高五个平均工资是在五年期间产生最高平均水平的平均工资。对于全职工作的个人而言,高五年通常是退休或终止服务之前的五年。这是因为由于通货膨胀而造成的薪水往往会随着时间的流逝而增加,并且由于优点加薪和晋升。在某些情况下,个人在职业中期加班但随后退休后退缩,高五个可能不是过去五年。法规中的应计税率或费率。这是该人每年服务获得的高五个平均工资的百分比。
美国国家人类基因组研究所对精准医疗的定义如下:“精准医疗(通常被认为类似于个性化医疗或个体化医疗)是一种创新方法,它利用个人的基因组、环境和生活方式信息来指导与其医疗管理相关的决策。精准医疗的目标是提供更精确的方法来预防、诊断和治疗疾病。”在这篇观点文章中,我们质疑精准医疗的这一定义及其当前实践和发展相关的风险。我们强调,在实践中,精准医疗是基于使用大量生物数据用于个人目的,这主要符合生物医学健康模式,这存在个人生物还原论的风险。更全面、更精确、甚至更“个性化”的健康方法需要考虑环境、社会经济、心理和生物决定因素,这种方法更符合生物心理社会健康模式。环境暴露在广义上的作用越来越受到重视,尤其是在暴露组研究领域。不考虑精准医疗所处的概念框架,会导致医疗体系内可以调动的不同责任被掩盖。将精准医疗锚定在一个不将其定义限制于生物和技术组成部分的模型中,可以设想一种个性化和更精准的医疗,整合更多以个人技能和生活环境为中心的干预措施。
通过增加 S 模式应答器装备,NAS 中的监视效果得到进一步增强。S 模式飞机可以通过从注册号或其他编号方案派生的代码唯一地标识,该代码与飞行员选择的 A 模式代码无关。点名监视中的 S 模式飞机不受同步乱码的影响。内置于 S 模式协议中的错误检测、错误纠正和自适应重审降低了对 ATCRBS 干扰的敏感度并提高了整体链路可靠性。S 模式应答器的容差比旧的 ATCRBS 应答器更严格,并且通常在下行链路频率和周转时间等参数中表现出较小的变化。与 ATCRBS 相比,整体监视精度提高了四倍。同质的 S 模式技术将以与 S 模式技术带来的风险缓解因素成正比的速率提供 NAS 中的安全性。
恒压状态下,芯片内部恒流环 CC_COMP 电压大 于 3.5V ,当输出负载电流 I O1 突然增大到 I O2 (超 过恒流输出电流 I OCP ), CC_COMP 会从高电压下 降到 3.5V 以下。当 CC_COMP 下降到 3.5V 时, 芯片会短暂关闭恒流控制,继续以恒压方式工作, 进入 P EAKLOAD 模式,系统升频, I O2 越大频率越大, 并且允许的最大频率增加至 F PKMAX ;与此同时会 启动内部的 P EAKLOAD 模式计时功能,保证此模式 的最大工作时间不会超过预设的 T HOLD 。计时时间 达到 T HOLD 后,芯片会强行退出 P EAKLOAD 模式, 并且会激活一个屏蔽时间 T BLANK 的计时,以确保 允许下一次进入 P EAKLOAD 模式至少超过此 T BLANK 时间;与此同时,会激活内部恒流模块的工作, 在这种情况下,由于负载还是 I O2 ,所以系统的输 出电压会持续下降,直至触发 H ICCUP 保护、系统 重启。
○ data.ai 的报告消费者支出排名基于 iOS App Store 和 Google Play 从付费下载和应用内购买中获得的消费者支出。它们不包括从应用内广告中获得的消费者支出。● 游戏中的顶级公司仅按游戏类别的下载量和消费者支出排名,而应用程序中的顶级公司则按非游戏类别的下载量和消费者支出排名。● 在 iOS App Store 中,应用程序可以归类为主要类别以及可选的次要类别。如果应用程序的主要类别是游戏,次要类别是娱乐,则它只能包含在 data.ai 报告的游戏表中。如果应用程序的主要类别是娱乐,次要类别是游戏,则它只能包含在本报告的应用程序表中。● 下载排名基于单独下载的应用,不包括包含在捆绑包中的应用下载。消费者支出排名基于单独下载的付费应用的消费者支出以及单独下载的应用和应用捆绑包的应用内购买消费者支出。● 消费者支出是总支出——Apple 或 Google 收取费用之前支付的总和。iOS App Store 和 Google Play 的消费者支出份额因应用而异,但通常为 30%。● 对于 2023 年被另一家母公司收购的公司,下载量和消费者支出从收购发生后的日历日开始归属于新母公司。● 有时,公司可能会决定将现有应用从一个类别转移到另一个类别。在这些情况下,data.ai 的报告根据撰写本文时的应用商店分类对该应用进行排名。● 本报告中的数据反映了截至发布时 data.ai 对所有时间段的当前估计和 DNA 关系。这包括数据重述,因为 data.ai 正在不断改进其算法,以便为客户提供尽可能准确的估计。历史数据也可能从之前的出版物中重述,这是行业的标准做法。● 本报告中的月活跃用户 (MAU)、下载和消费者支出排名基于 data.ai 独有的 DNA 实现的统一应用。在统一应用中,不同名称和不同平台上的同一应用的类似版本是统一的。例如,iOS 上的《使命召唤:移动版》和《使命召唤:移动版 VN》以及 Google Play 上的《使命召唤:移动版》和《使命召唤:移动版 VN》均被聚合并排名为单个《使命召唤:移动版》统一应用。
1.0 概述 人工智能 (AI) 虽然是公众讨论中的新热门话题,但多年来一直在帮助纽约市提供公共服务。人工智能技术为纽约人提供了广泛的机会,使政府更好地运行。谨慎使用人工智能可以提高运营效率、社会公平、环境可持续性等。与此同时,使用人工智能工具会给个人和社区带来一系列风险,无论是由于缺乏适当的治理、滥用、设计有缺陷还是其他因素。在没有适当监督和治理的情况下使用人工智能会带来一系列潜在风险,从良性的不准确性或政府资源的错误分配,到网络安全风险(例如网络攻击或数据泄露的新途径)。在更广泛的环境和社会层面上,人工智能的使用会消耗大量能源、产生过量的碳排放、制造电子垃圾,并加剧歧视性偏见和社会不平等。此外,许多人工智能应用的复杂性和难以辨别的机制带来了独特的透明度和问责制挑战,这对于为公众服务的政府来说尤其明显。应对这些不同的风险需要政府和行业所有部门的合作。
下列术语在《毛里求斯民航要求》中使用时,具有以下含义:异常航空器。测量的高度保持性能与在 RVSM 空域中运行的所有航空器测量的核心高度保持性能存在显著差异的航空器。从头开始。字面意思是“从头开始”。指学员事先不了解或不接触所教授的科目或活动。可用的加速停止距离 (ASDA)。可用的起飞滑跑距离加上停止道的长度(如有)。接受单位。下一个接管航空器的空中交通管制单位。注 — 参见“转移单位/管制员”的定义。事故。与航空器运行有关的事件,就载人航空器而言,发生在任何人登机准备飞行直到所有此类人员下机期间;就无人机而言,发生在航空器准备飞行直到飞行结束时停止并且主推进系统关闭期间,其中: (a) 人员因以下原因而致命或严重受伤: — 在航空器内,或 — 直接接触航空器的任何部分,包括