1 监督和实施恢复力、连续性和响应能力。 2 将业务连续性管理要素与战略目标和目的相结合。 3 进行业务影响分析,以确定关键功能、分析相互依赖关系并评估影响。 4 进行风险评估,以识别风险并评估中断的可能性和影响。 5 制定有效的策略来满足恢复力和恢复目标。 6 制定包括事件响应、灾难恢复和危机/应急管理的业务连续性计划。 7 为员工和其他利益相关者实施业务连续性培训计划。 8 进行练习和测试以验证程序是否支持既定目标。 9 审查和更新业务连续性计划以反映当前环境。 10 监控和报告业务连续性和恢复力活动。
美国商务部工业和安全局 (BIS) 技术评估办公室与美国国家航空航天局 (NASA)、行政长官办公室和美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)、国家环境卫星、数据和信息服务 (NESDIS) 合作,正在对 NASA、NOAA-NESDIS 和更广泛的美国民用航天工业基地 (CSIB) 附属组织进行调查和评估。由此产生的数据将有助于确定参与 CSIB 的组织的结构和相互依赖关系,并确定其相关的供应链。这项工作还将有助于 NASA 和 NESDIS 理解和应对供应链缺陷的能力,例如供应链中断和制造来源减少和材料短缺 (DMSMS)、外国采购和依赖、财务绩效、网络安全事件、关键矿物和材料的使用、COVID-19 大流行的影响以及 CSIB 面临的其他挑战。
学习目的 国家科学课程旨在确保所有学生: 通过生物学、化学和物理学等专门学科发展科学知识和概念理解, 通过不同类型的科学探究发展对科学的性质、过程和方法的理解,从而帮助他们回答有关周围世界的科学问题, 掌握理解科学的用途和影响所需的科学知识,无论是在现在还是在将来。 目标(第 3 页)。 植物 确定大多数生物都生活在适合它们的栖息地,并描述不同的栖息地如何满足不同种类的动物和植物的基本需求,以及它们如何相互依赖。 第 2 年学习计划(第 10 页) 动物和人类 他们可能会研究不同的食物种类以及它们如何让我们保持健康,并根据他们的发现设计膳食。 第 3 年学习计划(第 17 页)。
本文研究了十年内人工智能(AI)技术的传播所带来的宏观经济生产力的预期增长。提出了一个多部门一般均衡模型,该模型整合了企业之间的部门相互依赖关系,并可以在宏观经济层面汇总微观经济生产力收益,同时考虑到各个部门对人工智能的接触和采用的不同假设。该模型的主要结果是估计人工智能扩散带来的全要素生产率年增长率在0.25至0.6个百分点(pp)范围内,或相当于0.4至0.9的增长十年内劳动生产率上升 10%。文章量化了这些总体生产力收益的不同机制的相对重要性,并强调了几种公共政策杠杆,以最大限度地发挥人工智能对长期增长的潜在收益。
统计学中一个非常重要的问题是两个随机变量之间的依赖程度,或者一个随机变量包含的关于另一个随机变量的信息量。互信息给出了这个问题的答案,但它肯定可以得到改进。互信息总是非负的,但它没有统一的上限。这使得仅基于互信息来解释两个随机变量的关联强度变得困难。这引出了一个问题:互信息必须有多大,才能认为两个随机变量相互依赖,甚至完全依赖?在本文中,我们将通过定义一个标准化的互信息 κ 来考虑这个问题的一个可能的解决方案,该 κ 具有严格介于零和一之间的优点。当且仅当两个随机变量独立时,这个 κ 才具有等于零的理想特性,当且仅当两个随机变量具有一一对应关系时,它才等于一。我们还将考虑 κ 的估计以及我们开发的估计量的渐近性质。
气候变化与生物多样性危机之间的相互依赖性要求一致的政策努力来面对这些问题。气候变化加剧了人类对自然,生物多样性和福祉的压力,以及土地转化和气候变化的综合压力驱动物种损失。反过来,生物多样性损失削弱了生态系统并导致弹性损失,从而损害了生态系统和气候缓解服务(例如碳固执)的传递。因此,气候界已经醒来将自然纳入气候策略并不奇怪。CBD COP-16看到了创纪录的参与者,包括私营部门和非政府组织,主要关注气候变化。2015年的《巴黎协定》和2022年的全球生物多样性框架(GBF)越来越被认为是密不可分的,必须共同解决生物多样性和气候危机。
电动设备测试导致PWD向我们的库存中引入5种类型的电气设备,以进行常规维护工作,从而在操作上可行:线条架,树篱夹板,杆锯,修剪的电锯和推动割草机。复杂因素是每台设备多个电池完成一天的工作的要求。经过测试的三种电动设备没有电池电量足以容纳PWD的维护工作,包括道路锯,手持式吹风机和断路器。截至2023年底,PWD拥有234个电动设备单元,约占库存总库存的21%,可用于整个城市的维护工作。绿色设备计划的关键方面和扩大PWD使用电动设备的使用是解决相互依存的问题,这些相互依赖是对电动过渡的进一步支持的关键支持。那些相互依赖的是:
摘要:人机自主团队 (HAT) 范式最近出现,用于设计混合团队,其中人类操作员与自主人工智能体合作。一个主要的挑战是将这个自主代理转变为一个更好的队友,使其能够与人类更多地相互依赖。所呈现的工作探索了两个轴线,得到了工业合作(在运输和工业系统领域)、学术伙伴关系(特别是南澳大利亚)和博士生指导的支持。第一个轴涉及认知状态的监控,以便使机器具有检测人类遇到的困难的能力。为了回答这个问题,提出了一种全局方法,从生理和行为数据的融合角度对操作员的心理负荷进行分类。然后通过研究认知控制的概念及其与心理负荷的关系,探索人类实施的调节机制。
根据其内部和/或外部(地区)利益相关方的要求监控绩效。所使用的关键绩效指标是衡量空中导航服务提供商影响范围内的关键绩效指标,例如,维持足够的人员配置以使所有运营部门能够开放,以及维持设备的可维护性和可用性水平。这些主要由空中导航服务提供商控制。值得注意的是,一些空中导航服务提供商目前要对由外部因素造成的容量限制负责,例如天气对延误和准时性的影响。本文件第 4 节将更详细地讨论这些相互依赖关系。当前的实践表明,空中导航服务提供商衡量绩效的方式有很多共同点。本次审查还证明了促进协调的价值,以便 CANSO 推动全球空中交通管理性能的提高。