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萨凡纳河 (DOE-SR) 评估计划概述
• 年度评估计划 (AAP) 是助理经理/办公室主任 (AM/OD) 监督活动的财政年度计划。它包含每个组织特定的评估要求，并通过合并每个组织适用的 APAP 部分来制定。
UE 416 - PGE 能源负担评估评论 - OPUC
我们赞赏 PGE 按照委员会 OPUC 命令号23-386 1 的要求，努力进行修订后的能源负担评估（以前称为低收入需求评估或 LINA）。23-386 1 。能源负担评估是一个关键工具，可以提供有关能源负担和不安全的重要数据，并评估客户的能源相关需求。它为低收入计划的参与障碍提供了重要反馈，并确定了政策和计划设计中的差距。这种改进的理解尤其重要和必要，因为尽管有这些计划，但仍有许多 PGE 客户在高能源负担中苦苦挣扎，并面临支付能源账单的困难。随着极端天气事件越来越常见，必须向处于气候危机前线的脆弱社区提供救济，并确保他们的生命、健康和福祉不会因无力负担日益需要的能源而受到威胁。
通过A ...
摘要 - 本研究研究了公司评估其数字成熟度所面临的挑战。它专注于行业4.0，该工业4.0结合了数字技术，以提高船舶设计和建筑领域的效率，生产率和质量。最初，使用ISO 90001标准和各种方法（例如访谈和流程图）来了解该公司该领域开发的流程，对哥伦比亚的船舶公司的外套部门进行了详尽的分析，确定了机会领域，并建立了持续改进的基础。随后，根据现有模型和文献综述提出了数字成熟度模型。然后将所提出的模型应用于装备部门，作为评估数字转型进度的宝贵工具。本文介绍的结果强调，提高数字成熟度可以降低成本，提高效率并提高质量。此外，本研究还提出了一种活动路径和5W2H工具，以消除设计过程中的关键问题，从而提供了实施改进的实用有效方法。
拉伯克社区健康需求评估 (CHNA)
致谢 1 目录 2 执行摘要 4 简介 7 MAPP 流程 8 县级健康排名模型 9 使命和愿景 11 数据收集方法 12 利益相关者访谈 13 社区调查 17 调查传单 17 大学焦点小组和调查 18 社区状况评估 20 关于拉伯克 20 保险覆盖范围 24 死亡率 29 以前的 CHNA 30 社区环境评估 31 大学城 33 州际公路 27 34 社区合作伙伴评估 39 社区参与结果 40 拉伯克公共卫生工作人员研讨会 40 与拉伯克卫生委员会的会议 41 关键线人访谈 42 思想交流（社区倾听会议） 44 社区状况评估调查 46 大学生团体和调查 53 来自大学焦点小组 67 学生对拉伯克公共卫生的建议 71 关键信息提供者的声音和思想交流 75 医疗保健的可及性 75 心理健康、药物滥用和无家可归 76 性传播感染 (STI) 和青少年怀孕 79 健康问题 84 肥胖和糖尿病 84 心脏病 84
OMB对隐私影响评估的评论 - 2024年4月1日
这种方法在欧洲的一般数据保护法规（GDPR）中得到了证明，其中数据保护影响评估（DPIA）用作具有“包容性，全面和主动性的性质”的关键责任工具，需要负责处理个人信息（“控制者”）的实体，以确定个人信息，并最终管理个人和释放个人信息的风险。4根据欧洲数据保护委员会（EDPB），DPIA是一个过程，旨在描述处理个人信息处理的详细信息，评估处理处理的必要性和相称性（这是与此类处理相关的关键法律要求），并“帮助管理个人信息处理的个人风险和自由的风险”。5
在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
使用机器学习的自动脆弱性评估
在网络安全的迅速发展的景观中，传统的脆弱性评估方法努力地跟上加快潜在威胁的复杂性和数量的步伐。本文探讨了机器学习技术的整合，以增强自动化脆弱性评估。通过利用高级算法，例如监督学习，无监督的学习和强化学习，我们开发了一种能够以比传统方法更高的准确性和效率来识别，分类和优先级别的系统。我们的方法涉及有关历史脆弱性数据的培训机器学习模型，以预测新的和新兴的威胁，从而实现主动的安全措施。我们通过经验分析和案例研究评估系统的有效性，证明检测率的显着提高并降低了假阳性。结果表明，机器学习可以实质上增加自动化脆弱性评估过程，从而为现代网络威胁所面临的挑战提供了有希望的解决方案。
光伏、风能和储能初步评估 RFP 调查员.docx
a. 提供位于加里曼丹和苏拉威西岛的项目开发地点最新的土地使用、地形、航空图像和其他所需地图 b. 使用二手数据（GIS 等）支持初步位置分析 c. 在任务指导/说明最少的情况下，利用自己的调查仪器对地表、地下和水下（湖泊）进行调查，以确定安装新的浮动或地面安装光伏、风力发电厂和储能的最佳位置，并为最终位置提供建议。 2. 对潜在和选定位置（根据与 IESR 协商和/或利益相关者讨论后的调查结果选定位置）进行预可行性研究，其中包括浮动或地面安装光伏、风能和储能，规格如下：
重新思考生成人工智能评估
无论您从事的教育程度如何，这篇文章都是试图说服您试图抓住或检测GAI是徒劳的。不仅如此，检测工具和其他窃的调查器可能是不道德的，对GAI使用的惩罚性方法将增加教育工作者的工作量。今年，我在澳大利亚州和各州的许多不同学校工作。我已经提出了很多有关GAI和评估的问题，因此我将以FAQ介绍这篇文章。如果在文章结尾处，您仍然认为检测是一个可行的选择，我鼓励您通过左侧的“联系表”按钮与您取得联系。