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大数据时代下的结果和影响衡量：
Pete York 拥有 20 多年作为评估顾问和研究员的经验，曾与政府机构、慈善机构、公司和非营利组织合作。在过去的八年中，他使用大型管理数据集和机器学习算法在儿童福利、青少年司法、心理健康、劳动力发展等领域建立了预测性、规范性和因果性评估模型。他最近与他人合作撰写了《预测分析和机器学习在青少年司法风险评估中的应用：佛罗里达州的经验》一章，并撰写了一篇同行评审的文章《预测和规范分析、机器学习和儿童福利风险评估：布劳沃德县的经验》和一篇 Scattergood 基金会论文《使用数据的新方法：精准护理，为儿童住院治疗带来更好的结果》。他目前是 BCT Partners 的负责人兼首席数据科学家，他运用自己的评估和数据科学技能来推进该组织的使命，即“提供有关不同人群的见解，以实现公平”。
大数据时代衡量结果和影响：
Pete York 拥有 20 多年作为评估顾问和研究员的经验，曾与政府机构、慈善机构、公司和非营利组织合作。在过去的八年里，他使用大型管理数据集和机器学习算法，在儿童福利、青少年司法、心理健康、劳动力发展等领域建立了预测性、规范性和因果评估模型。他最近与人合作撰写了《预测分析和机器学习在青少年司法风险评估中的应用：佛罗里达州的经验》一书的一章，并撰写了一篇同行评审的文章《预测和规范分析、机器学习和儿童福利风险评估：布劳沃德县的经验》和一篇 Scattergood 基金会的论文《一种使用数据的新方法：精准护理以改善儿童住院治疗的结果》。他目前是 BCT Partners 的负责人兼首席数据科学家，在那里他运用他的评估和数据科学技能来推进该组织的使命，即“提供有关不同人的见解，以实现公平”。
大数据时代的衡量结果和影响：
Pete York 拥有 20 多年作为评估顾问和研究员的经验，曾与政府机构、慈善机构、公司和非营利组织合作。在过去的八年里，他使用大型管理数据集和机器学习算法，在儿童福利、青少年司法、心理健康、劳动力发展等领域建立了预测性、规范性和因果评估模型。他最近与人合作撰写了《预测分析和机器学习在青少年司法风险评估中的应用：佛罗里达州的经验》一书的一章，并撰写了一篇同行评审的文章《预测和规范分析、机器学习和儿童福利风险评估：布劳沃德县的经验》和一篇 Scattergood 基金会的论文《一种使用数据的新方法：精准护理以改善儿童住院治疗的结果》。他目前是 BCT Partners 的负责人兼首席数据科学家，在那里他运用他的评估和数据科学技能来推进该组织的使命，即“提供有关不同人的见解，以实现公平”。
使用贝叶斯上下文树对离散数据的更改点检测和分割
引入了一个新的贝叶斯建模框架，用于分段均匀变量 - 内存马尔可夫链，以及一系列有效的算法工具，用于更改点检测和离散时间序列的分割。建立在最近引入的贝叶斯上下文树（BCT）框架上，离散时间序列中不同片段的分布描述为可变内存马尔可夫链。对变化点的存在和位置的推断。促进有效抽样的关键观察者是，可以精确地计算数据的每个段中的先前预测可能性（在所有模型和参数上平均）。这使得可以直接从变更点的数量和位置的后验分布中进行采样，从而导致准确的估计，并提供结果中不确定性的自然定量度量。也可以以其他额外的计算成本来获得每个细分市场中实际模型的估计。对模拟和现实世界数据的结果表明，所提出的方法是强大的，并且表现效果也不如先进的技术。
评估气候过渡风险：
CO 2 Carbon Dioxide CRR Capital Requirements Regulation CRREM Carbon Risk Real Estate Monitor CSRD Corporate Sustainability Reporting Directive EFRAG European Financial Reporting Advisory Group EIOPA European Insurance and Occupational Pensions Authority EPBD Energy Performance of Buildings Directive EPC Energy Performance Certificate ESG Environmental, Social, and Governance EU European Union EU BCT EU Buildings Climate Tracker G20 The Group of Twenty GFANZ Glasgow Financial Alliance for Net Zero GHG Greenhouse Gas IEA International Energy Agency IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change KPI Key Performance Indicator MEES Minimum Energy Efficiency Standards PCAF Partnership of Carbon Accounting Financials PRI Principles for Responsible Investment PwC GmbH WPG PricewaterhouseCoopers GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft SBTi Science-Based Targets initiative UNEP UN Environment计划UNEP联合国环境计划财务计划UNGC联合国全球紧凑型NZAMI NET NET资产管理器倡议NZBA NET-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-BANKINACH ALLIANCE WRI WRIE WORD WORLD RESOSSTITUTE
Defender-Europe 2022：合成兵种营在欧洲的远程调动
“保卫者-欧洲”是“由美国陆军牵头的年度大规模多国联合演习，旨在提高美国、北约和伙伴军队之间的战备和互操作能力。”1 铁骑士在演习期间的任务将考验该营将战斗力投射到东欧和波罗的海国家腹地的能力，并执行该部队分配的任务清单中的基本任务，同时还将测试互操作能力和多国指挥与控制 (C2) 结构。这次演习要求铁骑士进入战区，与多国伙伴建立指挥和支援关系，建立战斗力，并通过多式联运与多国伙伴一起穿越东欧进行 1,500 公里的调动和机动。演习的最终结果是，所有营资产在 180 公里的战术公路行军中战术部署至位于立陶宛赫尔库斯营的美国前沿作战地点。此次任务的设计是一次概念验证，目的是收集 BCT 或更大规模部队在东欧执行作战行动时可能遇到的摩擦和挑战方面的经验教训。本文重点介绍了这些经验教训以及铁骑士在 DE22 期间确定和使用的战术、技术和程序。
PEO IEW&S 2024 更新
AIDP – 陆军情报数据平台 ALE – 空射效应 ABIS – 自动生物特征识别系统 BAT-A – 生物特征识别自动化工具集 – 陆军 BCT – 旅战斗队 CIRCM – 通用红外对抗 CMOSS – 指挥、控制、通信、计算机、网络、情报、监视、侦察（C5ISR）/电子战模块化开放标准套件 CMWS – 通用导弹预警系统 EAB – 旅以上梯队 EW – 电磁战 EWPMT – 电子战规划与管理工具 FLOT – 部队前线 GLE – 地面发射效应 HADES – 高精度检测与利用系统 ITDS – 改进型威胁检测系统 JCAP – 联合通用接入平台 LDS – 激光探测系统 LIMWS – 有限临时导弹预警系统 MEMSS – 模块化电磁波谱系统 MFEW – 多功能电子战 MRL – 多管火箭发射器 NESO – NAVWAR电子战系统高架 PNT – 位置导航授时 RWR – 雷达预警接收器 S2AS – 频谱态势感知系统 SAM – 地对空导弹 TITAN – 战术情报目标访问节点 TCE – 战术网络设备 TLS – 地面层系统 TRAC – 战术射频应用底盘 UAV – 无人驾驶飞行器
陆军反无人机系统 2021-2028
在该师转入蓄意防御后，敌人的火箭和身管火炮继续摧毁该师。敌方无人机系统 (UAS) 和徒步特种部队 (SPF) 分布在该师的作战区 (AO) 各处，为敌方综合火力指挥部提供了精确的目标瞄准。尽管该师成功地指挥战斗力定位和攻击以摧毁 SPF 观察员，但它仍然看到一种熟悉的模式，即敌方指挥官使用大量 UAS 来识别师内的高价值目标，并用集中间接火力攻击其部队。在该师的主要指挥所，防空和空域管理 (ADAM) 小组会宣布：“TOC [战术作战中心] 注意！敌方 UAS 位于目标狮子东北部，正在观察第 4 步兵师第 3 旅。”几分钟后，开始有报告称敌方大规模炮火袭击了友方装甲旅战斗队 (BCT)。随后的伤亡报告强调了重大损失和战斗力下降，该师进行了反击并指挥固定翼飞机来应对美军的最新杀手。敌人有效削弱该师战斗力的能力主要受到其交战意愿的限制，这一点从其对高回报目标清单的持续有效攻击可以看出。25 ID 在间接火力下的战斗损失集中在主战坦克、火力支援和
开发 AI/ML 操作管道：Linchpin 项目
AIDP – 陆军情报数据平台 ALE – 空射效应 ABIS – 自动生物特征识别系统 BAT-A – 生物特征识别自动化工具集 – 陆军 BCT – 旅战斗队 CIRCM – 通用红外对抗 CMOSS – 指挥、控制、通信、计算机、网络、情报、监视、侦察（C5ISR）/电子战模块化开放标准套件 CMWS – 通用导弹预警系统 EAB – 旅以上梯队 EW – 电磁战 EWPMT – 电子战规划与管理工具 FLOT – 部队前线 GLE – 地面发射效应 HADES – 高精度检测与利用系统 ITDS – 改进型威胁检测系统 JCAP – 联合通用接入平台 LDS – 激光探测系统 LIMWS – 有限临时导弹预警系统 MEMSS – 模块化电磁波谱系统 MFEW – 多功能电子战 MRL – 多管火箭发射器 NESO – NAVWAR电子战系统高架 PNT – 位置导航授时 RWR – 雷达预警接收器 S2AS – 频谱态势感知系统 SAM – 地对空导弹 TITAN – 战术情报目标访问节点 TCE – 战术网络设备 TLS – 地面层系统 TRAC – 战术射频应用底盘 UAV – 无人驾驶飞行器
建筑雨水通用许可证订单WQ 2022 ...
1。《联邦水污染控制法》（也称为《清洁水法》）禁止将雨水的某些排放到美国的水域外，除非符合国家污染物消除剂消除系统（NPDES）许可证（美国法典（Title 33 U.S.C.）§§1311和1342（p）;也称为《清洁水法》第§§301和402（p））。美国环境保护署（美国EPA）颁布了联邦法规，以执行《清洁水法》在雨水径流排放中控制污染物的任务。（联邦法规40标题（CFR）第122、123和124部分）。联邦法规要求将与建筑活动相关的雨水组成，以获得NPDES许可证覆盖范围（除了导致少于一英亩土地总面积的行动，而不是更大的共同开发或销售计划的一部分）。施工活动包括但不限于清算，拆除，分级，发掘和其他土地干扰活动。NPDES许可证应要求实施最佳的经济上可用技术（BAT）和最佳常规污染物控制技术（BCT），以减少或消除雨水径流中的污染物。NPDES许可证还应包括实现适用水质标准所需的任何其他要求。