合同官员必须确保招标符合 GSAM 第 571 部分的要求,降低网络供应链风险(GSAM 子部分 504.70),并包含适当的受控非机密信息 (CUI) 标记。CUI 指南位于采购门户上:https://insite.gsa.gov/employee-resources/information-technology/it-privacy-security/controlled-unclassified-information/cui-guide?term=。在制定合同和谈判条款时,必须确保政府的成本合理、时间表和其他要求可执行、付款安排促进按时履行,以及降低其他主要风险。CSO 招标模板应用于创建招标,并应根据 GSAM 第 571 部分和本 CSO 指南针对每次采购进行定制。如果您对招标模板中哪些条款和条件可以定制有任何疑问,请咨询总法律顾问办公室。
创新名称:CorrosionRADAR – CUI 监测系统 被提名人 CorrosionRADAR Ltd 类别:其他 - 监测涂层和衬里仪器仪表阴极保护测试材料设计完整性评估化学处理其他 - 填写 创新开发日期:(从 [2014 年 10 月] 到 [2018 年 10 月])网站:www.corrosionradar.com 摘要描述:CorrosionRADAR (CR) 是英国克兰菲尔德大学的衍生公司,它开创了一种新颖的分布式传感腐蚀监测方法(正在申请专利),该方法特别适用于及早指示隐藏腐蚀位置的问题,例如绝缘层下腐蚀 (CUI)。这些传感器采用细长柔性波导的形式,嵌入在管道或容器外表面附近的绝缘层内。CR 传感器具有最外层的牺牲金属层,在有水的情况下会自我腐蚀,方式与管道表面类似。 CR 传感器使用沿长传感器的微波引导雷达信号激活,波反射的飞行时间定位管道长度上传感器附近的腐蚀和水的存在。它使用工业物联网 (IIoT) 系统来确保这些传感器收集的信息能够被远程访问、存储和处理。CR 技术使 CUI 能够进行预测性维护,收集的数据对 RBI 方法非常有价值。该技术目前处于产品 pi 阶段
科学科学Behnam S. Arad。。。。。。44 Syed Badruddoja。。。。。。。安娜·贝恩斯。。。。。。。。。46 Victor。 。 47 Jun Dai 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 Nikrous Faroughi 。 。 。 。 。 。 49 V. Scott Gordon。 。 。 。 。 。 。 。 50 ying jin 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 51 TED Cross 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 52 Muyan-Ozcelik图片。 。 。 53 Jinsong Ouyang。 。 。 。 。 。 。 54 Ahmed Ahmed M. Salem 。 。 。 。 。 。 56 Shobaki Ghassan46 Victor。。47 Jun Dai。。。。。。。。。。。。。。48 Nikrous Faroughi。。。。。。49 V. Scott Gordon。 。 。 。 。 。 。 。 50 ying jin 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 51 TED Cross 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 52 Muyan-Ozcelik图片。 。 。 53 Jinsong Ouyang。 。 。 。 。 。 。 54 Ahmed Ahmed M. Salem 。 。 。 。 。 。 56 Shobaki Ghassan49 V. Scott Gordon。。。。。。。。50 ying jin。。。。。。。。。。。。。。。51 TED Cross 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 52 Muyan-Ozcelik图片。 。 。 53 Jinsong Ouyang。 。 。 。 。 。 。 54 Ahmed Ahmed M. Salem 。 。 。 。 。 。 56 Shobaki Ghassan51 TED Cross。。。。。。。。。。。52 Muyan-Ozcelik图片。 。 。 53 Jinsong Ouyang。 。 。 。 。 。 。 54 Ahmed Ahmed M. Salem 。 。 。 。 。 。 56 Shobaki Ghassan52 Muyan-Ozcelik图片。。。53 Jinsong Ouyang。 。 。 。 。 。 。 54 Ahmed Ahmed M. Salem 。 。 。 。 。 。 56 Shobaki Ghassan53 Jinsong Ouyang。。。。。。。54 Ahmed Ahmed M. Salem 。 。 。 。 。 。 56 Shobaki Ghassan54 Ahmed Ahmed M. Salem。。。。。。56 Shobaki Ghassan。。。。。。57 Xiaoyan(雪利酒)太阳。。。58 Bang Trang。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 59 Cui Zhang。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5858 Bang Trang。。。。。。。。。。。。59 Cui Zhang。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5859 Cui Zhang。。。。。。。。。。。。。。58
最后,那些已经根据第 199 号法律获得研究补助金的人。 240.2010,包括续签,总期限加上本公告中提及的资助期限超过六年,但不包括与博士课程相关的任何期间。此外,已经根据条款签订合同的人不能参加。法律第 22 条(研究补助金)和第 24 条(固定期限研究人员)。 240.2010,也与不同的大学(国有、非国有或在线)以及第 1 条提到的机构合作。法律第22条240.2010,总期限加上本公告中提及的授予期限,即使不是连续的,也超过十二年。就上述关系的持续时间而言,根据现行立法休产假或因健康原因所花的时间不相关。
引言近年来,金融业遇到了一种普遍存在的挑战,即漂绿行为。漂绿行为是一种夸大或歪曲公司对环境影响的做法,以给人留下公司比实际更注重环保的印象 (Huang & Chen, 2015)。当环境、社会和治理 (ESG) 报告等正式公共信息加剧信息不对称并增加市场混乱的风险时,就会发生这种情况 (Liu et al., 2024)。夸大其词是漂绿行为的一种常见形式,事实证明,它通过扭曲可持续发展目标的实现和评估来阻碍可持续发展目标的实现 (Cojoianu et al., 2020)。这通常表现为使用过于积极的语言来描述公司的环境、社会或治理绩效,而没有提供足够的支持数据或证据。因此,检测和解决 ESG 报告中的夸大其词至关重要。人工智能 (AI) 正在塑造世界,尤其是像 ChatGPT 这样的生成式人工智能 (GenAI) 的快速发展。金融领域的一些研究已经开始利用人工智能来解决 ESG 报告中的问题。例如,一些研究比较了传统和人工智能驱动的 ESG 评级 (Hughes 等人,2021)。一些研究调查了人工智能对漂绿和可持续发展报告的影响 (Moodaley & Telukdarie, 2023)。Yang 等人 (2021) 发现 ESG 披露降低了公司债券信用利差,降低了风险并增强了投资者信心,而 Biju 等人 (2023) 使用 MAXQDA 软件将 ESG 的情绪得分与漂绿的看法联系起来。这些研究表明了在分析 ESG 报告中应用人工智能的可能性和潜力。因此,本研究受到启发,充分利用人工智能,尤其是 GenAI,来评估 ESG 报告中的夸大行为 (Jain 等人,2023)。尽管先前的研究已经研究了审查和评估 ESG 报告的各种技术,但识别夸大断言的难度仍然没有得到充分研究,尤其是在使用最先进的人工智能技术时。此外,即使公司可能在其 ESG 报告中使用“极端”、“完整”或“最高”等形容词,但这并不总是意味着他们夸大了他们的成就;事实上,一些公司可能在这方面表现出色。因此,仅依靠 ESG 报告中的术语无法彻底确定公司是否夸大了他们的主张。GenAI 的优势在于能够通过分析上下文细节来辨别是否有合理的理由怀疑夸大。本研究旨在通过利用 GenAI 来检测 ESG 报告中的夸大描述,从而弥补这一差距,从而更准确、更稳健地评估企业可持续发展绩效。我们采用三种不同的即时工程策略,即零样本、少量样本和思路链 (COT) 来分析一组 ESG 报告。此外,我们还将该方法与传统文本分析技术和人类智能进行交叉验证。这
CUI产品未经授权或保证作为需要极高可靠性的设备中的关键组件。关键组成部分是生命支持设备或系统的任何组件,其未能执行的系统可以合理地期望导致生命支持设备或系统的故障,或者影响其安全性或有效性。
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