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《安全法案》对 401(k)/403(b) 安全港计划的变更
每位有资格参与的员工都被视为选择延期支付相当于合格薪酬百分比的工资（除非他们选择缴纳另一笔金额或选择不延期）。合格薪酬的最高百分比是多少？《安全法案》之前的最高合格百分比为 10%。《安全法案》第 102(a) 节对法典进行了修订，将最高比率改为 15%（在自动缴纳的初始期间，最低为 3%，最高为 10%）。此更改自 2019 年 12 月 31 日之后开始的计划年度起生效。QACA 计划是否需要提高最高合格百分比？不需要。QACA 计划下的合格百分比可以是任何薪酬百分比，只要该百分比统一应用，不超过新的最高百分比 15%（或初始期间为 10%），并满足法典规定的最低限度。如果 QACA 计划通过参考纳入了最高合格百分比，但计划发起人希望保留 10% 的限制，那么在《安全法案》修正案通过之前，该计划是否存在运营失败？如果计划的修订追溯至 2019 年 12 月 31 日之后开始的计划年度的第一天，则该计划的运营需要在 2022 计划年度结束时（政府或集体谈判计划为 2024 年）与计划语言相匹配。因此，必须检查每个计划，以查看 QACA 增加的默认最高百分比是否符合预期，如果不是，则进行修改。如有必要，及时修改可避免运营失败。如果雇主想要采用更高的合格百分比，则适用哪些计划修订时间规则？同样，规定明确百分比上限的计划必须在特殊《安全法案》修订日期结束之前反映更高的上限（通常是 2022 计划年度结束，如上所述）。如果此后实施，则该变更将被视为一项酌情修订，因此必须在变更生效的计划年度结束前通过。请注意，由于变更会影响当年的选择性延期，因此建议在当年的安全港计划通知中反映该变更，即使修订尚未通过，因为年中变更总是会增加复杂性。
总理办公室采购... - OPM
(i) 受委托方聘用为项目提供货物、工程或咨询服务以外的服务的公司及其任何关联方均无资格提供与这些货物、工程或服务相关的咨询服务。相反，受聘为项目准备或实施提供咨询服务的公司及其任何关联方均无资格随后提供由公司为此类准备或实施提供的咨询服务所产生或直接相关的货物、工程或服务以外的咨询服务。就本段而言，咨询服务以外的服务是指导致可衡量实物产出的服务，例如勘测、钻探、航空摄影和卫星图像。
2024 年第 4 季度采购总额超过 100,000 美元的供应商 本报告提供有关粮农组织供应商的信息，其中所有采购价值
2024 年第 4 季度采购总额超过 100,000 美元的供应商 本报告提供有关粮农组织供应商的信息，这些供应商的所有采购订单价值超过 100,000 美元。据粮农组织所知，这些数据准确无误。如有遗漏、错误或意见，请联系 CSDA-MS502@fao.org
采购 DiC - DTIC
用于飞机的建造、采购、生产、改装和现代化，设备包括军械、备件和配件；专用设备，公共工厂的扩建，包括必要的土地；以及此类土地和其中的权益，可根据《修订法规》第 355 条的规定在获得所有权批准之前获得并在其上进行建设；以及在公共或私人工厂中采购和安装设备、器具和转速表；储备工厂和政府及承包商拥有的设备储备；9,115,800,000 美元 11,582,300,000 美元
安全混合动力的访问控制模型...
摘要：混合云环境结合了私人和公共云基础架构，以优化安全性，可扩展性和成本效益。但是，由于动态工作负载，多租赁和横云身份验证复杂性，确保在此类环境中的安全访问控制仍然是一个关键的挑战。本文探讨了针对安全混合云部署量身定制的访问控制模型，重点关注基于角色的访问控制（RBAC），基于属性的访问控制（ABAC）和新兴的零信任原则。我们分析了它们在减轻未经授权访问，特权升级和内部威胁方面的有效性。此外，提出了一个新型混合模型，该模型集成了RBAC和ABAC，以增强安全性和灵活性，同时确保遵守监管框架。该研究还强调了联合身份管理和基于区块链的访问控制机制在加强混合云环境中的身份验证和授权中的作用。结果表明，自适应访问控制策略可以显着提高安全性而不会损害性能。未来的研究应重点关注AI驱动的访问控制机制和自学习安全模型，以进一步改善混合云设置中的动态访问控制。
单个采购通知的样本格式
i。绘制发展生态旅游和基于社区旅游业II的机会和挑战。制作了详细的生态旅游和基于社区的旅游战略和发展计划，包括确定特定目的地和产品的开发，有关开发的建议，行程包装以及详细的营销计划。iii。为社区企业创建生态旅游和社区旅游工具包和清单。预计该服务将在合同裁决七个月内交付。可以在下面的网站上找到分配的详细参考条款（TOR）：https：//procurement.gov.vc/eprocure/index.php/current-bids在财政，经济计划和信息技术部内的经济规划部门的经济规划部门现在邀请合格的咨询公司（“顾问”（“顾问”），以索取他们的服务。感兴趣的顾问应提供信息，以证明他们具有执行服务所需的资格和相关经验。
了解机器学习中的生成AI
本文探讨了强化学习技术与大语言模型（LLMS）的变革性整合，以增强采购智能和决策过程。本文提出了一个综合框架，该框架应对传统采购系统的挑战，同时利用先进的AI功能。通过对建筑基础，实施方法和绩效指标的详细分析，本文演示了LLM与强化学习的结合如何彻底改变供应商的选择，价格谈判，合同分析和采购运营中的系统整合。本文研究了理论的基础和实际应用，强调了人类在循环工作流程中的重要性和在AI驱动的采购系统中的安全限制。本文结合了复杂的数据预处理技术，多阶段模型体系结构和动态反馈机制，以确保最佳性能和适应不断变化的市场条件。本文还评估了保护隐私技术和未来发展路线图的含义，为寻求在采购过程中实施AI解决方案的组织提供了宝贵的见解。
