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项目名称：查尔斯顿战术机组作战训练系统（CTACTS）
20 世纪 80 年代初，在海上靶场和空域警戒区 W-133/W-134 和 W-157A/W-l58C 进行了广泛的空战机动 (ACM) 训练，使用训练导弹和机枪对付无人机和拖曳目标。目标并未模拟真实的空战条件，即目标采取高性能飞机能够采取的所有规避行动。这些不是仪表空域，因此训练受到限制，因为无法进行评分或任务后重建。FY-86 MILCON 项目 P210（2630 万美元）授权在佐治亚州近海建造八座塔楼，以使战术机组战斗训练系统 (TACTS) 能够在从海平面到 60,000 英尺的空战训练演习期间准确监视和控制飞机。 TACTS 包括四个主要子系统：飞机仪表子系统 (AIS)、跟踪仪表子系统 (TIS)、控制和计算子系统 (CCS) 以及显示和汇报子系统 (DDS)。FPO-1 负责 CTACTS 海上塔的设计和建造，海军航空系统司令部提供设施要求。FPO-1 与 Brown & Root Development Inc. (B&R) 签订了合同，担任主要 AE。B&R 使用 Ocean Weather 进行气象和海洋工作，使用 McClelland Engineers, Inc. 进行地球物理和岩土工作。此外，FPO-1 还与 Earl and Wright Consulting Engineers 签订了合同，他们为该项目提供设计质量保证 (DQA)。无人塔将位于南卡罗来纳州查尔斯顿以南约 80 英里处，北乔治亚州以东约 60 英里处，如下图所示。有两个主站，配有共置遥控器和六个远程站。其中一个远程结构除了支持 TIS 远程电子设备（中继/远程）外，还支持微波中继设备。主结构支持两个抛物面天线、一个用于电子设备的防水/防风雨封闭区域、约 24,000 磅的电池和相关设备、一个独立的混合太阳能和风能系统、带燃料储存的备用柴油发电机组和一个直升机场。中继/远程结构支持两个抛物面天线、电池、发电机和直升机场。远程结构支持两个抛物面天线、光伏板、电池和一个直升机场。最终设计于 1985 年 8 月完成，塔的配置如下所示。八个海洋结构中的每一个都由管状钢空间框架模板、上部结构和桩组成。桩的总长度超过 6,000 英尺。所有八个平台的总钢吨位约为 7,000 吨。
Charles H. Romine 博士 信息技术总监 ...
福斯特主席、奥伯诺尔特排名成员以及小组委员会的尊敬成员，我是查尔斯罗米恩，美国商务部国家标准与技术研究所（简称 NIST）信息技术实验室 (ITL) 主任。感谢大家今天给我机会代表 NIST 就我们评估生物识别技术对隐私影响的努力作证。NIST 拥有五位诺贝尔奖获得者，其项目重点关注国家优先事项，例如人工智能、先进制造业、数字经济、精密计量、量子信息科学、生物科学以及网络安全。NIST 的使命是通过推进测量科学、标准和技术来增强经济安全和改善我们的生活质量，从而促进美国创新和工业竞争力。在 NIST 信息技术实验室，我们致力于培养对信息技术和计量的信任。对数字经济的信任建立在网络安全、隐私、互操作性、公平以及避免在技术开发和部署中出现偏见等关键原则之上。 NIST 开展基础研究和应用研究，制定标准以理解和衡量技术，并开发工具来评估此类衡量标准。技术标准以及推动其开发和使用的基础研究对于增强信任和促进数字产品和服务之间的互操作性至关重要。至关重要的是，它们可以提供更高的保证，从而实现更安全、更私密和更能保护权利的技术。NIST 隐私工程计划自近十年前成立以来，NIST 的隐私工程计划的使命一直是通过将测量科学和系统工程原理应用于保护隐私和公民自由的框架、风险模型、指导、工具和标准的创建，来支持可信信息系统的开发。该计划致力于填补隐私领域的空白，并通过在其开创性出版物 NISTIR 8062《联邦系统中的隐私工程和风险管理简介》中引入一个用于识别数据处理系统中的隐私风险的通用模型和一组隐私工程目标，推进隐私风险管理的基础。该计划已经制作了许多工具来帮助组织管理隐私风险。例如，NIST 隐私风险评估方法为组织提供了识别和优先考虑其正在设计或部署的系统、产品和服务中的隐私风险的能力。进行彻底的隐私风险评估的能力对于组织选择有效的缓解措施（包括适当的隐私增强技术）至关重要。NIST 隐私框架 NIST 隐私框架模仿了 NIST 非常成功的网络安全框架，是另一个自愿工具，通过与利益相关者合作开发。
有关陆军军官约翰·查尔斯少校第二次世界大战勋章资格的信息
“我正在尝试确定一位陆军军官的二战勋章资格，我正在研究他的职业生涯：约翰·查尔斯·费格森少校（John Charles FERGUSSON RA）（已故 RFA）。他出生于 1895 年 8 月 15 日（即 116 多年前），死于 1963 年 11 月 14 日（即 25 多年前）。他的陆军编号是 8997，他在 1941 年 12 月 30 日的电报中被提及。如果可能的话，我想要一份他的二战勋章卡的副本。我强调，我所做的研究仅供我本人使用。”我将您的来信视为根据《2000 年信息自由法》（FOIA）提出的信息请求。国防部现已完成对信息的搜索，我可以确认您请求范围内的所有信息都已保存。约翰·查尔斯·费格森少校（John Charles FERGUSSON RA）（已故 RFA）的勋章资格如下：
查尔斯·史蒂芬（史蒂夫）·科尼利厄斯
作为武器开发与集成主任，史蒂夫负责美国陆军导弹技术和原型的开发：传感器；制导与控制；计算机与电子设备；火控雷达技术；陆军战术推进技术；弹头集成；主动防护系统；复合结构；武器与传感器平台集成；腐蚀预防与控制；推进生命周期维持活动。作为 AMRDEC 导弹开发主任，他管理整个美国陆军战术导弹研究和原型开发项目的战略和资金。任职期间，他制定了 Switchblade 的启动和快速原型开发和测试战略——Switchblade 是一种无人机/弹药武器，目前在乌克兰大获成功。
Charles I. Jones - 工作论文 22002
注：总生育率是指假设一群女性在其一生中都受到特定时期生育率的影响，且不受死亡率影响，则她们在其生育期内活产的平均数量。每个数据点对应一个五年期。资料来源：联合国（2019 年）。
查尔斯·L·海斯特
Charles Hester 先生担任美国舰队网络司令部/美国第十舰队的海军授权官员 (NAO)，他作为批准机构全面负责海军信息系统/网络/站点在可接受风险水平下的运行。NAO 支持功能至关重要 - 海军通过该机制决定允许国防部信息网络 (DoDIN) 承受多大风险。在被选为 NAO 主任之前，Charles 曾担任 NAO 副主任、NAO 部门主管、NAO 分部主管和 NAO 高级网络安全分析师。在返回海军之前，Charles 曾在商业/私营部门的多家公司担任 IT/网络职位，例如高级软件分析师、高级网络管理员、高级网络工程师、IT 经理、IT 项目经理和联邦部门项目经理。
嘉信理财卓越银行，SSB CRA STRATEGIC ...
在之前的计划中，央行已将其对社区做出重大投资和承诺的旧式评估区域纳入其更广泛的州和区域（“BSRA”）。这些区域通常位于西部地理区域。然而，随着迁至韦斯特莱克，央行提议建立一个与加拿大税务局条例问答§ll.12(h)-7 一致的 BSRA，但这允许央行继续为自 2017 年开业以来的大部分人群提供服务：问答第 II.12(h)-7 节指出，“区域”可以是州内区域，也可以是包括金融机构评估区域的跨州区域。区域通常具有一些地理、人口和/或经济相互依赖性，并且可能符合普遍接受的划分，例如“三县区域”或“大西洋中部各州”。世行提议建立一个涵盖美国西南部地区的更广阔的州或地区，其中包括德克萨斯州的沙漠西南地区、加利福尼亚州（沙漠南部）、内华达州、犹他州、科罗拉多州、亚利桑那州和新墨西哥州。此外，世行还提议将德克萨斯州边境的俄克拉荷马州、路易斯安那州和阿肯色州也纳入其中。这些地区在美国劳工统计局、环境保护署和美国人口普查 1 中被广泛提及。
东帝汶：2021 年经济调查：石油收入的终结 作者：Charles Scheiner 1 2021 年 10 月 28 日
随着东帝汶石油出口时代的结束，由于党派政治竞争、灾难性的洪水和疫情，向可持续经济的转型变得更加困难。本文介绍了当前的经济背景和恶化趋势。在简要讨论了政治局势和新冠肺炎的影响之后，本文探讨了近期国家预算的支出和收入趋势，特别关注对石油和天然气收入及其投资的依赖，这些收入占国家支出的 86%，可能在十年内耗尽。然后，本文详细评估了当前和未来石油和天然气活动的收入前景，包括 Greater Sunrise 和计划中的 Tasi Mane 石油基础设施项目。分析表明，资源收入很有可能继续下降。多元化不是一种选择，而是唯一的出路。
TARA：AI 公平性和领域泛化的训练和表示调整 William Paul 1、Armin Hadzic 1、Neil Joshi 1、Fady Alajaji 2、Philippe Burlina 1、3 1 约翰霍普金斯大学应用物理实验室 11100 Johns Hopkins Rd, Laurel, MD 20723, USA firstname.lastname@jhuapl.edu 2 数学与统计系 加拿大安大略省皇后大学 K7L 3N6 fa@queensu.ca 3 约翰霍普金斯大学计算机科学系 3400 N. Charles Street Baltimore, MD 21218
我们提出了一种针对受保护或敏感因素实施 AI 公平性的新方法。该方法使用双重策略执行训练和表示改变 (TARA) 来缓解 AI 偏见的主要原因，包括：a) 通过对抗独立性使用表示学习改变来抑制数据表示对受保护因素的偏见依赖性；以及 b) 通过智能增强改变训练集以解决引起偏见的数据不平衡，通过使用生成模型，允许通过领域适应和潜在空间操纵对与代表性不足的人群相关的敏感因素进行精细控制。在图像分析上测试我们的方法时，实验表明 TARA 显著或完全消除了基线模型的偏差，同时优于具有相同信息量的其他竞争性消除偏差方法，例如，对于 Eye-PACS，(% 总体准确度，% 准确度差距) = (78.8, 0.5) vs. 基线方法的得分 (71.8, 10.5)，对于 CelebA，(73.7, 11.8) vs. (69.1, 21.7)。此外，认识到当前用于评估消除偏差性能的指标的某些局限性，我们提出了新颖的联合消除偏差指标。我们的实验还证明了这些新指标在评估所提出方法的帕累托效率方面的能力。
成绩单：ACCA 数据与人工智能 – Charles Radclyffe EthicsGrade
大家好，我叫 Charles Radclyffe，是 Ethics Grade 的合伙人。在 Ethics Grade，我们帮助投资者将资本与他们的价值观相结合。我们特别关注企业数字责任，尤其是人工智能道德。十年前，我经营着一家成功的数据分析公司，为世界上一些最大的组织提供服务。能够与真正聪明的工程师合作，并使用他们的数据解决客户挑战是一种荣幸。但随着我们的成长，我越来越担心黑暗面的攻击以及我们的工作可能产生的潜在负面影响。过去 10 年左右，我一直在撰写和演讲数字道德主题，我很高兴看到像 ACCA 这样的组织现在认识到，他们不仅会从培训和认证或机器学习技能中受益。而且，引用他们最近的报告，任何强大的技术都伴随着责任。就机器学习而言，道德考量从未远离。我无法想象任何 ACCA 成员需要太多的 ESG 介绍。但是，您是否考虑过 AI 伦理本身就是 ESG 问题？让我先举几个例子来解释为什么应该在您的 ESG 战略背景下考虑技术系统治理（也称为企业数字责任）。埃隆·马斯克最近向主流观众提出了计算机能耗问题。但不应只考虑算法系统的能源效率。一家知名的卫星导航平台意识到，最大的运营费用之一是由其数据中心的用电量造成的。为了减少这种情况，他们意识到可以将客户行程的计算下推到他们的设备上。而不仅仅是该用户的行程。但实际上，连接到该应用程序的每个设备都将作为庞大计算阵列中的一个节点运行。这非常聪明，不仅可以帮助他们降低成本，而且表面上还可以减少二氧化碳排放量。但事实上，他们业务对二氧化碳的影响实际上会增加。因为，简而言之，iPhone 的效率不如超级计算机。计算处理的位置确实很重要。如果您在孟买有工程师，那么也许您的机器学习模型的 GPU 加速应该在您的数据中心完成。在马尔默，瑞典电网的污染至少目前比印度的电网要少。而这些并不是人工智能对环境的唯一影响。即使是像您是否在 Zoom 会议中使用虚拟背景这样简单的事情，也会影响您 PC 的工作负载。在个人层面上，影响可能微不足道，但在此期间，如果同时有数百万人受到影响，那么这一切都会使我们更难实现可持续发展目标。