美国农业部 (USDA) 食品和营养服务局 (FNS) 管理着 16 个营养援助计划,其使命是与合作组织合作,通过为儿童和低收入人群提供食物、健康饮食和营养教育,以支持美国农业并激发公众信心的方式提高粮食安全并减少饥饿。儿童营养计划,例如国家学校午餐计划 (NSLP) 和学校早餐计划 (SBP),每天为数百万儿童提供营养均衡、低成本或免费的午餐。这些计划由学校食品管理局 (SFA) 管理,这些机构由一所或多所学校组成,这些学校会获得报销以提供符合联邦要求的膳食。COVID-19 疫情从 2019-2020 学年 (SY) 开始对学校膳食运营产生了重大影响。疫情扰乱了学校餐饮服务中使用的食品、设备和其他用品的供应链以及劳动力市场。虽然经济状况在某些方面有所改善,但影响食品和劳动力成本和可用性的问题仍然存在。为了向各州和儿童营养计划运营商提供尽可能好的支持,FNS 一直在与 SFA 合作,以收集有关当前学校食品挑战的及时和准确信息。第一次学校食品管理局供应链中断调查收集了 2021-2022 学年 1 期间供应链中断范围的信息,第二次调查针对 2022-2023 学年进行。2 FNS 于 2024 年 1 月 29 日至 2024 年 3 月 19 日通过 20 分钟的在线问卷进行了学校食品管理局关于供应链中断和学生参与的调查 III。调查问卷被发送给所有在学校运营儿童营养计划 3 的 SFA,以收集有关 2023-2024 学年期间持续供应链中断的影响的信息。调查的回复率为 71%,所有州和地区的 SFA 都做出了回应。以下结果加权 4 以具有全国代表性。整个报告中的米色标注框中包含了来自开放式回答的说明性引述。
1)H.C.Lee,KMI运输研究部总干事2)Sooyoung Yang,高级顾问FNS美国3)美国CJ Logistiss,美国美国公共机构(MARAD或运输部)(TBD)(TBD) - 美国物流网络安全专家(TBD) - Eunsoo Lee,NJCU教授 - HMM总经理Shin Kim -Chungwook Choi(韩国大使馆) - E.K.Lee,物流研究部,KMI
b. 针对申请扩展资金的州机构的扩展申请;以及 c. 使用下面显示的附录字母/编号系统,描述自上次提交州计划并获得 FNS 批准以来发生的任何其他程序变更或州计划修订,例如福利水平的变更、计划运营的新月份、新农贸市场、路边摊、CSA 计划和/或当地机构的数量和地址,或者显示这些新网点或设施位置的新地图。
接收申请(将申请输入 NC FAST 并检查资格) 续订表格(如适用,获取语音签名) 跟进当地机构发送的信息请求的收入和资源验证 呼叫中心支持,回答与申请或续订状态以及任何其他管理任务相关的问题 文件扫描 不需要联系客户的数据输入 提供一般信息 响应空白申请表请求 提供系统中的只读信息(案件状态、申请状态文件收据、福利金额和签发日期、案件被拒原因) 食品与营养服务:对于 FNS,USDA 提供了额外指导,概述了基于绩效和非绩效的工作人员可以做哪些工作。
AgCloud 产品组合将提供多种云和混合解决方案。每个服务组件都可以根据客户对平台的需求制定自己的开发路线图。AgCloud 核心解决方案包括网络连接、防火墙保护、DNS 和 EDC Active Directory,需要使用额外的 AgCloud 解决方案。AgCloud Core 于 2021 年 11 月根据 FPAC、FNS 和 ARS 提供的要求作为托管服务发布。该核心模型旨在跨多个政府机构扩展。目前正在进行多项开发工作,以在 AgCloud 生态系统中构建额外的云功能。这些工作通过 DISC 复杂解决方案流程进行管理,并纳入 ITILv4 服务管理方法,以确保业务功能的弹性和可扩展性。
提供D-SNAP卡;与FIS协调福利发行;确保适当的D-SNAP卡分配的保管链。交通运输部评估所有运输方式的可用性,这些方式具有使食物保持寒冷或冷冻的能力。与指定区域内和内部的紧急食品供应交通协调。美国红十字会确定并评估关键紧急阶段食品和分销服务的要求,以及在紧急情况结束后长期需求。协调其他志愿组织的食品分配工作。FEMA提供有关州,地方和私人食品来源的合并信息,以帮助确定FNS必须提供的食物类型和数量。环境保护局有助于确定食品对人类消费的适用性。确定潜在的危险材料对粮食供应的影响。
我们介绍了 AMEX AI-LABS 在以财务叙述摘要 (FNS) 为重点的提取摘要基准任务上开展的工作。此任务侧重于总结年度财务报告,与典型的新闻文档摘要任务相比,这带来两个主要挑战:i) 与典型的新闻文档相比,年度报告更长(平均长度约 80 页);ii) 年度报告结构更松散,例如包含表格、图表、文本数据和图像,这使得有效总结具有挑战性。为了解决这个总结任务,我们研究了一系列基于无监督、监督和集成的技术。我们发现,与仅使用无监督和监督技术相比,基于集成的技术表现相对较好。根据 Rouge-L 评估指标,我们的集成模型在提交给基准任务的 31 个系统中获得了 9 个最高排名。
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