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应对气候变化的战略是什么？
摘要要有效地应对气候变化，战略管理企业需要从根本上重塑自身。在他们的观点上，班萨尔，杜兰德，克鲁特策，库施和麦加汉强烈地主张了这样的转变，并概述了“新策略”范式，该范式将行星边界和地球系统的约束不像事后思考相结合，而是作为询问的基础。但是，这并不是没有激烈的竞争，正如Foss和Klein的对位以及Davis和Dewitt的进一步对策所表明的那样。在有关战略管理和气候变化的点端辩论的介绍中，我们认为这一竞赛在很大程度上是由于我们所说的三个认知过错线路，这些断层线条贯穿了策略学者如何理解气候变化，设计可能的解决方案，并在理论与现实之间建立了关系。我们指定了这些故障线，并将其连接到未来研究的重要途径，以扩大有关气候变化的战略管理对话。
从美国能源部现场的紧急管理计划评估中学到的经验教训，
从2022财政年度（FY）到2024年8月，美国能源部（DOE）在企业评估的独立办公室（EA）中进行了21个独立的DOE的独立评估，包括国家核安全管理局（NNSA），包括环境管理办公室（NNSA），科学管理办公室（SC），核能源办公室，核能办公室和Foss carial，包括国家核安全局（NNSA），包括国家核安全管理（NNSA），包括国家核安全管理（NNSA），企业核安全管理局（NNSA）。这些评估评估了DOE现场要素（FES）以及站点管理和操作（M＆O）承包商在管理和维护站点的紧急管理计划中的有效性。评估还评估了对应急管理计划的DOE/NNSA总部监督的有效性。这些经验教训的报告确定了这些评估的最佳实践，共同的弱点和建议，以促进组织学习并提高整个DOE复合体的绩效。
公告 - AF.mil
空军完成了位于南达科他州苏福尔斯地区机场的乔福斯空军国民警卫队基地 (ANGB) 的相对风险场地评估 (RRSE)，以支持环境修复工作的排序。当本公告中使用“空军”一词时，它包括空军国民警卫队。RRSE 流程用于评估环境修复场地相对于其他场地造成的相对风险。在 RRSE 过程中，将评估《综合环境反应、补偿和责任法案》(CERCLA) 中的修复场地，以便对场地进行排序，以便将来进行补救调查。由于发现了全氟和多氟烷基物质 (PFAS)，包括全氟辛烷磺酸 (PFOS)、全氟辛酸 (PFOA) 和全氟丁烷磺酸 (PFBS)，因此已针对该设施的场地完成了 RRSE。相对风险不是确定环境恢复工作顺序的唯一因素，但它是优先级设定过程中的一个重要考虑因素。
衡量哈萨克斯坦的绿色金融流量
本报告由 Takayoshi Kato（OECD）起草。Kumi Kitamori 和 Krzysztof Michalak（OECD）提供了总体指导。作者感谢 Assel Shauenova（统计委员会）、Aliya Shalabekova（生态、地质和自然资源部）和 Aday Nygmanov（贸易政策发展中心股份公司）在本项目实施过程中给予的全力支持，以及 Mireille Martini（OECD）对附件 3 的贡献。作者感谢哈萨克斯坦政府各机构提供的智力投入：国民经济部统计委员会；生态、地质和自然资源部；贸易政策发展中心股份公司，以及阿斯塔纳国际金融中心。本报告还受益于专家评审和经合组织秘书处同事的宝贵意见：Alexander Dobrinevski、Guy Halpern、Raphaël Jachnik、Jean-François Lengelle、Krzysztof Michalak、Alexandre Martoussevitch 和 Nelly Petkova。作者还感谢 Florian Flachenecker（欧洲委员会联合研究中心）、Myriam Linster（经合组织）和 Andrei Isac 提供的宝贵见解。Maria Dubois 和 Mark Foss 也为作者的出版过程提供了支持。
供应链准备水平
DOE Reviewers Office of the Secretary: Narayan Subramanian, Bridget Bartol Office of Under Secretary for Infrastructure: Caroline Grey Office of Energy Efficiency and Renewable Energy: Jonathan Lane Advanced Materials and Manufacturing Technologies Office: Helena Khazdozian Loan Programs Office: Leslie Biddle, Nathaniel Horadam, Katherine McMahon, Julie Kozeracki,丽贝卡·卡斯珀（Rebecca Kasper）电力办公室Jonah Wagner：Gil Bindewald III化石能源和碳管理办公室：Grant Bromhal国际事务办公室：Lauren Stowe：Salim Bhabhrawala，Dennis Mesina，制造和能源供应办公室 Zumwalt-Forbes Office of Nuclear Energy: Andrew Foss Office of Policy: Noel Crisostomo, Jason Frost, Gavriella Keyles Solar Energy Technologies Office: Markus Beck, Krysta Dummit Vehicle Technologies Office: Tina Chen, Brian Cunningham, Bryant Polzin Wind Energy Technologies Office: Jocelyn Saracino-Brown, Helena Pound, Patrick Gilman, Isaac沃德 - 菲曼
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查 XXX XX 美国海军陆战队的海军记录 参考：（a）标题 10 USC § 1552 附件：（1）DD 表格 149 及其附件（2）CMC ltr 1610 MMRP-13/PERB，25 年 7 月 22 日（3）HQMC 备忘录 1610 MMRP-50，31 年 10 月 22 日 1. 依据参考文献的规定，主体，以下简称为请求人，向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件（1），请求删除其选拔失败记录（FOS）。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 17 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 2022 年 1 月 21 日，请愿人向海军陆战队绩效评估审查委员会 (PERB) 提交申请，要求修改其 2020 年 6 月 1 日至 2021 年 6 月 16 日报告期的体能报告，删除体能报告的审查官员 (RO) 部分。 2022 年 7 月 25 日，PERB 批准对请愿人记录进行更正。附件 (2)。c. 在 2022 年 10 月 31 日的备忘录中，海军陆战队总部 (MMRP-50) 提供了一份咨询意见 (AO) 供委员会审议，建议删除请愿人的 FOS。在这方面，AO 确定对请愿人体能报告所做的更改达到了积极更正的门槛，足以改变任何晋升委员会的决定。AO 解释说，对报告的更改消除了审查官 (RO) 评估的绩效下降的迹象；来自同一 RO 的前一份报告的比较评估分数高于有争议的报告；较低的比较评估分数，加上不利的 K 部分评论，2023 财年主要晋升选择委员会认为这很可能是导致他未获得选拔主要所需的票数的重要因素。 AO 还指出，对请愿人官方记录的审查表明，更正后的报告是在 2024 财年晋升委员会召开会议后添加的，因此 2024 财年 FOS 也应删除。附件 (3)。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查 XXX XX 美国海军陆战队的海军记录 参考：（a）标题 10 USC § 1552 附件：（1）DD 表格 149 及其附件（2）CMC ltr 1610 MMRP-13/PERB，25 年 7 月 22 日（3）HQMC 备忘录 1610 MMRP-50，31 年 10 月 22 日 1. 依据参考文献的规定，主体，以下简称为请求人，向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件（1），请求删除其选拔失败记录（FOS）。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 17 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 2022 年 1 月 21 日，请愿人向海军陆战队绩效评估审查委员会 (PERB) 提交申请，要求修改其 2020 年 6 月 1 日至 2021 年 6 月 16 日报告期的体能报告，删除体能报告的审查官员 (RO) 部分。 2022 年 7 月 25 日，PERB 批准对请愿人记录进行更正。附件 (2)。c. 在 2022 年 10 月 31 日的备忘录中，海军陆战队总部 (MMRP-50) 提供了一份咨询意见 (AO) 供委员会审议，建议删除请愿人的 FOS。在这方面，AO 确定对请愿人体能报告所做的更改达到了积极更正的门槛，足以改变任何晋升委员会的决定。AO 解释说，对报告的更改消除了审查官 (RO) 评估的绩效下降的迹象；来自同一 RO 的前一份报告的比较评估分数高于有争议的报告；较低的比较评估分数，加上不利的 K 部分评论，2023 财年主要晋升选择委员会认为这很可能是导致他未获得选拔主要所需的票数的重要因素。 AO 还指出，对请愿人官方记录的审查表明，更正后的报告是在 2024 财年晋升委员会召开会议后添加的，因此 2024 财年 FOS 也应删除。附件 (3)。
研究供应方选项，到 2035 年实现 100% 清洁电力
致谢作者谨感谢以下个人的贡献。 Madeline Geocaris、Al Hicks、Mike Meshek、Devonie Oleson 和 Andrea Wuorenmaa 提供编辑和其他通讯支持。 Doug Arent，Sam Baldwin，Jose Benitez，Michael Berube，Sam Bockenhauer，Lauren Boyd，Adria Brooks，Steve Capanna，Jaquelin Cochran，Joe Cresko，Joe Cresko，Paul Donohoo-vallett，Paul Donhoo-vallett，Janelle Eddins，Zach Eldedge，Jay Fitzerf fross，提供了有益的评论和评论。詹妮弗·加森（Jennifer Garson），帕特里克·吉尔曼（Patrick Gilman），托马斯·格林（Tomas Green），考特尼·格罗斯（Courtney Grosvenor），安娜·哈格斯特伦（Anna Hagstrom Ian Porro，Sean Porse，Amir Roth，Ian Rowe，Neha Rustagi，Nicole Ryan，Rob Sandoli，Avi Schultz，Ben Shrager，Carolyn Snyder，Paul Spitsen，Jason Tokey，Jason Tokey，Jeff Winick，Jeff Winick，Ryan Wiser，Ryan Wiser和Owen Zinaman Zinaman
lidR：用于分析机载激光扫描 (ALS) 数据的 R 包
机载激光扫描 (ALS) 是一种遥感技术，因其在自然资源管理中的适用性而闻名。通过使用激光技术量化植被和底层地形的三维结构，ALS 已被广泛用于增强林业和生态领域的地理空间知识。植被的结构描述提供了一种估计一系列生态相关属性的方法，例如高度、体积和地上生物量。高效处理大型、通常技术复杂的数据集需要专用的算法和软件。ALS 作为改善生态理解的工具的持续前景通常取决于用户创建的工具、方法和方法。由于 ALS 在学术、政府和私营部门社区中的普及，再加上满足对开放和可访问数据日益增长的需求，ALS 社区认识到免费和开源软件 (FOSS) 的重要性以及用户定义的工作流程的重要性。在此，我们描述了 lidR 包开发背后的理念。 lidR 在 R 环境中使用 C/C++ 后端实现，是一款免费的开源跨平台软件，旨在为使用 ALS 数据的林业和生态社区提供简单而富有创意的处理工作流程。我们回顾了研究界目前使用的算法，并在此过程中提高了人们对当前成功和挑战的认识
AT&T 供应商人工智能要求（“SAIR”）
a.仅使用 (a) AT&T 批准的生成式 AI 工具；以及 (b) 用于创建，包括开发任何 AI 系统、AI 软件和/或支持交付物和服务。b.切勿使用外部生成式 AI 工具（例如 ChatGPT）代替 AT&T 认可的工具（例如 Ask AT&T）。c. 除非下属补充协议中明确规定，否则切勿将任何 AT&T、AT&T 客户、供应商专有或第三方专有信息输入外部生成式 AI 工具或平台。d.除了双方之间的任何宣传和知识产权义务外，供应商还必须在 AT&T 之外共享由 Generative AI（包括 Microsoft Copilot）创建的与交付成果和服务、AT&T 关联公司、其产品和/或 AT&T 客户有关的文本、图像、视频或音频材料之前，获得 AT&T 的事先书面同意。e. 在与超过 100 名员工的 AT&T 内部受众共享之前，请与供应商的 AT&T 业务部门赞助商联系人核实是否有适当的许可来共享由 Generative AI 创建的图像、视频和/或音频材料。f. 确保 Generative AI 创建的所有软件代码均符合供应商与 AT&T 各自协议规定的 FOSS 义务。g. 审查由供应商或代表供应商创建的与交付成果和服务相关的 Generative AI 的输出，以确保其准确性、专业性、合理性、明显的第三方内容和潜在偏见。h. 通过在供应商的交付物和服务中引用生成式人工智能（例如人工智能辅助）来保持透明。
C-DAC：简历生成器
广告编号 CORP/JIT/02/2024 先进计算发展中心 (C-DAC) 是印度政府电子和信息技术部下属的一个科学协会。如今，C-DAC 已成为印度 ICT&E（信息、通信技术和电子）领域的顶级研发组织，致力于在全球发展背景下加强国家技术能力，并响应选定基础领域的市场需求变化。C-DAC 代表着一个独特的方面，它与印度经济与青年部 (MeitY) 密切合作，以实施国家信息技术政策和务实的干预措施和举措。作为高端研发 (R&D) 机构，C-DAC 一直走在信息、通信技术和电子 (ICT&E) 革命的前沿，不断建设新兴/使能技术的能力，并创新和利用其专业知识、能力和技能为不同经济部门开发和部署产品和解决方案。 C-DAC 的专业领域涵盖信息和通信技术与电子技术的研发工作、产品开发、知识产权生成、技术转让和解决方案部署。C-DAC 的主要主题或重点领域和任务模式计划包括：主要主题或重点领域任务模式计划 • 高性能计算和网格与云计算 • 多语言计算和传统计算 • 专业电子、超大规模集成电路和嵌入式系统 • 软件技术（包括 FOSS） • 网络安全和网络取证 • 健康信息学 • 教育和培训 • 百亿亿次计算任务 • 微处理器和专业电子任务 • 量子计算任务 • 人工智能和语言计算任务 • 万物互联 (IoE)、可靠和安全计算任务 • GenNext 应用计算任务