爱达荷国家实验室 所附报告讨论了我们对一项指控的审查,该指控称爱达荷国家实验室的分包商 D&D Environmental Consulting, Inc. 从 2013 年开始在 10 年内进行了未经认可的石棉培训。我们证实了该分包商在爱达荷国家实验室进行了未经认可的石棉培训的指控。本报告包含四项建议,如果得到全面实施,应有助于确保爱达荷国家实验室的员工在未来接受完全认可的石棉培训。管理层完全同意我们的建议。 我们根据诚信和效率监察长委员会的检查和评估质量标准(2020 年 12 月)于 2023 年 10 月至 2024 年 9 月进行了此次检查。我们感谢在这次检查期间得到的合作和协助。
在过去的 20 年里,技术推动了防护设备前所未有的进步,改变了人们的健康状况。我们将其应用于个人呼吸防护。公司继续投资研发项目,打造出差异化设计和经批准的产品,为雇主和用户带来显著的利益。CleanSpace 呼吸器是真正的游戏规则改变者。为一线工人提供更高的保护意味着现在和将来数百万人的健康状况会更好。
纽约和新泽西州1(“港口管理局”或“ PA”)的港口管理局有兴趣了解和探索在纽瓦克自由国际机场(“ EWR”或“纽瓦克机场”)安全有效地使用电动自动驾驶汽车的可能性,以将客机在关键转移地点和机场码头之间移动客人。为此,我们对可以在专用的车道或半专用车道中使用L4自主权(“ AV系统”)运行的车辆,软件,系统和运营商感兴趣,每个小时每段高达1,000人。因此,我们正在向公司(“受访者”)(“受访者”)寻求对本创新请求(“ RFI”)的详细响应(“响应”),他们可能有兴趣在2029年全面部署其电动AV系统。为了实现这一目标,将要求合格的受访者在2026年或在港口管理局设施的固定持续时间(“ PILOT”)进行试验。驾驶其电动AV系统后,打算在2027年(“ RFP”)向预先资格的受访者发出提案请求,以部署完整的电气AV系统。公司必须提交对此RFI的回复,并被选为飞行员,以便有资格回应RFP。在发行本RFI后成立的新公司可能有资格对RFP作出回应,如果他们能够通过飞行员在签发RFP之前通过飞行员证明(如果有)。尽管有XXXX的“到期日”,但该RFI应保持开放,直到港口当局提供通知,即它将停止接受响应,以考虑被选为飞行员。企业可以持续提交回复,直到这样的时间。由PA员工组成的团队具有多种专业知识,包括交通C工程,机场运营,工程,汽车,计划和安全,将根据下面的评估标准评估回答。评估后,港口管理局可以选择一个或多个受访者提交试点计划(“试点计划”),以在2026年或更早地在港口管理局设施中演示其一部分电动AV系统。当要求提交试点计划时,港口当局将具体说明应演示哪些系统功能以及必须证明哪些功能才能获得RFP资格。港口管理局可以在接受之前根据需要要求修改飞行员计划。如果接受了试点计划,则被告将与港口当局签订一项协议(“协议”),以开始飞行员。飞行员完成后,港口当局将确定哪些受访者有资格响应RFP。PA打算在2027年或大约在2027年发行RFP。在对这项创新请求的回应中,受访者应提供其全尺度电动AV系统功能的详细信息,包括要使用的车辆的性质和功能,
能源部 2024 年《能源和水资源开发及相关机构拨款法案》的联合解释声明包括一项要求,即能源部监察长办公室 (OIG) 向国会两院拨款委员会发布一份关于 OIG 从部门承包商处收集工资相关信息的报告。作为回应,OIG 提供了这份报告,详细介绍了我们的数据分析工作 — 这些工作完全在 OIG 公认的权限范围内,并根据 1974 年《隐私法》(隐私法)安全进行,并且是 OIG 预防、发现和阻止部门承包商人员欺诈、浪费和滥用行为的战略的重要组成部分。 I. 执行摘要 联合声明中提到的数据请求的目的是作为一系列活动的一部分,评估、发现和阻止部门综合大楼内与工资相关的欺诈行为 1。为此,监察长办公室正在使用数据分析来支持风险评估和后续审计、评估、检查、调查和报告。该部门大约 90% 的基础资金流向其总承包商。其中许多承包商在政府拥有的设施中从事高度敏感的工作。因此,我们防止部门欺诈、浪费和滥用的努力必须包括对承包商的监督。监察长办公室于 2021 年 9 月向一位承包商提出了与工资相关的数据请求。响应该请求,承包商在 45 天内提供了所请求的数据。 2022 年 3 月,OIG 将调查范围扩大到 5 个地点的另外 10 个总承包商。直到最近,即 2024 年 3 月,最后一批承包商才遵守了这一要求,这是不可接受的。OIG 主要使用之前合作承包商提供的数据,发现了欺诈活动,导致 20 多起针对疫情时期欺诈的刑事调查、起诉和定罪。OIG 要求提供的信息是每个承包商的人力资源部门定期收集和维护的数据。2 当 OIG 要求提供数据时,承包商提出了各种担忧。但是,没有法律或实际理由将这些数据延迟 2 年交付给 OIG。正如本报告所述,传输到 OIG 的数据将保持完全安全,并受到所有适用法律要求和安全保护的约束。在解决承包商的担忧时,OIG 发现该部门没有维护最新的识别人员名单,这使得该部门无需先向每个承包商进行询问即可识别在这些敏感地点工作的承包商员工。
Monzr M. Al Malki, Stephanie Bo-Subait, Brent Logan, Janelle Olson, Erin Leckrone, Juan Wu, Heather E. Stefanski, Jeffery J. Auletta, Stephen R. Spellman, Craig Malmberg, Brian C. Shaffer, Dipenkumar Modi, Farhad Khimani, Mahasweta Gooptu, Mehdi Hamadani,Larisa Broglie,Bronwen E. Shaw,Steven Michael Devine,Antonio Martin Jimenez Jimenez
2013 年《巴尔的摩市公立学校系统建设与复兴法案》促成了巴尔的摩市、马里兰州和巴尔的摩市公立学校之间的合作,资助了一项计划,该计划每年利用 6000 万美元为马里兰体育场管理局发行的学校建设提供约 10 亿美元的债券收益。此外,巴尔的摩市、巴尔的摩市公立学校、公立学校建设跨部门委员会和马里兰体育场管理局正在通过谅解备忘录合作管理和监督该计划。学校建设通常由市政当局和州政府按项目逐一资助。该计划的学校建设替代融资使巴尔的摩市公立学校能够在七年内加快速度,大幅翻新或更换二十多座校舍。
3PL Third Party Logistics, a private transport supplier 4PL Fourth Party Logistics, a logistics firm that organises and contracts 3PL AAER Adopt, Adapt, Expand and Respond, a framework to analyse innovation scale-up BMGF Bill and Melinda Gates Foundation CBM Cost per Cubic Meter CHE Current Health Expenditure CHEGAR Commodities for Health Ensuring Guaranteed Access and Reliability CMAM Central Medical Stores COMSA Countrywide Mortality Surveillance for Action system FRELIMO The ruling party in government GDP Gross Domestic Product GPS Global Positioning System HIV Human Immunodeficiency Virus IMF International Monetary Fund LMSC Last Mile Supply Chain programme MISAU Ministry of Health NGO Non-Governmental Organisation PELF Strategic Plan for Pharmaceutical logistics PLM Project Last Mile RENAMO The opposition party in government SPS Provincial Health Departments UNFPA United Nations Population Fund UNICEF United Nations儿童基金美国国际发展局
L3Harris 将继续定期审查并酌情修改或加强其旨在打击人口贩运和促进供应链透明度的政策、程序、培训和其他工具和努力。L3Harris 致力于核实和监督其供应链、提高内部意识和问责制,并调查和补救可能不遵守其政策和程序或适用的人口贩运法律的行为。
ISL工程和土地服务有限公司是一家屡获殊荣的全方位服务咨询公司,致力于与各级政府和私营部门合作,以提供针对运输,水和土地项目的计划和设计解决方案。在ISL,您的身份是我们身份的一部分。多样性,公平和包容性(DEI)都说明了我们的核心价值观,并为我们的团队提供了使自己的真实自我工作的空间。ISL认为Dei为我们的客户创造了最佳的成果,同时还可以维持一个愉快而繁荣的工作环境,为所有员工提供职业发展机会。 ISL致力于为持续改进和发展尊重和安全的工作场所的重点努力。ISL认为Dei为我们的客户创造了最佳的成果,同时还可以维持一个愉快而繁荣的工作环境,为所有员工提供职业发展机会。ISL致力于为持续改进和发展尊重和安全的工作场所的重点努力。
基于人工神经网络 (ANN) 的大型语言模型 (LLM) 表现出色,但在计算效率和生物可解释性方面面临挑战。我们提出了 BrainGPT,这是一种基于测试时间训练 (TTT) 框架并受到脉冲神经网络 (SNN) 和神经生物学原理启发的新型 LLM 架构。我们的方法采用双模型结构,模拟人脑中观察到的分层语言处理,并利用具有自适应阈值的专门积分和激发神经元模型。通过多阶段训练策略,包括量化感知预训练、ANN 到 SNN 的转换和受生物启发的无监督学习,我们实现了从 ANN 到 SNN 的数学证明的无损转换,保留了 100% 的原始 ANN 模型的性能。此外,受生物启发的无监督学习优化了维持 100% ANN 性能所需的最大时间步骤。与原始 TTT 模型相比,BrainGPT 的能源效率提高了 33.4%,训练收敛速度提高了 66.7%。这项工作推动了节能且可生物解释的大型语言模型的开发,这些模型的性能可与最先进的基于 ANN 的模型相媲美,同时显著改进了 TTT 框架。