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过程工业的自动生成和更新...
本评论旨在评估在估算和控制背景下为过程工业系统在其生命周期内创建和使用数字孪生的机遇和挑战。因此，范围是提供对使用机器学习（纯数据驱动）和基于方程的自动建模为过程工业系统生成模型的机制的调查。特别是，我们考虑学习、验证和更新大规模（即全厂或全厂阶段但不是组件范围）基于方程的过程模型。这些方面将结合数字孪生的典型应用案例进行讨论，为过程工业系统的运营和规划层面的用户创造价值。这些应用案例还与所需技术以及现有技术水平所提供的成熟度有关。结合所有方面，提出了一种实现数字孪生自动生成和更新的前进方向，概述了所需的研究和开发活动。该论文是瑞典创新机构 VINNOVA 下属战略创新计划 PiiA 资助的研究项目 AutoTwin-PRE 的成果，也是 PiiA 之前发布的行业报告的学术版本。
健康计划管理系统第 c 部分 - ipm 模块用户 - ...
为了遵守《2019 年支付诚信信息法案》（PIIA），医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 每年都会测量并报告 Medicare Part C 计划的预计支付错误率。CMS 每年都会开展 Medicare Part C 不当支付措施 (IPM) 活动，以验证 Medicare Advantage (MA) 组织提交的风险调整数据的准确性，从而估算 Part C 错误率。
2022 财年 - 美国全球媒体署
§ 1982 年《联邦管理人员财务诚信法案》（FMFIA） § 1993 年《政府绩效与结果法案》（GPRA） § 1994 年《政府管理改革法案》（GMRA） § 2000 年《报告合并法案》 § 2002 年《税收资金问责法案》 § 2010 年《政府绩效与结果现代化法案》（GPRMA） § 2016 年《拨款监督与新效率法案》（GONE） § 2019 年《支付诚信信息法案》（PIIA）绩效与问责报告的结构
2022 财年 - 美国全球媒体署
§ 1982 年《联邦管理人员财务诚信法案》（FMFIA） § 1993 年《政府绩效与结果法案》（GPRA） § 1994 年《政府管理改革法案》（GMRA） § 2000 年《报告合并法案》 § 2002 年《税收资金问责法案》 § 2010 年《政府绩效与结果现代化法案》（GPRMA） § 2016 年《拨款监督与新效率法案》（GONE） § 2019 年《支付诚信信息法案》（PIIA）绩效与问责报告的结构
2024财政财务报告
DOE的AFR符合以下报告要求：•管理和预算办公室（OMB）循环A-136，财务报告要求•2019年付款完整性信息法案（PIIA）•2018年基于证据的政策制定法案（证据法案）（证据法案）（证据法案）•联邦民事惩罚性通货膨胀式调整法案2015年的行为和2015年临时行为•2014年临时范围•2014年的跨跨范围法案（DADIS）（数据）（数据）（数据）（数据）（数据）（数据）（数据）（数据）绩效与结果法案2010年的现代化法案（GPRAMA）•2000年的报告合并法案•1996年的联邦财务管理改进法案（FFMIA）•1994年的政府管理改革法案（GMRA）•1993年的政府绩效和结果法（GPRA）•联邦管理人员财务诚信法案•1982年的及时付款（FMFIA）•1982年的付款>
2024 财年机构财务报告
DOE 的 AFR 满足以下报告要求：• 管理和预算办公室 (OMB) 通函 A-136，财务报告要求• 2019 年支付诚信信息法案 (PIIA)• 2018 年循证政策制定基础法案 (证据法案)• 2015 年联邦民事处罚通胀调整法案改进法案• 2014 年数字问责和透明度法案 (DATA 法案)• 2014 年联邦信息安全现代化法案 (FISMA)• 2010 年政府绩效与结果现代化法案 (GPRAMA)• 2000 年报告合并法案•1996 年联邦财务管理改进法案 (FFMIA)•1994 年政府管理改革法案 (GMRA)•1993 年政府绩效与结果法案 (GPRA)•1982 年联邦管理者财务诚信法案 (FMFIA)• 1982