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平流层空气的年龄：过程进展，观察...
1大气层研究所，德国空气和空间中心（DLR），德国奥伯普法芬霍芬，2能源与气候研究所2：平流层（IEK -7），研究中心尤里奇，尤里奇，尤利希，尤利希，尤里希，尤里奇，3个大气层研究所，韦伯特尔，沃尔伯特的研究所3马德里的团结，马德里，西班牙，5 Karlsruhe技术研究所，气象学和气候研究所 - 大气痕量气体和遥感（IMK -ASF）（IMK- ASF），Karlsruhe，Karlsruhe，6地球和行星科学系，工程和应用科学院，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，弗兰克，富有50名。 Main, Germany, 8 Jet Propulsion Laboratory (JPL), California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA, 9 Laboratoire de Météorology Dynamique/IPSL, Ecole Polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, ENS -PSL, CNRS, Paris, France, 10 Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences, University of Colorado Boulder, Boarder, Co, Co, CHE，11化学科学系，地球系统研究实验室，NOAA，Boulder，Co，美国，地球，大气和行星科学系12
约束马尔可夫决策过程的原始对偶方法及其在队列调度和库存管理中的应用
即 [ a ] k ≤ [ b ] k ∀ k ∈ [ K ] 。给定一个向量 x ∈ RK ， [ x ] + = (max { [ x ] 1 , 0 } , ..., max { [ x ] K , 0 } )。
主题：评估国防部为乌克兰武装部队提供维修零件的流程（项目编号 D2024-DEV0PD-0182.000）
1. 根据国防部督察长的要求提供评估 POC。 2. 参加评估入门会议。 3. 回应国防部督察长的信息请求。 4. 协助国防部督察长人员协调和/或参加评估相关会议。 5. 提供 POC 以协调国防部督察长现场访问。 6. 向国防部督察长提供现场访问或会议要求的文件、材料或信息。 7. 审查报告是否存在任何不准确之处。 8. 完成安全分类审查。 9. 如果需要，向国防部督察长草案报告提供管理层意见。 10. 对任何未解决的建议提供管理层意见。 11. 提供建议完成的证据。
气候应对计划和流程实践社区
o 2025 年 3 月 o 2025 年 5 月 o 2025 年 7 月 o 2025 年 9 月 o 2025 年 11 月 o 2026 年 1 月 o 2026 年 3 月 • 必要时，可以重新安排会议，以避免与其他市政适应和气候变化活动、假期或与 CoP 成员相关的其他机会发生冲突。 • 本次 CoP 将采用双语形式，欢迎成员使用自己选择的官方语言参加。会议将以英语举行，并提供法语支持。每四次会议将反过来：会议将以法语举行，并提供英语支持。幻灯片、摘要和议程将始终提供两种语言版本。其他核心会议文件将根据需要翻译。 • CoP 活动的形式将根据成员的需求进行定制，并将随着这些需求的发展而不断更新。
使用Simubridge和SOPA框架模拟业务流程的环境影响
摘要评估业务流程的环境影响是组织为面对气候变化做出贡献的重要因素。但是，现有的贡献和框架通常是相当概念性的，并且没有统一和用户友好的实现退出。为此，我们借鉴了以前的研究并扩展了现有工具Simubridge，该工具允许过程分析师可以创建，管理和执行业务流程仿真方案。我们结合了SOPA的概念，SOPA是一个以可持续性为导向的过程分析的框架，该过程使用生命周期评估作为环境影响的整体指标。这样做，我们可以对业务流程进行基于仿真的分析，并允许分析师开发过程重新设计方案，并将其与它们的环境影响进行比较。
通过...
高级副总裁，数字支付技术领导者，领先银行组织摘要：全球支付系统的不断发展的复杂性在结算效率，风险管理和安全方面提出了挑战。传统方法通常在手动干预，延迟处理和高运营成本方面遇到困难。本文致力于探索生成AI在优化付款结算过程中的变革性潜力。通过利用经过大量交易数据培训的AI模型，我们提出了增强的方法来检测定居风险，预测流动性要求并减少异常。此外，将AI与区块链和智能合约集成在一起，有望更安全，透明和有效的结算机制。本研究为AI驱动的支付基础架构提供了一个框架，该基础架构遵守监管合规性，同时提高速度，准确性和安全性。我们的发现表明，在支付系统中采用生成AI可以大大降低运营成本，提供大量的财务收益并减轻风险，为更多无缝的无缝跨境交易铺平了道路，并将其定位为金融技术未来的关键创新，从而带来了优势的经济影响。关键字：生成AI，付款结算，实时付款，跨境交易，AI治理1。简介付款结算过程是全球金融系统的关键组成部分，传统上是复杂且耗时的，需要多个中介机构来验证和解决交易。2。这些模型具有随着对更快，更有效的付款解决方案的需求增长，金融机构越来越多地转向高级技术，例如生成AI。具有分析大量数据集，检测模式和预测结果的能力，该强大的工具正在彻底改变付款和解的方式。它减少了处理时间，增强了欺诈检测并自动化监管合规性，为金融技术提供了有希望的未来。本文探讨了生成AI在付款结算系统中的变革性和乐观的作用，其潜在应用以及相关的挑战，同时研究了AI驱动的财务流程中的安全性，监管考虑以及未来的方向。文献综述2.1生成AI：概念和进步生成AI是人工智能的一个子集，专注于生成新数据，这些数据模仿从输入数据中学到的模式和结构。早期模型等早期模型（VAES）和生成对抗网络（GAN）为现代技术的基础奠定了基础，这些技术的基础演变为更复杂的模型，例如基于变压器的建筑（例如GPT，BERT）。
人工智能对审计流程和准确性的影响：未来展望 Feny Fidyah 1*、Susanti Usman 2、Afrila Eki Pradita 3、Dyah Mieta Setyawati 4
1 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，fenyfidyah@staff.gunadarma.ac.id 2 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，susanti_usman@staff.gunadarma.ac.id 3 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，afrila_pradita@staff.gunadarma.ac.id 4 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，dyah_meita@staff.gunadarma.ac.id * 通讯作者：fenyfidyah@staff.gunadarma.ac.id 摘要：人工智能 (AI) 正在彻底改变审计流程，有望显著提高准确性、效率和风险管理。本文献综述探讨了人工智能对审计实践的变革性影响，并概述了未来前景。机器学习、自然语言处理和机器人过程自动化等人工智能技术正在集成到审计系统中，从而实现实时数据分析、异常检测和预测洞察。这些进步不仅增强了传统的审计方法，而且还引入了能够以前所未有的速度和精度处理大量数据的新方法。本文综合了当前的研究和行业趋势，强调了人工智能在应对审计挑战中的作用，包括欺诈检测、合规监控和审计质量提高。此外，它还研究了人工智能的采用对审计师的影响，强调了提高数据分析和人工智能技术技能的必要性。展望未来，本文讨论了潜在的未来发展，如人工智能驱动的持续审计、区块链集成和人工智能增强审计中的道德考虑。关键词：人工智能、审计流程、准确性、机器学习、未来展望介绍
美国和欧盟罕见病药物监管流程
1 2010 年 5 月 19 日，透明度工作组发布了一份报告，其中包含 21 项关于扩大 FDA 信息披露范围同时对商业机密和可识别患者个人信息保密的提案草案。FDA 于 2010 年 5 月 19 日至 2010 年 7 月 20 日在此网站上接受公众对这些提案以及应优先考虑哪些提案草案的意见。https://wayback.archiveit.org/7993/20171105152021/https://www.fda.gov/AboutFDA/Transparency/PublicDisclosure/DraftProposalbyTopicArea/ucm211691.htm（2024 年 5 月 14 日访问）。
在云安全评估，批准和监视过程中需要改进
政府范围的授权要求联邦机构扩大共享服务的使用，以更广泛地使用和采用云计算。1云计算定义为计算服务的交付，包括服务器，存储，数据库，网络，软件，分析和情报，通过Internet提供更快的创新，灵活的资源和规模经济。联邦风险和授权管理计划（FEDRAMP）是一项美国政府计划，标准化2014年《联邦信息安全现代化法》（FISMA）如何适用于云计算服务。2 FedRamp任务是通过提供标准化的安全和风险评估方法来促进政府通过安全云服务的采用。Fisma专注于改善对联邦信息安全计划的监督，并促进代理机构信息安全弱点的进展。当云中托管的应用程序具有未识别的内部控制缺陷或未经监控的安全弱点时，可能会导致敏感数据披露。
MME 3348A – 制造工艺 - 西方工程
1. 了解制造业中的各种现代工艺（KB3） 2. 分析不同工艺之间的相关性和权衡（PA1、I3） 3. 求解各种参数和配置的制造工艺控制方程（PA1） 4. 建立结构-加工-属性关系（KB3） 5. 使用标准参考源比较工艺（PA1、ET1） 6. 制定正式的工艺选择策略（PA2） 7. 分析和解释实验室实验数据，并与团队中制造零件的理论 / 经验预测相关（IN3、IT1） 8. 生成针对工业流程优化的各种几何形状，并根据进一步分析选择最佳工艺（D2、D3） 9. 制定工艺 / 材料选择的经济分析（EPM1） 10. 将工艺参数和最终零件质量与计量学联系起来（ET1） 11. 综合考虑制造的可持续性和环境影响