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2024 财年商务、司法、科学和相关机构 (CJS) 拨款概览
本报告介绍了为商务、司法、科学和相关机构 (CJS) 账户提供 2024 财年拨款的行动。年度 CJS 拨款法案为商务部提供资金，商务部包括人口普查局、美国专利商标局、国家海洋和大气管理局 (NOAA) 和国家标准与技术研究所等局和办公室；司法部 (DOJ)，包括联邦调查局、监狱局、美国法警局、缉毒局和美国检察官办公室等机构；国家航空航天局 (NASA)；国家科学基金会 (NSF)；以及法律服务公司 (LSC) 和平等就业机会委员会等几个相关机构。
PSC 让州政府机构更容易参与清洁能源计划
分布式能源项目 奥尔巴尼 — 纽约州公共服务委员会 (Commission) 今天批准了一项请求，要求提供一份专门用于州政府机构的纽约州标准互连合同。新的标准合同将使州政府机构能够以与其他分布式能源客户相同的方式互连高达 5 兆瓦的分布式发电和/或储能系统。委员会主席 Rory M. Christian 表示：“在今天的决定之前，由于法律或政策限制，州政府机构无法遵守当前标准互连合同的一些规定。批准这份请愿书意味着州政府机构可以在其财产上选址和直接拥有分布式发电和/或储能设施，从而为该州的分布式发电和储能目标做出贡献。”委员会消除这一障碍将使这些政府实体能够将太阳能和储能技术直接整合到其运营中，提高公共办公室和设施的弹性并降低其能源成本，这是该州对这些资源的目标之一。2022 年 2 月 17 日，委员会批准了一项针对联邦机构的类似互连协议。 “分布式发电”是指在使用地点或附近发电的各种技术，例如太阳能电池板和热电联产。纽约州的《气候法案》规定，到 2025 年至少采购 6 千兆瓦 (GW) 的分布式光伏太阳能发电，到 2030 年采购 3 千兆瓦的储能容量，到 2035 年采购 9 千兆瓦的海上风力发电。电池储能是指一次性捕获生产的能量，以供以后使用，以减少能源需求和能源生产之间的不平衡。电池储能系统是实现可靠、零排放电网的关键组成部分。预计此类储能部署将使未来全州电力系统成本降低近 20 亿美元。
联合国秘书处部门和机构，专业机构和相关组织
国际民事会局国际民航组织Jane Hupe女士，副主任Tetsuya Tanaka先生（DCP替代）Officeenv@icao.int; ttanaka@icao.int
在州教育机构 (SEA) 中实施人工智能 (AI) 的框架
这些材料是初步的、非详尽的，仅以非排他性方式提供，以响应在州教育机构 (SEA) 实施 AI 的考虑需求，仅供参考。这些材料反映了一般见解，可能根据当前可用的信息提出潜在的考虑选项，这些信息本质上是不确定的，可能会发生变化，但不包含确定未来行动方针所需的所有信息。这些材料中包含的见解和概念尚未经过验证或独立核实。对特定产品或组织的引用仅用于说明，不构成任何认可或推荐。这些材料不构成，也不应被解释为政策、会计、法律、医疗、税收或其他受监管的建议，或对任何特定行动方针的建议。这些材料不是结果的保证，不能依赖。未来结果可能与任何预期、预测或预计存在重大差异。特别是鉴于技术发展迅速，这些材料“按原样”提供，不作任何陈述或保证，并且明确声明对任何类型的损失或损害不承担任何责任。接收方对其所有决定、使用这些材料以及遵守适用法律、法规和规定负全部责任。在采取任何具体步骤之前，请考虑寻求法律和其他相关认证/许可专家的建议。
新法律将要求国家机构监控生成式人工智能的使用
霍楚尔在批准该法案的声明中写道：“让工人有机会帮助塑造这一不断变化的格局并从中受益非常重要。必须进行变革以确保对自动决策系统的监管得到适当实施，包括澄清有关使用自动就业决策工具和人工智能系统的披露，以及确保人工智能系统的使用不会影响现有集体谈判协议规定的员工权利和特权。”
州、地方和部落执法机构公平分享指南
机构必须遵守以下法律及其实施条例中适用的非歧视要求：1964 年《民权法案》第六章（42 U.S.C. § 2000d et seq.）、1972 年《教育修正案》第九章（20 U.S.C. § 1681 et seq.）、1973 年《康复法案》第 504 节（29 U.S.C. § 794）以及 1975 年《年龄歧视法案》（42 U.S.C. § 6101 et seq.），这些法案禁止在任何联邦资助的项目或活动中基于种族、肤色、国籍、残疾或年龄进行歧视，或在任何联邦资助的教育项目或活动中基于性别进行歧视。机构必须采取合理措施，为英语水平有限的人提供有意义的机会参与其计划和活动，并符合司法部和财政部的要求。机构还必须同意遵守所有联邦法规和规定，允许联邦调查人员访问记录和任何其他信息来源，以确定是否符合民权和其他适用法规和规定。
当地教育机构的出勤计划反思工具（2.0版）
出席人数有许多目的。这是为学生提供教学和学习参与程度的少数措施之一。是Covid-19的结果，全国各地的地方教育机构（LEAS）遭受了传统的教学交付模式的中断，有些人继续在远程，1个混合动力车，2或其他社会距离的环境中运作。这些非传统的教学设置已经提出了有关测量，收集和报告出勤数据的最有效和有意义的方法的问题，用于使用这些数据来告知学生支持。
20020年10月的联邦部门和机构的运营计划模板的连续性
此模板于2013年生产，基于联邦连续性指令1（FCD 1），联邦行政部门国家连续性计划和要求，2012年2月。自该出版物时期，总统政策指令40（PPD 40），FCD 1，2017年1月17日，以及2018年2月的连续性指南（CGC）。此模板是由FEMA国家连续性计划（NCP）作为示例文档制作的，以提供制定连续性计划的结构和建议内容。连续性计划促进了在全危险的紧急情况或其他可能破坏正常操作的情况下的基本功能的性能。随着国家政策的预期发展，预计联邦连续性方法的变化将在2021年为该模板提供信息。现在，NCP选择不更新此模板来分析和审查这些国家政策变更，以确定这些变化可能对FCD 1的影响以及该联邦连续性计划模板。同时，使用此模板可能仍然有助于联邦部门和机构（D/AS），以满足连续性计划的要求。使用此模板不是强制性的。最终，鼓励组织量身定制其连续性计划，以满足其特定的连续性计划和运营需求。
加利福尼亚联合机构车辆集成工作组的最终报告
表1。VGI工作组的四个阶段13表2。用例评估框架的维度18表3。TOP-25根据本田Value-metric 25表4的排名LDV用例。TOP-25根据本田Value-metric 26表5。v2g用用例出现在高分子集中27表6。策略类别28表7。策略建议的分类29表8。最强协议的短期政策建议31表9。与良好协议的短期政策建议32表10。多数中立的短期政策建议34表11。多数分歧的短期政策建议36表12。与已经进行的政策行动有关的建议38表13。中期和长期政策建议39表14。建议将VGI与其他DERS进行比较的方法40图1。LDV用例20图2。2022年全州范围的总收益分配21图3。平均成本得分的分布22图4。平均得分的分布，以实施易于/风险22图5。LDV用例平均得分总收益按应用程序24图6。LDV用例的扇区出现在所有子集中24图7。在所有子集中出现的LDV用例的应用24图8。所有V2G用例的扇区26图9.所有V2G用例的应用26图10。按策略类别对政策建议的分类30
人工智能：...的问责框架
GAO 的目标是确定关键实践，以帮助确保联邦机构和其他参与设计、开发、部署和持续监控人工智能系统的实体承担责任并负责任地使用人工智能。为了制定这个框架，GAO 召集了来自联邦政府、行业和非营利部门的人工智能专家参加审计长论坛。它还进行了广泛的文献综述，并从项目官员和主题专家那里获得了对关键实践的独立验证。此外，GAO 还采访了代表行业、州审计协会、非营利实体和其他组织的人工智能主题专家，以及来自联邦机构和监察长办公室的官员。