紧急行动计划 (EOP) 的目的是为纽波特海滩市应对与自然灾害、技术事故和影响纽波特海滩市的国家安全紧急情况相关的特殊紧急情况提供指导。它旨在减轻危害的影响,为采取措施保护生命和减少损害做好准备,增强紧急情况下的响应能力,提供必要的援助,并建立恢复系统,以使城市恢复正常状态。它概述了国家事件管理系统 (NIMS)、标准化应急管理系统 (SEMS) 和行动区概念。它还确定了城市应急管理组织的组成部分,并描述了联邦、州、地区、行动区和城市实体的总体职责。
估计每回应的负担符合此强制收集请求4.3小时。申请的提交对于确定申请人被定制并存在适当的程序来保护Pubfic健康和安全性。向FOIA,图书馆和信息咖啡部门(T-6 A 10M)发送有关负担的上述评论的评论,美国华盛顿特区,美国核监管委员会,20555年。(]001, or by email to !nfocoffects.Resource@nrc.gov, and the 0MB Reviewer at 0MB Office of Information and Regulatory Affairs, (3150-0120), Attn: Desk Officer for the Nuclear Regulatory Commission, 72517th Streat NW, Washington, DC 20503: emait Pim submis,,ion@omb eop 9011 The NRC may not conduct除非文件要求或要求Couection显示C1J1TENTTYVALID 0MB 0MB控制号,否则不需要一个人,并且不需要响应
美国政府和国会正在支持多项旨在加强美国工业和保障美国供应链安全的举措。1 具体而言,政府希望增加美国制造的制成品在美国购买这些商品的总份额中的份额(EOP 2021a),大幅增加制造业中收入高于平均工资的工人数量(Biden 2021),并保持未来技术和行业的世界领先地位(Biden 2021a)。政府和许多国会议员正在考虑大幅增加对美国特定行业的支持支出,包括增加研发资金、扩大美国政府支持的制造机构以及采取措施提高供应链的弹性和安全性。为了确保这些资金得到有效利用,政府和国会将需要在这些领域设计和实施有效的政策和程序。
•全面的紧急管理计划(CEMP)•紧急操作计划(EOP)•设施应急响应计划•一般计划 - 安全元素•县紧急管理计划(EMP)大会法案2311(Brown,第520章,2016年),该法案添加了加利福尼亚政府法规第8593.3节,要求每个县和城市在其紧急响应计划中综合访问和功能,以便其紧急响应计划。大会第477号法案(Cervantes,第218章,2019年),进一步修改了加利福尼亚政府法规第8593.3条,要求每个县和城市在其紧急计划的下一个常规更新中包括访问和功能需求人口的代表。具体来说,司法管辖区必须在紧急计划过程的每个阶段中包括内部和外部利益相关者:
智能操作实验室主任米哈伊尔·沃龙佐夫利用他独特的 7 公里大气测试范围测量了 4 月 8 日日全食期间湍流强度的变化。该测试平台从菲茨大厅一直延伸到代顿市中心的 VA 医院。他的研究团队在 3 分钟的太阳黑暗期间观察到了意想不到的大气效应。由于持续时间很短,需要一种具有高测量率的传感技术来捕捉显著的细节。他的团队最近在 UD EOP 智能操作实验室和 Optonica LLC(代顿地区的一家小企业)开发了一种用于实时大气湍流强度测量的新型 AI 传感器 TurbNet。这种传感器使研究人员能够比使用市售仪器快 30 分钟读取数据。他们预计将在不久的将来发布他们的研究结果。
ASC: Advising Success Center ECE: Electrical and Computer CAB: Central Avenue Building Engineering Building CAM: Campbell Hall EOP: Educational Opportunity CARS: Commuter Assistance & Program Resource Services FEN: Fenster Hall C-CAPS: Center for Counseling and FMH: Faculty Memorial Hall Psychological Services KUPF: Kupfrian Hall CDS : Career Development GDS: Gourmet Dining Services Services LAU: Laurel Hall CKB: Central King Building ME:机械工程柯尔特:Colton Hall大楼CSS:学生成功中心NSO:新学生定向CTR:校园中心船尾:可访问性和资源服务办公室Culm:Cullimore Hall Tier:Tiernan Hall Dos:Tiernan Hall DOS:学生院长TLC:学习中心EB:Eberhardt Hall WES:Eberhardt Hall Wes:Weston Hall wes:Weston Hall>:Weston Hall>:Weston Hall>:Weston Hall>
● 紧急情况和灾难有多种形式。虽然有些情况(例如与天气有关的事件)会提前发出一些警告,但其他情况可能会在没有任何警告的情况下发生。应对灾难的最佳方法是通过规划和练习。● 儿童保育是家庭必不可少的组成部分,应尽快恢复。● 所有持牌儿童保育提供者都必须制定应急准备和疏散计划,向员工介绍该计划,与父母分享该计划,并在发生灾难时遵循该计划。● 所有获得 CCAP 资金认证的提供者都必须制定应急准备和疏散计划,向员工介绍该计划,与父母分享该计划,并在发生灾难时遵循该计划。● 除非特别说明,否则本州计划中提供的时间范围作为活动指南,可能会根据灾难或紧急情况的情况而有所不同。● 本文件是路易斯安那州紧急行动计划 (EOP) 的补充,并不用于解决对灾难或紧急情况的全部响应范围。
国防文职工资系统 (DCPS) 根据与文职工资权利、适用政策和程序相关的现有监管、法定和财务信息要求处理联邦文职雇员的工资单。作为国防部 (DoD)、总统执行办公室 (EOP)、卫生与公众服务部 (HHS)、能源部 (DoE)、美国全球媒体署 (USAGM)、军事海运司令部 (MSC) 和退伍军人事务部 (VA) 的文职工资处理系统,DCPS 生成与工资相关的支出、收款和会计文件以及与大约 130 万联邦政府雇员相关的报告。DCPS 必须满足与国防部和非国防部文职工资相关的复杂而广泛的功能、技术和接口要求。系统中收集的个人身份信息 (PII) 类型包括出生日期、公民身份、就业信息、财务信息、邮寄/家庭住址、婚姻状况、姓名和社会安全号码 (SSN)。
执行摘要 2021 财年,EOP 内所有组成部分(包括项目)的预计资金需求为 437,319,000 美元。该请求比 2020 财年颁布的 806,889,000 美元少 369,570,000 美元。以下是 EOP 2021 财年预算的概述。总统薪酬:根据 3 USC 102 总统薪酬,2021 财年请求为 450,000 美元。白宫:2021 财年,白宫的预计资金需求为 57,000,000 美元,以支持 392 名全职员工。该请求比 2020 财年颁布的金额高出 2,000,000 美元。行政官邸:2021 财年,行政官邸的预计资金需求为 13,641,000 美元,可支持 96 名全职员工。该请求比 2020 财年颁布的金额高出 560,000 美元。白宫修缮和修复:2021 财年,白宫修缮和修复的预计资金需求为 2,500,000 美元,将一直可用到用完为止。该请求比 2020 财年颁布的金额高出 1,750,000 美元。行政办公室:2021 财年,行政办公室 (OA) 的预计资金需求为 100,000,000 美元,可支持 245 名全职员工。该请求比 2020 财年颁布的金额高出 6,000,000 美元。国家安全委员会和国土安全委员会:2021 财年,国家安全委员会和国土安全委员会的预计资金需求为 13,200,000 美元,用于支持 62 名全职人员。该请求比 2020 财年颁布的金额高出 1,700,000 美元。经济顾问委员会:2021 财年,经济顾问委员会的预计资金需求为 4,000,000 美元,用于支持 28 名全职人员。这与 2020 财年颁布的金额相比没有变化。副总统办公室:2021 财年,副总统办公室的预计资金需求为 5,000,000 美元,可支持 25 名全职员工。此项请求比 2020 财年颁布的金额高出 410,000 美元,并反映在两个独立账户中,即总统特别援助和副总统官邸。管理和预算办公室:2021 财年,管理和预算办公室的预计资金需求为 115,470,000 美元,可支持 521 名全职员工。此项请求比 2020 财年颁布的金额高出 14,140,000 美元。信息技术监督与改革:2021 财年,信息技术监督与改革的预计资金需求为 11,491,000 美元,支持 54 名全职员工。该请求比 2020 财年颁布的金额低 3,509,000 美元。他们还
可以通过观察相关参数的值/变化来识别特定事件。为此,从相应的紧急操作程序 (EOP) 中选择了大约 45 个 COIS 信号,用于识别 PHWR 中的 LOCA 和 MSLB 场景。使用 RELAP5[2] 和 CONTRAN[3] 热工水力代码生成了与反应堆堆芯和 PHT 有关的时间相关瞬态数据。文献中有许多线性和非线性模式识别技术[4]。然而,ANN 是解决涉及大量输入信号和输出事件的复杂问题的最广泛使用的机器学习技术之一。神经网络的一般特征是能够在经过充分训练后快速识别复杂系统的各种条件或状态。最终的 ANN 模型已与诊断系统集成,该系统提供有关瞬态变化的最合适信息,并协助操作员采取纠正措施以缓解事故状况。当前版本的诊断系统能够识别 220MWe PHWR 中的 33 种 LOCA 和 18 种 MSLB 场景。