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准将 艾伦 J. 佩珀 司令官 美国陆军安全援助司令部 艾伦 J. 佩珀准将是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令官。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；制定和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建设合作伙伴能力；支持作战司令部 (COCOM) 参与战略；并加强美国的全球伙伴关系。作为司令官，他负责监督司令部与 136 多个国家和 11 个机构的 2810 亿美元对外军售组合。 佩珀准将之前曾担任美国驻伊拉克国防武官处的高级国防官员和国防武官。 佩珀准将曾担任过多个外国地区官员，包括美国驻法国国防武官处的高级国防官员和国防武官；华盛顿特区美国军事集团指挥官；意大利北大西洋公约组织国防学院高级军事学院研究员；刚果民主共和国美国国防武官处高级国防官员/国防武官；意大利美国陆军非洲安全合作局国际军事事务负责人；意大利美国陆军非洲安全合作司中部和南部非洲分部负责人；美国非洲司令部安全合作办公室主任
准将 ALLEN J. PEPPER 美国陆军安全援助司令部司令 准将。Allen J. Pepper 将军是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；制定和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建立合作伙伴能力；支持作战司令部 (COCOM) 参与战略；并加强美国全球伙伴关系。作为司令部司令，他负责监督该司令部与 136 多个国家和 11 个机构的 2810 亿美元对外军售组合。准将。Pepper 将军曾担任美国驻伊拉克国防武官处的高级国防官员和国防武官。准将。佩珀将军曾担任过多个外国地区官员，包括美国国防武官处法国高级国防官员和国防武官；美国军事集团指挥官，华盛顿特区；北大西洋公约组织国防学院高级军事学院研究员，意大利；美国国防武官处高级国防官员/国防武官，刚果民主共和国；美国陆军非洲安全合作局国际军事事务负责人，意大利；美国陆军非洲安全合作司中部和南部非洲分部负责人，意大利；美国非洲司令部安全援助组织安全合作办公室主任，马里；美国国防武官处外国地区官员。早期担任连级军官期间，曾担任多个步兵职位，包括美国陆军欧洲第 7 军训练司令部第 1 营第 4 步兵团总部连指挥官，德国；指挥官，A 连，第 1 营，第 4 步兵团，第 7 军训练司令部，美国欧洲陆军，德国；以及侦察排长、连执行官和步枪排长，第 25 步兵师 2-35 步兵，夏威夷斯科菲尔德兵营。他于 1993 年被任命为美国军事学院的步兵军官，并在那里获得了数学理学学士学位。他拥有法国斯特拉斯堡大学政治学硕士学位。他的军事教育包括联合作战学校、美国陆军战争学院和美国陆军指挥和参谋学院。他获得的奖章和勋章包括国防优异服务勋章、铜星勋章、国防功绩服务勋章、功绩服务勋章、陆军嘉奖勋章、联合服务成就勋章、陆军成就勋章、专家步兵徽章、跳伞员徽章、游骑兵徽章和陆军参谋身份徽章。
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
新程序宣布后（即 2018 年 11 月 1 日）纳入 RLMM 的风力涡轮机模型
** 型号证书的有效期仅限于组件证书的到期日，即 2027 年 4 月 13 日。免责声明：RLMM 列表中包含任何风力涡轮机制造商和风力涡轮机模型均基于各自公司提供的文件和信息，并不构成对列表中所含风力涡轮机模型的任何认证或推荐，包括适用性、可用性等。尽管如此，MNRE 绝不对任何后果负责，包括任何一方在任何时候使用该列表可能产生的技术、商业、运营、环境和法律影响。使用、完整文件验证及其后果的责任完全由用户承担。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
第 7 部分 - 未包括审计计划指南
报告几乎总是适用于联邦计划。标准财务报告在第 3 部分中描述；但是，联邦机构或直通实体可能已经开发了自己的财务报告表格。这些表格可能是标准联邦财务报告的补充或替代，并且可能包括电子提交。审计员应确定是否使用标准报告，如果没有，是否使用其他表格来报告相同或类似的信息。联邦机构的信息收集（根据 5 CFR 第 1320.3(c) 节的定义，涉及 10 名或更多受访者）必须根据 1995 年文书工作减少法案 (44 USC 3501-3520) 获得 OMB 批准并分配 OMB 控制编号。联邦机构不得进行或赞助信息收集，个人也无需对此作出回应，除非信息收集显示有效的控制编号。
1 投资政策声明示例包括...
养老金审查委员会 (PRB) 制定的《投资政策声明制定指南》提供了鼓励系统在其投资政策声明 (IPS) 中纳入的政策和章节的描述（如适用）。此 IPS 示例是 PRB 提供的另一个参考工具，用于演示 IPS 中每种类型的政策可能是什么样子。下文中包含的具体要求（包括定义的角色和职责、定义的百分比等）并非旨在规定，而是帮助用户了解投资政策中应包含的元素类型。此外，本文档并非旨在成为功能齐全的 IPS，因为某些政策章节已为简洁起见而缩短，每个 IPS 都应根据每个系统的需求进行量身定制。此外，此 IPS 示例并非旨在取代任何系统的现有 IPS，但系统可以将其用作新 IPS 的起点或开发新的政策语言来更新现有政策。
自然价值不在我们的经济体系中。它在经济学中是看不见的，而且由于没有动力去保护它的价值，大多数经济体
英国各地的生活水平差异比大多数其他经合组织国家更大。英格兰东北部、中部和西北部、威尔士东南部和英格兰西南部的农村、沿海和后工业化地区的生活水平都很低。32 缺乏投资加剧了这种地区差异。然而，其中许多地区也拥有大量正在退化的自然资产。投资恢复这些地区的自然资本将为当地带来经济价值，因为农民和土地所有者的收入可能会增加。例如，如果改革农业补贴，高地农民在三分之二的土地上种植林地，其余土地放牧，他们的收入可以提高 50%。33 通过发展自然市场来支持私人投资将增加投资不足地区的经济机会。
RFP 中的 PREPA 包括 Quanta Services, inc., (“...
Quanta Services, Inc. 通过其众多运营公司（“Quanta”）成为行业领先的基础设施承包商，专门从事电力、地下公用设施、电信和可再生能源行业，并拥有大量训练有素的员工队伍。Quanta 作为 LUMA Energy 和 LUMA 技术培训学院的 50% 所有者，致力于波多黎各岛，并投入了大量的时间和资源来支持 LUMA 及其改善波多黎各电力传输和配电系统的使命。Quanta 还成立了 Quanta Services Solutions PR, LLC dlb/a Quanta Services Puerto Rico（“QSSPR”），这是一家波多黎各当地承包公司，旨在协助在重大风暴和飓风过后提供岛上紧急电力恢复服务。这些投资都支持波多黎各综合资源计划 (IRP) 的目标，即确保波多黎各电力系统的发展，并通过考虑所有可用资源来满足该岛的电力需求，提高该系统的可靠性和效率。
迈克尔·L·普莱斯少将 美国陆军医疗司令部参谋长兼美国陆军医疗司令部副司令（支援） 迈克尔·L·普莱斯少将以优秀军事毕业生的身份从约翰霍普金斯大学获得心理学学士学位。他从制服卫生科学大学获得全科医学学位，从德怀特·D·艾森豪威尔国家安全与资源战略学院获得国家资源战略硕士学位。他以住院总医师的身份在佐治亚州本宁堡马丁陆军社区医院完成了家庭医学住院实习。他获得了美国家庭医学委员会的认证，并且是军事医疗功绩勋章成员。MG Place 的军事任务包括第 75 游骑兵团的团级外科医生，部署到海地的维护民主行动；科罗拉多州卡森堡埃文斯陆军社区医院的家庭医生；科索沃空战期间，他任稳定部队第 5 第 10 医疗工作队指挥官；陆军医疗部中心和学校领导训练中心医疗行动处教员兼主任，并成为德克萨斯州萨姆休斯顿堡陆军医疗部上尉职业课程的首任医师主任；肯塔基州坎贝尔堡第 101 空降师（空中突击）师外科医生，部署到伊拉克自由行动；肯塔基州坎贝尔堡布兰奇菲尔德陆军社区医院临床服务副指挥官。在担任美国陆军学员司令部指挥外科医生后，他曾在国防部体检审查委员会短暂工作。他指挥科罗拉多州卡森堡第 10 战斗支援医院，并在持久自由行动期间作为医疗工作队指挥官被部署到阿富汗一年。 MG Place 曾担任陆军秘书处高级医疗顾问，并被任命为陆军助理部长办公室（人力和预备役事务）卫生事务副助理。MG Place 曾指挥位于华盛顿刘易斯-麦科德联合基地的麦迪根陆军医疗中心，随后被任命为太平洋地区卫生司令部副司令兼夏威夷多服务市场总监。在被任命为太平洋地区卫生司令部 DCG 之后，MG Place 担任弗吉尼亚州贝尔沃堡大西洋地区卫生司令部司令，该司令部是美国陆军医疗司令部中规模最大、最多元化的司令部。最近，他担任夏威夷沙夫特堡第 18 医疗司令部（部署支持）司令。 MG Place 获得的奖项和勋章包括杰出服务勋章、功绩勋章（四枚橡树叶）、铜星勋章（一枚橡树叶）、功绩服务勋章（五枚橡树叶）、专家野战医疗徽章、飞行外科医生徽章、陆军跳伞员徽章、以及陆军参谋身份证。
迈克尔·L·普莱斯少将 美国陆军医疗司令部参谋长兼美国陆军医疗司令部副司令（支援） 迈克尔·L·普莱斯少将以优秀军事毕业生的身份从约翰霍普金斯大学获得心理学学士学位。他从制服卫生科学大学获得全科医学学位，从德怀特·D·艾森豪威尔国家安全与资源战略学院获得国家资源战略硕士学位。他以住院总医师的身份在佐治亚州本宁堡马丁陆军社区医院完成了家庭医学住院实习。他获得了美国家庭医学委员会的认证，并且是军事医疗功绩勋章成员。MG Place 的军事任务包括第 75 游骑兵团的团级外科医生，部署到海地的维护民主行动；科罗拉多州卡森堡埃文斯陆军社区医院的家庭医生；科索沃空战期间，他任稳定部队第 5 第 10 医疗工作队指挥官；陆军医疗部中心和学校领导训练中心医疗行动处教员兼主任，并成为德克萨斯州萨姆休斯顿堡陆军医疗部上尉职业课程的首任医师主任；肯塔基州坎贝尔堡第 101 空降师（空中突击）师外科医生，部署到伊拉克自由行动；肯塔基州坎贝尔堡布兰奇菲尔德陆军社区医院临床服务副指挥官。在担任美国陆军学员司令部指挥外科医生后，他曾在国防部体检审查委员会短暂工作。他指挥科罗拉多州卡森堡第 10 战斗支援医院，并在持久自由行动期间作为医疗工作队指挥官被部署到阿富汗一年。 MG Place 曾担任陆军秘书处高级医疗顾问，并被任命为陆军助理部长办公室（人力和预备役事务）卫生事务副助理。MG Place 曾指挥位于华盛顿刘易斯-麦科德联合基地的麦迪根陆军医疗中心，随后被任命为太平洋地区卫生司令部副司令兼夏威夷多服务市场总监。在被任命为太平洋地区卫生司令部 DCG 之后，MG Place 担任弗吉尼亚州贝尔沃堡大西洋地区卫生司令部司令，该司令部是美国陆军医疗司令部中规模最大、最多元化的司令部。最近，他担任夏威夷沙夫特堡第 18 医疗司令部（部署支持）司令。 MG Place 获得的奖项和勋章包括杰出服务勋章、功绩勋章（四枚橡树叶）、铜星勋章（一枚橡树叶）、功绩服务勋章（五枚橡树叶）、专家野战医疗徽章、飞行外科医生徽章、陆军跳伞员徽章、以及陆军参谋身份证。
补充表 1. DNA 损伤反应 (DDR) 基因集中包含的基因列表
基因 p HR 基因 p HR ABCB11 0.00000 18.2 CREBBP 0.93 1.05 ABL1 0.00004 10.5 KIF21A 0.50 1.53 ARHGEF16 0.00000 14.2 KMT2E 0.65 1.32 C5orf42 0.00023 17.7 MKI67 0.04 3.18 CCDC88C 0.00028 8.65 OTOG 0.66 0.746 CEP350 0.00003 11.2 POLQ 0.57 1.48 CHD4 0.00029 10.6 SEMA5A 0.22 0.291 CREBBP 0.004 7.22 SON 0.10 3.91e−09 CTAGE1 0.00039 8.38 SPEF2 0.87 1.12 DHX9 0.00007 10.4 STAB2 0.75 0.822 DMD 0.00021 8.93 TCHH 0.03 3.18 DNAH6 0.00022 11 TPR 0.003 4.89 FAM124A 0.00028 8.65 UNC13C 0.94 1.05 FBN1 0.00078 7.62 USH2A 0.73 0.82 GREB1L 0.00025 10.9 ZNF236 0.17 2.2 KIAA1109 0.00237 1.68E+09 KIF21A 0.002 8.24 KMT2E 0.003 7.56 MKI67 0.003 7.66 NBAS 0.00001 15 NWD2 0.00068 7.93 OTOG 0.002 8.24 PARP14 0.00045 9.92 POLQ 0.00073 7.75 SDE2 0.00001 11.8 SEMA5A 0.00030 8.74 SH3TC2 0.00000 17.1