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2024 财年附属机构捐赠者和捐赠金额总和报告（2025 年 1 月 28 日更新 -TK）显示了 Sta 内所有附属计划的资金水平
奖励组织全名附属捐助者关联捐助者金额总和 FY24 NLAG-Precourt 附属公司 Axalta Coating Systems LLC 100,000 美元中央情报局 100,000 美元雪佛龙公司 250,000 美元 EPRI 100,000 美元 EVRAZ North America 100,000 美元埃克森美孚公司 100,000 美元天然气技术研究所 60,000 美元三菱重工 100,000 美元 Murata Mfg 100,000 美元 NEOM 250,000 美元 PTT Exploration and Production PLC。 $100,000 壳牌石油公司 $250,000 南加州天然气公司 $100,000 Terna $399,960 丰田研究所有限公司 $50,000 NLAG-Precourt 附属公司总计 $2,159,960 TBCA-SUPRI-A 沙特阿美服务公司 $44,000 雪佛龙公司 $44,000 埃克森美孚公司 $40,000 OMV 奥地利勘探与生产有限公司 $43,955 壳牌国际勘探与生产公司 $44,000 总计 New Energies Ventures USA Inc. $44,000 Tracy Energy Technologies $44,000 TBCA-SUPRI-A 总计 $303,955 TBGA-SUPRI-B 沙特阿美服务公司 $120,000 雪佛龙公司 $60,000 壳牌国际勘探与生产公司60,000 美元 TotalEnergies 60,000 美元 TBGA-SUPRI-B Total 300,000 美元 TBKA-碳储存中心 Aemetis Advanced Fuels 100,000 美元 Aera Energy LLC 25,000 美元 Aramco Services Company 100,000 美元 California Resources Corporation, LLC 100,000 美元 雪佛龙公司 100,000 美元 雪佛龙石油公司 100,000 美元 埃克森美孚公司 100,000 美元
（所有金额都被四舍五入到最近的百万jpy）1。截至3月的前九个月合并财务业绩
1) Overview ....................................................................................................................................................2 [Consolidated Financial Results (Core Base)] ..................................................................................................2 [Revenue by Business Unit] ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Forecasts of Consolidated Financial Results and Other Forward-Looking Statements ......9 (4) Information about Return to Shareholders .....................................................................................................10 2.Condensed Interim Consolidated Financial Statements with Primary Notes ........................................................11
现收现付立法的法定估计*（以百万美元为单位；正数表示赤字增加，负数表示
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通知 2024-80、2025 年与退休计划和 IRA 相关的金额，根据生活成本变化进行调整
根据第 219(g)(3)(B)(i) 条，对于作为夫妻联合报税或符合条件的鳏寡者报税的积极参与者的纳税人，确定 IRA 供款可扣除金额的适用金额从 123,000 美元增加到 126,000 美元。根据第 219(g)(3)(B)(ii) 条，对于所有其他作为积极参与者的纳税人（除单独报税的已婚纳税人外），适用金额从 77,000 美元增加到 79,000 美元。如果个人或其配偶是积极参与者，则根据第 219(g)(3)(B)(iii) 条，对于单独报税的已婚个人，适用金额不受年度生活费用调整影响，仍为 0 美元。根据第 219(g)(7)(A) 条，对于不是积极参与者但配偶是积极参与者的纳税人的适用金额从 230,000 美元增加到 236,000 美元。
现收现付制立法的法定估计数*（以百万美元计；正数表示赤字增加，负数表示
1 PL 118-35 2024 年进一步额外持续拨款和其他延期法案 颁布日期：2024 年 1 月 19 日 净 PAYGO 影响 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HR 2872 估计：OMB 五年 PAYGO 记分卡 0 0 0 0 0 十年 PAYGO 记分卡 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 PL 118-38 2023 年保护服务加班费法案 颁布日期：2024 年 2 月 6 日 净 PAYGO 影响 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 S. 3427 估计：OMB 五年 PAYGO 记分卡 0 0 0 0 0 十年 PAYGO记分卡 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 PL 118-44 灾难援助期限协调法案 颁布日期：2024 年 3 月 18 日 净 PAYGO 影响 0 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 15 30 S. 1858 估计：OMB 五年 PAYGO 记分卡 3 3 3 3 3 十年 PAYGO 记分卡 3 3 3 3 3 3 3 3
金额付费 - 杀伤力犯罪 - 索赔-OIA-响应...
Kia Ora您的官方信息法案请求，参考：Gov -031180感谢您的电子邮件，您的电子邮件发送了2024年3月14日的电子邮件，要求根据1982年的官方信息法（该法案）提供以下信息：您能否更新ACC中包含的信息中所包含的信息 - 我希望从2022年9月至2022年9月的疫苗受伤支付的更新金额，从2022年9月起，从2022年9月起就可以从2022年获得销售。您还可以将整个2019年的总额以及2018年的总额提供。治疗伤害是由于寻求或接受注册卫生专业人员的医疗治疗而导致的人身伤害，以符合掩护的标准，该人必须遭受人身伤害，并且在治疗和伤害之间必须有明显的因果关系，并且不得是治疗的必要或普通后果。有关提供的数据成本的注释是GST独家产品，不包括公共卫生急性服务（PHAS）付款。ACC与卫生部之间的年度服务协议提供了公立医院中承保索赔的待遇，并由ACC向官方的大量付款提供资金。此响应中提供的付款数据仅限于ACC直接购买的服务。索赔可能会收到三个广泛的成本（应享权利）：薪酬，待遇和康复支持。2024年3月25日提取了疫苗相关的治疗损伤数据。它提供了所有与疫苗相关的伤害索赔的索赔总成本（即数据不仅限于2005年7月1日至2024年3月23日之间的Covid-19疫苗损伤，在那里治疗事件是疫苗接种或注射/药物，不良反应/药物错误以及将药物类型记录为疫苗的情况。请注意，在我们以前的回复（我们的参考：Gov-021570）中，我们仅为2021年2月至2022年9月之间的伤害提供付款。此回应包括所有与疫苗相关的治疗损伤索赔，无论受伤或住宿日期如何。与疫苗相关的伤害在Covid-19-19之前和之后，自2021年在新西兰提供了COVID-19疫苗以来，与疫苗接种相关的索赔成本有所增加。由于这段时间以来，成本的增加可能是由于许多因素所致，包括：•包括工作年龄组在内的新西兰人的疫苗接种数量大幅增加。•客户端适用于所有索赔类型，在锁定期间和之后需要更长的时间才能返回工作。
现收现付制立法的法定估计数*（以百万美元计；正数表示赤字增加，负数表示
6 PL 118-6 2023 年退伍军人补偿生活费用调整法案 颁布日期：2023 年 6 月 14 日 净 PAYGO 影响.............................................................................. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 S. 777 估计：OMB 五年 PAYGO 记分卡......................................................................................... 0 0 0 0 0 十年 PAYGO 记分卡......................................................................................... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 PL 118-9 2023 年通过透明度提供问责法案 颁布日期：2023 年 7 月 25 日 净 PAYGO 影响......................................................................................... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 S. 111 估计：OMB 五年 PAYGO记分卡................................................................................ 0 0 0 0 十年期 PAYGO 记分卡.............................................................................. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 PL 118-10 美国海军陆战队 250 周年纪念币法案 颁布日期：2023 年 7 月 26 日 PAYGO 净影响......................................................................................... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HR 1096 估计：OMB 五年期 PAYGO 记分卡............................................................................. 0 0 0 0 0 十年期 PAYGO 记分卡......................................................................................... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 PL 118-19 一项修正美国法典第 38 条的法案，以扩大和修改与退伍军人事务部有关的某些权力和要求，以及其他目的。颁布日期：2023 年 10 月 6 日 净 PAYGO 影响.............................................................................. 0 0 1 0 0 0 0 0 0 -2 0 1 -1 S. 2795 估计：OMB 五年 PAYGO 记分卡......................................................................................... 0 0 0 0 0 十年 PAYGO 记分卡......................................................................................... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 PL 118-22 2024 年进一步持续拨款和其他延期法案 颁布日期：2023 年 11 月 17 日 净 PAYGO 影响 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HR 6363 估计：OMB 五年 PAYGO 记分卡 0 0 0 0 0 十年 PAYGO 记分卡 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 PL 118-24 2023 年国民警卫队和预备役人员债务减免延期法案 颁布日期：2023 年 12 月 19 日 净 PAYGO 影响............................................................................. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HR 3315 估计：OMB 五年期 PAYGO 记分卡............................................................................. 0 0 0 0 0 十年期 PAYGO 记分卡......................................................................................... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 PL 118-25 2023 年鸭子邮票现代化法案 颁布日期：2023 年 12 月 19 日 净 PAYGO 影响............................................................................. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 S. 788 估计：OMB 五年 PAYGO 记分卡........................................................................................... 0 0 0 0 0 十年 PAYGO 记分卡.............................................................................. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
现收现付立法的法定估计*（以百万美元计；正数表示赤字增加，负数表示赤字减少）
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