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关键的矿物质和供应链...
1。EPA已开始根据《基础设施投资和就业法》（IIJA）授权的工作，以开发收集要回收和自愿电池标签指南的电池的最佳实践。国会分别向该机构分配了1000万美元和1500万美元，以在2026年9月30日之前完成这些任务。2。EPA计划提出新的规则，以改善太阳能电池板和锂电池的管理和回收利用。3。DOE和EPA正在开发一个工作组，以检查框架，以确定延长的生产者责任，以解决电池回收目标，强制性回收，产品设计，收集模型，收集材料的运输以及相关法规。（BIL 40207（f）（5））。4。与DOE一起，EPA将继续共同领导美国参与国际标准的技术发展和实施，包括由负责任采矿保证计划（IRMA）和国际标准化组织（ISO）开发的。EPA的国际事务办公室将继续参与机构间努力，以制定和实施USG战略，通过美国在多边福特和双边协议中的领导才能建立对强大关键矿物ESG标准的国际连贯性，并为关键合作伙伴在强大的ESG标准实施和治理方面开展能力建设努力。5。6。站点。7。EPA将与其他联邦机构一起参加正在进行的机构间允许理事会（例如关键矿产）允许机构间工作组的理事会，该机构建立了联邦环境审查，并允许关键矿产生产和加工项目。EPA的土地和紧急事务管理办公室以及研究与开发工作办公室协作，以评估，证明或测试环境监测和修复技术的性能，这些技术可以从传统硬岩矿场或金属加工（例如，冶炼，精炼等）中识别和回收关键的矿物EPA的研发办公室通过可持续和健康的国家研究计划，正在对技术和方法进行现场表征和补救研究，以进行恢复，补救和重复使用受污染地点的关键矿物质。
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。
群集和叠加的关系之间的关系 -
1。引入统计力学思想和工具在八十年代中期发起的随机优化问题[1]的应用，这是由于发现在约束满意度问题（CSP）的第五年前的相变的重新兴趣所带来的。brie ploge，一个人想决定是否在一组变量（至少）解决一个解决方案上是否会随机绘制的一组约束。当变量的数量在每个变量的约束时以固定比率α的固定比率α，答案突然从（几乎可以肯定的是）是的，是否，当比率越过一些临界值αs时。统计物理研究指出，在YES区域中存在另一种相变[2，3]。一组解决方案从以某种比例αd <αs的比例连接到断开的簇的集合，这是一种在均值式旋转玻璃理论中识别的副本对称性破坏过渡的优化术语的翻译。预计这种聚类过渡可能会产生动态后果。作为副本对称性打破信号的遗传性丧失，采样算法（例如蒙特卡洛程序）在该过渡时遇到问题。在[4]中，对于k -xorsat模型的情况，对MC方案的放缓进行了定量研究，其中约束仅是k布尔变量的线性方程（Modulo 2）（有关简介，请参见[5]和其中的参考文献）。目前的论文是谦虚的然而，发现解决方案原则上应该比抽样容易，并且分辨率算法的性能与表征解决方案空间的静态相变的性质的确切性质远非显而易见[6]。
sta提交 - 国家科学与研究优先事项
澳大利亚必须培养其高技能的STEM劳动力。在研究职业中，挑战尤其严重，在STEM研究职业的最早阶段，不安全的工作系统破裂，推动了出色的人才。这造成了巨大的人为损失，目前成千上万的科学研究人员与争夺有限的竞争赠款资金库的系统也一样，有效地在短时间内不断地重新申请自己的工作。当前的系统是一个壮观的“自身目标”，破坏了澳大利亚迫切需要维护我们现有的出色科学人才并提高民族生产力。我们需要以有吸引力的职业安全来召集更多我们出色的澳大利亚科学人才之家。我们应该设定一个雄心勃勃的新目标，以拥有更多的
对AI相关的网络安全风险和对策的调查
摘要 - 移动性-AS-A-Service（MAAS）整合了不同的运输方式，并可以基于个人的偏爱，行为和愿望来支持旅行者的旅程计划的更多个性化。为了充分发挥MAA的潜力，需要一系列AI（包括机器学习和数据挖掘）算法来学习个人需求和需求，以优化每个旅行者和所有旅行者的旅程计划，以帮助运输服务运营商和相关的政府机构，以操纵和计划其服务，并探讨和预防各种威胁性的旅行者，包括各种不和谐的行星和不去行业者和不去行业者和不去行业者和不相行者和不去行业者和不相行者。在集中式和分布式设置中，对不同的AI和数据处理算法的使用越来越多，使MAAS生态系统在AI算法级别和连接性表面上都可以在不同的网络和隐私攻击中发出不同的网络和隐私攻击。在本文中，我们介绍了有关AI驱动的MAAS设计与与网络攻击和对策相关的各种网络安全挑战之间的耦合的第一个全面综述。特别是，我们专注于当前和出现的AI易于侵略的隐私风险（专业，推理和第三方威胁）以及对抗性AI攻击（逃避，提取和游戏）可能会影响MAAS生态系统。这些风险通常将新颖的攻击（例如，逆学习）与传统攻击媒介（例如，中间攻击）结合在一起，加剧了更广泛的参与参与者的风险和新业务模型的出现。
食品系统，气候变化和营养
粮食系统，气候变化和营养之间的复杂关系变得越来越明显。这些相互联系的Chal Lenges提出了一项艰巨的任务，但这也是一个无与伦比的协作行动机会。尽管面临挑战，但仍然有一些卡值可供玩。确实存在证据，可以实现经过证明的策略，并在我们目前缺乏的地区进行创新。，尽管我们手中可能有卡片，但却一如既往地辨别哪些有价值以及如何玩游戏可能是压倒性的。通过从最近出版物的见解（ENN，2024; FAO，2023）和网络研讨会（ANH Academy，2024a; Unnu Trition，2024）中汲取灵感，我们可以在所有噪音中重新定位自己。有一条前进的途径，即杠杆会衰老，建立伙伴关系并推动影响力的变化。
