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World File Search System人口普查
在美国人口普查局制定人工智能和机器学习治理
• USCB 继续制定关键文件和程序，以建立强大的治理结构，授权和监督人工智能在统计数据产品创建中的使用。 • USCB 继续研究和开发使统计数据和元数据与快速发展的公开可用的人工智能工具兼容的方法。
CSIB 调查 7.15.2022_PDF 版本.xlsx - 人口普查局
美国商务部工业和安全局 (BIS) 技术评估办公室与美国国家航空航天局 (NASA)、行政长官办公室和美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)、国家环境卫星、数据和信息服务 (NESDIS) 合作，正在对 NASA、NOAA-NESDIS 和更广泛的美国民用航天工业基地 (CSIB) 附属组织进行调查和评估。由此产生的数据将有助于确定参与 CSIB 的组织的结构和相互依赖关系，并确定其相关的供应链。这项工作还将有助于 NASA 和 NESDIS 理解和应对供应链缺陷的能力，例如供应链中断和制造来源减少和材料短缺 (DMSMS)、外国采购和依赖、财务绩效、网络安全事件、关键矿物和材料的使用、COVID-19 大流行的影响以及 CSIB 面临的其他挑战。
2030 年人口普查利益相关者参与策略
2030 年人口普查战略的直接后续版本是 2030 年人口普查运营战略和路线图。该文件提供了制定和选择 2030 年人口普查运营的迭代方法。它还涉及如何管理设计流程以促进运营灵活性、集成和及时开发解决方案，并提供了关键活动、里程碑和决策的路线图，以协助管理人员执行运营设计战略。该文件为 2030 年人口普查运营计划的制定奠定了基础，该计划将编纂 2030 年人口普查运营设计并为后续的详细运营计划提供信息和支持。它还直接告知运营和系统解决方案以及其他计划文件的要求，例如研究计划、研究结果、测试计划和测试结果。
创建合法欠DNA人口普查的主要考虑因素| 1
在BJA Saki目的区域3：扩展DNA数据库以协助性侵犯调查和起诉下的BJA SAKI目的方面的国家性侵犯套件倡议（SAKI）的要求之一：从有定罪的罪犯和逮捕DNA Collections 1的合法欠DNA收集是Census的创建。人口普查涉及确定因合格罪行而被定罪的个人，并在适用的情况下被捕以合格罪行而被捕，他们应该在合并后的DNA指数系统（CODIS）中有DNA样本（CODIS），但从未收集过DNA样本或从未收集过DNA样本，但从未收集过但从未提交给犯罪实验室进行测试。因此，这些人合法地欠DNA样本，以上传编码。创建合法欠DNA的个人的人口普查是扩大现有DNA数据库的第一步，并且是解决性侵犯的全面方法的关键部分。通过创建合法欠DNA（LODNA）人口普查，Saki培训和技术援助（TTA）的代理机构提供了这份指南文件，该文件确定了创建全面的LODNA人口普查的关键步骤和考虑因素。
人口普查局四项关键举措第一阶段整合计划
Frames 计划设想在 EDL 中增加各种链接数据集。虽然其中一些数据集已经作为独立实体存在于人口普查局（例如，主地址文件 [MAF]、商业登记册 [BR]），但 Frames 方法将把这些数据集和任意数量的精选数据集放在一起，并提供一种简单有效的方法来链接它们，以实现熟悉的目的（例如，提供量身定制的调查框架）和意料之外的目的（例如，回答有关工作和 COVID 疫苗接种率的新问题）。集中化和“可链接性”将提高效率，减少维护和管理数据的重复工作，并大大扩展我们在多个地理范围内回答有关人口和经济的关键问题的能力。这些链接、增强和不断更新的数据集将提供更全面的方法来维护和更新我们国家地址、工作、企业、人员和其他链接数据的清单。它们将用作我们人口普查和调查的改进收集和抽样框架，并使用来自链接来源的增强信息。
春季学校人口普查 - 2022 年 5 月 19 日星期四
资助小时数记录到小数点后两位 资助小时数和设置小时数现在应以准确的分钟数记录，转换为小数点后两位，例如 7¼ 小时应记录为 7.25（以前报告时保留一位小数）。 您可以在 DFE 指南第 8 部分找到将分钟转换为小数的计算器。 幼儿园学生的延长托儿服务 8 月 31 日年龄为 3 岁和 4 岁、在托儿班、父母在职且持有有效 30 小时代码的学生将有资格获得额外的 15 小时，即总共最多 30 小时。 如果儿童获得延长的资助权利小时数，则允许的最大资助权利小时数为 15 小时。延长的资助权利小时数字段不得包含任何资助权利小时数。残疾人通道基金 (DAF) 指标学校将有资格为每个 3 岁或 4 岁（截至 2017 年 8 月 31 日）领取残疾人生活津贴 (DLA) 并接受免费早期教育的幼儿园班学生获得此项资助。
英国英格兰和威尔士武装部队退伍军人的特征：2021 年人口普查
本分析按人们选择归属的五个高级别族群对英国武装部队退伍军人进行了分析。在英格兰和威尔士，96.4% 的英国武装部队退伍军人（1,785,640 人）认为自己的种族属于高级别“白种人”类别。相比之下，非退伍军人人口中只有 83.1%（38,827,845 人）认为自己的种族属于高级别“白种人”类别。当我们通过假设非退伍军人和退伍军人的年龄、性别和地区分布相同来调整非退伍军人的估计值时，差异较小但仍然很明显。我们估计 90.0% 的非退伍军人会认为自己属于高级别“白种人”类别，而退伍军人的比例为 96.4%。我们不希望我们的调整完全解释这一差异。许多因素都可能造成影响，包括有资格加入英国武装部队的国家随着时间的推移而呈现的多样性水平、历史上的英国国籍法、更广泛的移民以及不同群体加入英国武装部队的倾向。有关现役军人多样性的更多信息，请参阅英国国防部的英国武装部队
量化人工智能对生产力和劳动力需求的影响：来自美国人口普查微观数据的证据 1
经过几十年的失望之后，人工智能 (AI) 进入了快速发展的新时代，这些能力可能会提高生产力并重塑企业和行业内部和跨行业的劳动力需求。由于缺乏有关 AI 创新的详细企业级数据，准确衡量这些影响一直很困难。我们通过使用机器学习算法组合来解析美国专利授权文本并评估它们与 AI 相关的程度来解决这一挑战。这种方法表明，与 AI 相关的发明比以前的分析所表明的更为普遍。我们将 AI 专利数据与收集的美国人口普查创新公司的微观数据相匹配。然后，我们使用这些匹配的数据进行事件研究，以衡量这些创新对企业劳动力需求和企业增长的影响。我们发现 AI 相关创新与企业增长呈正相关，因为拥有 AI 相关创新的公司的就业增长比同类公司快 25%，收入增长快 40%。我们还发现证据表明，AI 相关创新似乎提高了每位工人的产出并增加了企业内部的工资不平等。
Microsoft Word - 版本 1 - 人口普查中使用电子数据收集技术的指南 2.docx
致谢《人口和住房普查中使用电子数据收集技术的指南》由联合国经济和社会事务部（DESA）统计司（UNSD）编写，由联合国统计司司长 Stefan Schweinfest 先生管理。该出版物是多方共同努力的成果。该指南的编写由人口和社会统计处处长（前任）Keiko Osaki-Tomita 发起。人口统计科科长 Srdjan Mrkic 提供了总体实质性指导。联合国统计司对为指导起草指南而成立的工作队成员所做的贡献表示感谢。工作队由以下国家统计局和国际及地区组织组成：约旦统计局；巴西地理和统计研究所（IBGE）；加拿大统计局；爱沙尼亚统计局；波兰统计局；南非统计局；美国人口普查局；环境系统研究所（ESRI）；联合国非洲经济委员会（ECA）；联合国欧洲经济委员会（ECE）；联合国拉丁美洲和加勒比经济委员会（ECLAC）；联合国亚洲及太平洋经济社会委员会（ESCAP）；联合国西亚经济社会委员会（ESCWA）；联合国人口基金（UNFPA）
对社区灾害恢复区和国家风险指数信息请求的回应
对于第一轮指定，FEMA 选择了国家风险指数得分在全国排名前 50 位或在每个州排名前 1% 的人口普查区。根据风险选择人口普查区后，FEMA 随后使用白宫环境质量委员会开发的气候和经济正义筛查工具，删除了该工具未认为不利的任何人口普查区。换句话说，每个被指定为 CDRZ 的人口普查区都被气候和经济正义筛查工具归类为不利。在 2023 年 9 月 6 日进行区域指定时，气候和经济正义筛查工具数据仅适用于 2010 年人口普查区，并且必须与国家风险指数 2020 年人口普查区进行交叉。 3 任何 2020 年人口普查区，如果其土地重叠（大于零%）与 2010 年气候与经济正义筛查工具弱势人口普查区相符，则在 2023 年 9 月 6 日指定 CDRZ 时被视为弱势人口普查区。