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AMR-外部资金 - 资源 - 库存 - 研究和...
私人医疗保健和药房项目，公共与PR IVATE合作伙伴关系（PPP）HOS PITAL项目，农业综合企业（牲畜）项目，废水治疗项目，EBRD为AMR能力建设技术合作（TC）提供了客户的互动（TC），以供客户群，Georgia，Triv，ukest和Egypt，AMRRKEING和EGYPT，AMRRKEING，TC废水监视TC的废水监视。Loans，Investments保证应用EBRD活跃于三大洲的近40个经济体中，从地中海南部和东部，到中欧，到中亚。平均贷款1,400万欧元，平均股权1,400万欧元（这是实际投资而不是客户的借贷数据）访问有关vious项目的信息，使用该项目查找者：
外部审查的微证书验证报告...
讲座在不同时间在线进行，有些在下午，有些在晚上。 一些讲座会被录制下来，学生可以在自己的时间收听。 有关微证书颁发时间的信息将在课程网站上公布。 支持——学生可以联系学生联络官 拟议招生——去年试点项目有 10-15 名学生。预计有 10 到 15 名学生参加该项目。 微证书 80% 由 HEA 资助。 爱尔兰工程师协会将所有微证书视为 CPD 9 级证书为研究生证书 高级文凭为 8 级。寻求 RPL 的学生将获得与 Springboard 类似的方法。部门有内部支持人员来帮助学生申请 RPL。 学生可以报名参加律师资格考试时间表限制的模块数量没有限制。 模块入门课程会介绍在线平台，例如 Moodle / Teams，还会为学生提供一本手册。基于软件的模块内置了出勤元素。 课程
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标准演变 - 财务视角 - 外部顾问 RFP
经过 2020 年 12 月开始的多年过程和两轮广泛的公众咨询后，B 公司认证标准的演变过程已进入后期阶段。金融服务业是一个独特而多样化的行业，它拥有独特的商业模式和方法来管理其对社会和地球的（潜在）环境和社会影响。在制定新标准的过程中，我们认识到需要为金融服务业制定量身定制的标准。最初的轨迹是在制定 B 公司的新标准之后或同时制定金融行业的独特标准。因此，目前针对 B 公司的现行标准草案并未充分考虑到该行业的细微差别，可能并不全面适用于金融服务业。
外部简历（工程）11/26/24 - Sean Klein
(609) 535-2541 | seanrk06@gmail.com | 美国公民 | https://seanklein.info/ 教育 普渡大学，610 Purdue Mall，西拉斐特，印第安纳州 47907 预计毕业日期，2028 年 5 月 意向专业：计算机工程；当前学分：33 康瑟尔罗克南高中，毕业班前 10%；GPA：4.3 毕业，2024 年 6 月 相关 AP 课程：计算机原理、微积分 AB、物理 C、计算机科学 A、统计学 工作经历 Action Manufacturing Company，工程实习生 宾夕法尼亚州布里斯托尔 | 2023 年 6 月 - 2023 年 8 月 ● 为 M107 弹头建造和测试武器装备，通过严格评估确保部署可靠性。 ● 将十年前的原理图集成并组织到虚拟目录中，增强可访问性并减少检索时间。 ● 开发了用于 MK60 齿轮系统质量控制的检查系统，通过系统的测试协议确保可靠的现场使用。 阿宾顿神经病学协会，研究助理 宾夕法尼亚州阿宾顿 | 2021 年 6 月 - 2021 年 8 月 ● 审查了 400 多份患者记录，以确定预测偏头痛发作的症状，为研究论文提供了全面的数据集。 ● 管理面向患者的设施，确保设备进行适当的维护并进行细致的检查以维持高标准的患者护理。 活动和领导力 Scope Consulting，顾问 印第安纳州西拉斐特 | 2024 年 9 月 - 至今 ● 咨询 Beta Agency 以确定南加州的商业房地产机会，使用 Power Bi 构建可修改的界面来可视化店面数据，包括销售的商品、净收入和市场份额 技术俱乐部，联席总裁兼联合创始人 宾夕法尼亚州荷兰 | 2021 年 8 月 – 2024 年 6 月 ● 将俱乐部会员人数从成立之初发展到 50 多名活跃学生 ● 协调来自 NASA、普惠、Catalent Pharma Solutions 等公司的全国知名演讲者 ● 开发并组织了一个有 10 多名与会者的 3D 打印研讨会，以提高学生的实践知识和对技术的热情 Sigma Alpha Rho：犹太青年 501(c)(3)，国家和地区委员会主席 宾夕法尼亚州里奇伯勒 | 2021 年 3 月 – 2024 年 6 月 ● 于 2021 年成立分会，会员人数发展到 20 多名学生 ● 与国家校友委员会协调活动，包括与犹太救济署合作的食品募捐活动 ● 通过校友和当地捐款为当地分会筹集了 5,000 美元以上 社区参与 可扩展不对称生命周期参与 (SCALE)，参与者 印第安纳州西拉斐特 | 2024 年 11 月 – 至今 ● 沉浸式教育计划，为国防部和国防工业基地培养微电子劳动力。 ● 将政府和国防工业基地实习与研究和指导相结合。 宾夕法尼亚州 STEM 充实计划 501(c)(3)，创始人兼联合总裁 宾夕法尼亚州里奇伯勒 | 2022 年 11 月 – 2024 年 6 月 ● 成立一家非营利组织，以提高青少年 STEM 素养，与当地企业合作，扩大教育资源。 ● 设计并举办了 Web 开发研讨会，向 10 多名参与者传授基础编码技能，并培养他们对技术的兴趣。 项目与奖项 最终设计评审，在美国宇航局休斯顿举行的最终设计评审中，318 名被选中展示昆虫纳米实验室原型的学生之一，展示了国际空间站 (ISS) 上可持续食物来源的创新解决方案。 个人作品集网站，https://seanklein.info/，展示了三个已完成的黑客马拉松项目，其中一个获得了荣誉奖，此外还介绍了更多关于我自己的信息。 奖学金，获得 Sigma Phi Epsilon Balanced Man 奖学金（440 名申请者中选出 3 名）；因在兄弟会内外的卓越表现获得 Sigma Alpha Rho 奖学金；获得 Zeta Beta Tau 奖学金 威德纳领导力奖，宾夕法尼亚州、新泽西州和特拉华州 129 名被选中的学生之一，因其在学校和社区活动中的卓越领导能力，由威德纳大学与 NBC10 合作表彰。 Jewish Exponent 文章，接受 Jewish Exponent 采访并被引用，文章内容涉及 Sigma Alpha Rho 的复兴 技能与兴趣 硬件技能：LT-Spice、关键任务应用程序硬件集成 编程：全栈 Web 开发、Power Bi、Java、Python、JavaScript、C、HTML 和 CSS；ReactJS；MongoDB，目前正在攻读 AWS 解决方案架构师认证 项目管理：团队协作、项目时间表；客户沟通 数据分析：具有统计分析、研究方法经验；质量控制系统关键任务应用程序的硬件集成编程：全栈 Web 开发、Power Bi、Java、Python、JavaScript、C、HTML 和 CSS；ReactJS；MongoDB，目前正在攻读 AWS 解决方案架构师认证项目管理：团队协作、项目时间表；客户沟通数据分析：具有统计分析、研究方法的经验；质量控制系统关键任务应用程序的硬件集成编程：全栈 Web 开发、Power Bi、Java、Python、JavaScript、C、HTML 和 CSS；ReactJS；MongoDB，目前正在攻读 AWS 解决方案架构师认证项目管理：团队协作、项目时间表；客户沟通数据分析：具有统计分析、研究方法的经验；质量控制系统
分析计划 2 - 外部和访问交易数据后
估计数不应被认为只针对各州的受助者。例如，德克萨斯州管理着一个 ERA 计划，位于德克萨斯州的许多州下级受助者（例如城市和县）也管理着该计划。德克萨斯州受助人口的人口统计资料将包括所有从州级德克萨斯州计划以及县和市级计划获得资金的受助者，包括可能从两者获得付款的家庭。这些结果将通过计算州级估计数的人口加权平均值来汇总。● 我们如何量化个人层面的 ERA 收据？为了进行主要分析，我们将 ERA 收据视为二元的：一个家庭要么在计划期间的某个时间点收到了付款，要么没有收到。我们不考虑付款次数或收到的总金额的公平性，因为虽然我们可以衡量一个家庭收到的资金总额（例如，通过汇总该家庭几个月的付款总额），但我们无法衡量这些家庭的分母，或者这些家庭需要多少钱来减少他们的住房不稳定。● 我们的分析重点是所有家庭成员、以家庭为单位还是户主？为了进行主要分析，我们只考虑户主。原则上，接受 ERA 的家庭成员也可以被视为受助人口的一部分。收集非户主数据的受助人没有
AI FLEESS的AI审核建议 标准化的使者审计D2-审核方法 报告使用SPE外部专家 AI审核清单的AI审核 Marc Sulon先生单位“ Digital Schengen”董事会负责人...
2。为什么在过去几年中算法传单至少制定了至少170套基于道德或人权的基于人权的AI原则，框架和准则，以支持在公共和私营部门中负责任的AI开发和部署。1的研究表明，围绕核心原则的越来越多的共识，例如对问责制，隐私和安全性，透明度和解释性，公平性和非歧视性，专业责任，人类控制以及促进人类价值观的需求。2这些原则和价值观已经围绕了如何调节AI-AI-IS技术，以及现有的欧盟法规，例如一般数据保护法规（GDPR）和《数字服务法》（DSA）（DSA）和目前正在讨论的新监管建议，例如AI法案，ECHO ACHO，ECHO，ECHO这一新的共识。
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此外，应该指出的是，开发人工智能有不同的技术1。This document is focused on auditing an algorithm for artificial intelligence based on machine learning, where its life cycle is divided in three totally independent stages from the point of view of data processing and these stages are: algorithm training (pre-processing), the operation of the algorithm implementing one (or more than one) operation in the framework of a personal data processing (in- processing – inference) and the decision making and impact of the same in the处理（后处理 - 模型部署）。这可能是第四个，即算法演变。所有这些阶段都可能是不同的处理活动，并且可能涉及不同的控制器。