1。可从:国家公共工程部获得的出价:萨摩拉·马切尔(Aliwal)和德班西街(West)街的Pixley Ka Seme(West)。2。可以免费下载出价文档,请访问www.publicworks.gov.za/procurement/quotation
1。可从:国家公共工程部获得的出价:萨摩拉·马切尔(Aliwal)和德班西街(West)街的Pixley Ka Seme(West)。2。可以免费下载出价文档,请访问www.publicworks.gov.za/procurement/quotation
乌图克拉区:所有客户:2025 年一次性服务,用于维修、维护和/或更换消防设备。投标将授予得分最高的中标人。将根据以下情况分配积分:(a) 适用的价格和具体目标评分系统为 80/20:根据 PPPFA:2022 年法规中的公式。(b) 服务提供商必须在中央供应商数据库中注册。(c) 投标人应注意 PA 03 和 PA 16 中规定的具体目标积分分配要求
DPWI 德班地区办事处:总干事在埃斯特科特的 Emangweni 小学举办的外展计划和职业博览会:根据规范,于 2025 年 1 月 23 日任命提供活动管理服务的服务提供商 (a) 投标人必须在中央供应商数据库 (CSD) 注册 (b) 投标人提交完整填写的 PA32 投标邀请书
1. 投标可从以下地址获取:国家公共工程部:德班 Samora Machel 街(Aliwal)和 Dr. Pixley Ka Seme 街(西)角。 2. 投标文件可在 www.publicworks.gov.za/procurement/quotation 免费下载
• 夸祖鲁-纳塔尔省省长办公室和省级执行委员会成员; • 夸祖鲁-纳塔尔省省级规划委员会 (KZN PPC) 对本计划的省级影响和指导; • 夸祖鲁-纳塔尔省 PPC 秘书处; • 来自夸祖鲁-纳塔尔省各省级部门、省级国有实体、国家部门、国家国有实体、夸祖鲁-纳塔尔省 SALGA 和市政府的 PGDP(省级增长和发展计划)技术委员会提名的代表;这些实体定期分享他们的意见,有助于深入了解所需的催化项目以及该省在 ICT 影响方面可以采取的方向。 • 我们的利益相关者和合作伙伴花时间对计划发表评论并提供意见,他们来自省级部门、传统委员会、有组织的劳工、有组织的企业、社区部门和学术机构。 • 与 Moses Kotane 研究所的建设性联系和合作。 • 省级 GITO 成员和省级 ICT 专家。 • 商业和全球 ICT 合作伙伴。
1抽象的气候变化显着威胁粮食安全,而本地研究对于有效的反应至关重要。本研究研究了气候变化对南非夸祖鲁 - 纳塔尔省Enyezane的粮食安全的影响。enyezane面对与气候相关的冲击增加,例如干旱和极端温度,导致农作物失败,农业产量降低和水稀缺。该研究探讨了这些挑战以及社区的应对机制,包括多样化的农作物,使用弹性品种以及依靠传统知识和社交网络。突出了城市规划在减轻粮食不安全方面的重要性。规划可以促进气候硫化的农业,有效的水管理和基于社区的粮食系统。这项研究呼吁政府支持,社会安全网和基础设施开发,以加强埃尼Zane的粮食安全,与可持续发展目标保持一致。这项研究强调气候变化对Enyezane粮食安全的不利影响。它分析了社区的应对策略,同时强调了城市规划以应对这些挑战的潜力。这些发现提供了有价值的见解,以告知政策和有针对性的干预措施,这些干预措施可以促进Enyezane的粮食安全和气候韧性,以及面临气候变化影响的类似地区。
• 补助基金(50%) • 项目: - 可行性研究 - 环境影响评估 - 范围界定报告 - 商业计划 - 废物转化能源技术指南 • 迄今资助的项目类型: - 市政 AD 工厂 - 屠宰场 AD 工厂 - 风力发电场 - 生态系统服务付费
1995 年,关于公共服务转型的白皮书发布。这份白皮书提议建立几个新的和额外的机构,包括总统审查委员会 (PRC)。1997 年,关于公共服务交付转型的白皮书发布,被称为 Batho Pele 白皮书。这份白皮书的目的是为公共服务交付转型提供政策框架和切实可行的实施战略。DPSA 在制定八项 Batho Pele(以人为本)指导原则方面发挥了重要作用,这些原则应在南非实施电子政务时加以考虑。1998 年,总统审查委员会 (PRC) 发布了一份报告,详细介绍了 PRC 对南非公共服务的运作、转型和发展的主要调查结果和建议。第 6 章讨论了公共服务中与信息管理、信息系统和信息技术相关的问题。根据 PRC 的建议,DPSA 被授予政府信息和通信技术的行政责任。 Office 1999 的正式 ICT 治理框架 政府的 Thusong 服务中心计划旨在将政府服务扩展到人们居住的偏远地区。主要重点是农村和服务不足的社区,为公民提供获取政府服务和信息的渠道。
摘要:集水区的土地使用/土地覆盖(LULC)的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎,因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此,遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标,例如用户的准确性(UA),生产者的准确性(PA),整体准确性(OA)和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果,其中RF(OA = 97.02%,Kappa = 0.96),SVM(OA = 89.74%,Kappa = 0.88),Ann(OA = 87%,Kappa = 0.86)和NB(OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58)。结果表明,RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果,这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下,RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字:翁根尼河流域;机器学习; lulc; Landsat 8;遥感