XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相关清单
NCP产品时间表和NCP吸附产品清单上列出产品的指南
所有先前被确定为获得书面认证的吸附剂的产品，证实了其从EPA中获得的书面认证，直到2025年12月12日至2025年12月12日，所有吸引人的产品都必须已根据第300.955（a）和（b）条提交了修订的信息，并满足任何相关清单要求，并在新的Sorbent产品列表中列出了任何相关清单。EPA将不再在2023年12月11日之后签发吸附产品的书面证书。符合2023 S子部分要求的吸尘器产品将在公开可用的吸令产品列表中列出。不需要为仅由材料或任何组合组合的吸附产品提交技术数据，这些产品在§300.915（g）（g）（1）的定义中确定了材料的任何组合；这些材料自动包含在吸附产品列表中，作为通用吸附剂，无需采取进一步的措施。请参阅第5章吸附剂和此指南的吸附产品清单，以获取更多信息。
第 2 阶段：Deepfake 缓解措施 - 国土安全部
Deepfakes 是一种合成媒体，通常使用人工智能/机器学习 (AI/ML) 生成，呈现从未发生过的事件的可信且逼真的视频、图片、音频或文本。在我们工作的第二阶段，我们以第一阶段的研究结果为基础，并在三个用例中为组织、立法和监管方法提供了更深入的建议，以应对迫在眉睫的 Deepfakes 身份威胁。第一个用例涉及创作者、所有者和直接用户（如依赖这些内容的媒体组织、非政府组织 (NGO)、执法和法律机构）提供的内容。第二个用例涉及在广播环境中传播的内容，其中社交媒体平台和新闻组织可能被用作传播虚假、误导和最终有害信息的载体，产生不同程度的广泛影响。第三个用例涉及与实时或现场场景相关的内容，用于身份验证和验证，以启用和提供服务和产品。这些场景中的交互的实时或近实时性质使得图像、视频和音频内容尤为重要。我们评估了这些用例，并制定了一个通用的打击深度伪造的框架（包括相关清单），并针对该框架的五个方面提出了未来工作的建议：制定政策和支持立法；识别 Deepfa
征求意向书（个人...
• 与国家和州政府及相关部门协调环境许可、审计、审批、土地地役权和与项目相关的其他必要审批； • 协调、遵守项目 E&S 文书或筛选等，并获取与项目活动 E&S 方面相关的信息； • 编写临时报告并在定期报告中提供意见； • 在 CIU E&S 专家的支持下，促进社区参与子项目环境/社会影响的规划、管理和监测过程； • 在 CIU 保障专家的支持下，协调和促进利益相关方会议，编写 E&S 会议记录并提交给项目经理； • 在 CIU E&S 专家的支持下，协调与州合作伙伴和项目受益人（包括社区）的定期会议； • 参加项目会议、任务访问和项目组织的任何其他活动； • 充当与项目相关的申诉解决流程的联络人； • 支持项目经理传播与 E&S 相关的项目信息； • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，根据相关清单监控环境和社会合规情况并提交给项目经理； • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，确保根据项目环境和社会承诺计划及时报告 OHS 相关问题，例如项目中的死亡事件， • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，识别社会、环境和性别相关风险，记录并向项目经理提交调查结果； • 在 CIU 保障措施专家的支持下，按照保障措施文书中规定与 PIU 合作编制例行监测报告； • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，促进社区参与子项目环境/社会影响的规划、管理和监测过程； • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，向 NORMA 提供社区参与环境/社会监测的指导； • 与 CIU E&S 专家和银行 ESF 员工进行协调，为 PROPER 项目提供支持和知识共享，并根据世界银行的要求建立高效、令人满意的流程来实施项目 E&S 工具； • 根据需要前往波纳佩州以外的地区，包括科斯雷、楚克和雅浦，以履行职责； • 项目经理分配的任何其他任务。
征求意向书（个人...
• 与国家和州政府及相关部门协调环境许可、审计、审批、土地地役权和与项目相关的其他必要审批； • 协调、遵守项目 E&S 文书或筛选等，并获取与项目活动 E&S 方面相关的信息； • 编写临时报告并在定期报告中提供意见； • 在 CIU E&S 专家的支持下，促进社区参与子项目环境/社会影响的规划、管理和监测过程； • 在 CIU 保障专家的支持下，协调和促进利益相关方会议，编写 E&S 会议记录并提交给项目经理； • 在 CIU E&S 专家的支持下，协调与州合作伙伴和项目受益人（包括社区）的定期会议； • 参加项目会议、任务访问和项目组织的任何其他活动； • 充当与项目相关的申诉解决流程的联络人； • 支持项目经理传播与 E&S 相关的项目信息； • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，根据相关清单监控环境和社会合规情况并提交给项目经理； • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，确保根据项目环境和社会承诺计划及时报告 OHS 相关问题，例如项目中的死亡事件， • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，识别社会、环境和性别相关风险，记录并向项目经理提交调查结果； • 在 CIU 保障措施专家的支持下，按照保障措施文书中规定与 PIU 合作编制例行监测报告； • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，促进社区参与子项目环境/社会影响的规划、管理和监测过程； • 在 CIU 环境和社会专家的支持下，向 NORMA 提供社区参与环境/社会监测的指导； • 与 CIU E&S 专家和银行 ESF 员工进行协调，为 PROPER 项目提供支持和知识共享，并根据世界银行的要求建立高效、令人满意的流程来实施项目 E&S 工具； • 根据需要前往波纳佩州以外的地区，包括科斯雷、楚克和雅浦，以履行职责； • 项目经理分配的任何其他任务。
Microsoft Word - Landslide_susceptbility_report_Dominica 最终版本打印
本研究的目的是为多米尼加绘制全国范围的滑坡易发性地图。由于现有数据不足以生成可靠的结果，我们决定生成几个新的数据层，并显著改进了一些现有数据。我们利用许多不同的来源为多米尼加生成了一个新的灾难事件数据库。据我们所知，这是最完整的清单。从这个数据库中可以清楚地看出，近年来滑坡报告变得更加频繁，而回溯过去时，可用的滑坡信息越来越少，而热带风暴和飓风的数据似乎随着时间的推移更加稳定。在试图评估滑坡频率/震级关系时，滑坡报告不足是一个大问题。我们还从不同来源汇编了所有可用的滑坡发生数据。我们必须将一些仅以纸质形式提供的旧清单数字化。最终，我们编制了 1987 年、1990 年、2007 年的滑坡清单，并使用多时间视觉图像解释生成了一份全新的滑坡清单，并为多米尼加生成了一个广泛的滑坡数据库。由此产生的滑坡数据库包含 1987 年的 980 起滑坡、1990 年的 183 起、2007 年的 161 起，并绘制了 986 起新滑坡，代表了 2014 年的情况。我们还根据公共工程部的维护记录，编制了最近五次事件的公路网沿线滑坡清单。其中包括 2009 年 9 月的 27 起滑坡、2010 年 10 月的 20 起、2011 年 9 月的 84 起、2011 年 11 月的 74 起和 2013 年 4 月的 44 起。在完成报告的第一版后，2015 年 8 月的热带风暴埃里卡 (Erika) 引发了大量滑坡。我们决定将这些数据纳入报告的第二版，并更新滑坡清单和易发性地图。UNOSAT 使用半自动图像分类将总共 1554 个新滑坡绘制为多边形，BRGM 将 89 个滑坡绘制为现场的点。我们尽可能地根据现有数据分析了滑坡的触发条件，并生成了降雨量级-频率关系。然而，没有足够的数据（包括滑坡日期和日期相关清单）来计算滑坡的震级频率关系，即不同频率的滑坡数量或密度。该方法很透明，因为利益相关者（例如我们采用了一种在数据可用性条件下最佳的滑坡敏感性评估方法。双变量统计分析提供了可能影响因素重要性的指示，但因素图的实际组合是使用主观专家迭代加权方法，使用空间多标准评估 (SMCE)。来自四个国家的工程师和规划人员）和其他顾问可以查阅标准树并评估标准化和权重，并进行调整。滑坡敏感性地图的第一个版本于 2015 年 6 月生成。此后不久，2015 年 8 月，热带风暴埃里卡在多米尼加引发了数百起滑坡。我们决定将新事件纳入分析，因为这是一个发生多起滑坡的重大事件，并调整滑坡敏感性地图，以便将新滑坡纳入高敏感性和中等敏感性类别。通过将历史滑坡纳入敏感性地图并手动编辑最终地图，进一步扩展了滑坡敏感性评估方法。目视检查了整个地图，并在必要时调整了高、中、低敏感性的建模区域，以便它们反映测绘地貌学家认为的最佳情况。这是一项相当耗时的活动，但它允许分别分析地图的不同部分，从而获得对当地规模也有效的结果，而不仅仅是对国家规模。还对敏感性地图进行了手动编辑，以简化敏感性单元。在最终的滑坡敏感性图中，3% 发生在低敏感性区域，8% 发生在中等敏感性区域，89% 发生在高敏感性区域。在热带风暴埃里卡期间引发的滑坡中，5% 发生在低敏感性区域，13% 发生在中等敏感性区域，83% 发生在高敏感性区域。考虑滑坡密度时，低、中、高的值分别为 0.039%、0.262% 和 5.658%（基于面积密度），0.174%、0.997% 和 9.849 nr/km 2（基于数量密度）。由于缺乏足够的基于事件的清单，很难确定滑坡密度的频率。我们将事件分为四种类型：频繁、中等、大型和重大事件。我们选择了密度不断增加的滑坡清单来代表这四种事件。还进行了暴露分析对于公路网络，我们还通过将主要公路网络细分为同质路段来生成滑坡敏感性地图，这些路段的特征来自公共工程部提供的道路数据库。我们还使用 SMCE 生成敏感性地图，并使用沿路五个可用的滑坡清单对其进行了描述。我们计算了最大和平均滑坡密度，即每公里道路上的滑坡次数。对于公路网络，我们还对频率的平均滑坡密度（每公里道路上的滑坡次数）进行了估算。