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World File Search System第一层
O'Ahu总体计划
檀香山市和县的一般计划是一项全面的目标和政策声明，阐明了O'Ahu居民的长期愿望以及实现这些目标的策略。这是第一个层面，并为全面的计划过程奠定了基础，该过程解决了影响檀香山市和县的物理，社会，文化，经济和环境问题。这一计划过程是市政府为O'Ahu预计的人口提供指导的协调手段。该市的计划过程由三个不同的层。作为第一个计划的第一层，一般计划为整个O'Au制定了政策指南，随后的所有社区发展计划，政策计划以及檀香山市和县的法规都必须与一般计划一致。第二层由八个区域发展计划（DPS）和可持续社区计划（SCP）组成。这些计划与该岛的特定区域有关，并且（1）从概念上描述该地区所需的土地使用模式，（2）为功能基础设施规划提供指导，（3）确定可能从更详细的计划中受益的DP/SCP边界内的领域。第三层由实施两个较高级别的计划层次结构的特定机制组成。其中包括实施条例和法规（即土地使用条例和分区地图，细分规则和法规以及该市的资本改进计划），公共设施和基础设施和基础设施功能计划，以及为DP或SCP区域特定部分提供特定指南的特殊领域计划。
TIDEWATER RENEWABLES LTD. 现代奴隶制报告简介 Tidewater Renewables Ltd.（“Tidewater Renewables”或“公司”）致力于
我们与供应商的采购订单适用的一般条款和条件规定，供应商仅提供符合所有适用法律、法规和行为准则的商品和服务。虽然 Tidewater Renewables 的标准协议目前不包含针对强迫劳动或童工的明确条款，但供应商声明并保证他们将完全遵守所有适用的贸易和海关法律、法规、指示和政策。此外，在客户现场提供的任何服务都必须以维护现场健康和安全的工作条件的方式提供。任何违反适用法律的行为都将构成对采购协议的重大违约，Tidewater Renewables 有权终止协议。现代奴隶制风险公司已评估，鉴于我们的劳动力全部位于加拿大，主要是不列颠哥伦比亚省和阿尔伯塔省，并且公司按照适用的就业法律和标准运营，其自身运营中强迫劳动或童工的风险较低。 Tidewater Renewables 制定了针对员工或承包商的内部问责标准和程序，包括一项举报政策，允许员工匿名举报涉嫌违反《准则》的行为，而不必担心遭到报复。Tidewater Renewables 正处于绘制其供应链的初始阶段，并已对供应链中强迫劳动和/或童工的风险进行了初步风险评估。鉴于 Tidewater Renewables 主要从位于加拿大和美国的供应商处采购商品和服务，我们认为我们供应链第一层出现现代奴隶制的风险较低。我们尚未开始绘制供应链的第二层。HDRD 项目采购的货物是通过 Tidewater Midstream 采购的。补救措施
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，这种蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试过对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当不施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确度比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
气候变化和碳足迹
3.3在分析投资公司的投资组合时，存在双重计数的危险，其中一家公司的范围1直接排放是该投资组合中另一家公司的范围3下游排放。但是，从投资风险的角度来看，了解碳风险的归因（公司的直接控制中的内容），也是供应链中碳风险的总风险。因此，对德文郡养老基金的股权投资的分析考虑了范围1直接排放，范围2（例如购买的电力）和投资公司的第一层范围3（直接供应链）排放，如上图所示。3.4进行的分析量化了嵌入在投资组合中的温室气体排放（GHG），将其作为吨二氧化碳等效物（TCO2E）表示。比较相对于产生的收入或投资资本的每种持有的总温室气体排放，提供了一定量的碳敞口，可使公司之间的比较，无论规模或地理位置如何。每个投资组合的加权平均碳强度（WACI）是通过将每种持有人在投资组合中的乘积（以公司级别的碳/环境收入强度的强度求和）来衡量的。3.5每个投资组合的WACI以及基金的总权益和英镑的公司债券持有量为2023年12月31日。WACI的总基金已从2022年12月的232个TCO2E/MGBP下降到2023年12月的150个TCO2E/MGBP，降低了35％。2023年12月的WACI低于204 TCO2E/MGBP的基准。
开发高级机械模型...
根据欧洲新的化学品政策 REACH（化学品注册、评估和授权），暴露场景是化学品风险评估报告的重要基础，以表明化学品可以安全使用。暴露场景包括一组条件，描述物质或制剂在其生命周期中的制造或使用方式，以及制造商或进口商如何控制或建议下游用户控制人类和环境的暴露。这些建议的推导需要特定的测量暴露数据或通用暴露评估工具，这些工具可以预测各种使用场景中的暴露分布。欧洲的新化学品政策，更具体地说是暴露场景概念，在指导文件（ECHA，2008）中有更详细的描述。REACH 指南提出了一种分层方法，其中第一层应提供保守（即保护性）系统，该系统可以区分令人担忧的物质和不令人担忧的物质（ECHA，2008 年）。在此第一步中，只要评估高估了暴露量，就不需要复杂的建模。预防原则要求采取保守或“最坏情况”的方法来保障欧洲工人的健康。这种保守程度应该有多高是一个有争议的问题。该决定本质上是在优化检测真实风险情景的能力与系统可用性之间的权衡。最终，这归结为社会可以接受的不确定性程度的问题。到目前为止，指导文件中尚未明确考虑此问题。各种筛选工具，如 ECETOC 目标风险评估 (TRA) (ECETOC, 2004)、Stoffenmanager (Marquart 等人, 2008; Tielemans 等人, 2008b) 和易于使用的危险物质工作场所控制方案 (EMGK ( http://www.reach-
矿物商品摘要2017
主要出版物矿产年鉴 - 这些年度出版物回顾了美国和其他180多个国家的矿产工业。它们包含有关矿物质和材料的统计数据，并包括有关经济和技术趋势和发展的信息。构成矿物年鉴的三卷是第一卷，金属和矿物质；第二卷，区域报告，国内；和第三卷，区域报告，国际。矿产商品摘要 - 每年发布，该报告是政府最早的出版物，用于提供涵盖非燃料矿物行业数据的估算值。数据表包含有关国内行业结构，政府计划，关税和5年统计数据的信息，可涉及90多种单独的矿物质和材料。矿产行业调查 - 这些定期统计和经济报告旨在提供30个矿物商品的生产，货物，股票和消费量的及时统计数据。调查是每月，每季度或其他常规间隔发布的。金属行业指标 - 本月出版物分析并预测了三种金属工业（主要金属，钢和铜）的经济健康，并使用领先和重合指数进行了。非金属矿物产品行业指数 - 本月出版物分析了非金属矿物产品行业的领先和重合指数（NAICS 327）。回收报告 - 这些研究说明了金属商品的回收利用并确定了回收趋势。材料流研究 - 这些出版物分析了全球供应链，并表征了从矿石提取到加工到第一层产品的矿物和材料流的主要组成部分，以最终处置，以帮助更好地了解经济，管理自然资源的使用并保护环境。美国矿产和物质商品的历史统计数据（数据系列140） - 这些报告提供了关于生产，贸易和使用大约90个矿物商品的统计数据，此前至1900年。
使用无监督的机器学习方法预防SQL注射攻击
gpadmapriyame@gmail.com，rajiv5757@yahoo.co.in摘要：现在，一天的在线Web应用程序或在线数据库应用程序越来越多地暴露于各种攻击中。这样的一种窃取数据的攻击称为SQL注入攻击，其中攻击者修改用户启动的SQL查询，并添加恶意代码以访问和操纵Web应用程序或数据库中的信息。防止此类攻击的一种方法是定期更新和测试Web应用程序防火墙（WAF）。由于技术的巨大增长，打算攻击应用程序的攻击者找到了许多进入系统的新方法。在本文中，我们将机器学习的概念与WAF结合起来，从而最大程度地提高了现有系统的有效性。本文采用的方法是无监督的机器学习技术，该技术使用K-均值聚类算法。建议的系统的流量可以给出：最终用户在Web应用程序中进行查询，并提取查询值并将其发送到SQL注入检测器，该检测器提供两层安全性。在第一层安全性中，使用无上下文语法（CFG）创建模式，以用于低级攻击。使用无监督的学习算法对高级攻击的第二层安全性进行了训练。关键字：机器学习，无监督学习，SQL注入，WAF，CFG 1。简介Web应用程序防火墙（WAF）从一系列应用程序层攻击（例如跨站点脚本（XSS），SQL注入和Cookie Disuning等）中，将Web应用程序或在线数据库应用程序中的应用。HTTP应用程序使用Web应用程序防火墙（WAF）作为应用程序防火墙。在HTTP对话中，它应用了一系列规则。通常，这些规则允许跨站点等常见攻击
用Abaqus AM建模者模拟的定向能量沉积添加剂制造过程
摘要在这项工作中，采用了Abaqus AM建模者来模拟定向的能量沉积（DED）增材制造过程。建模器提供了一个自动接口，以开出施加的工具路径和过程条件。尽管可能需要一些努力才能了解如何使用这种元素 - 出生技术方法，但是如果您想模拟加法制造或类似流程，绝对值得付出努力。两个事件系列被用于规定材料沉积和热输入。使用自动元件激活序列用于制造薄（4×20×50 mm）和厚（12×20×50 mm）的壁成分的薄（12×20×50 mm）。要近似3D打印层构建的过程，每次扫描后，填充金属在行中逐行铺设，该组件由连续的10层（每个构建层的深度为1个元素至深度），每个层都有25个连续的元素行。一旦沉积第一层，能源和喷嘴向上移动以存放下一层，然后重复该过程，直到完整的3D对象被制造为止。发现，要模拟以时间和空间依赖空间添加材料和热量的问题，使用 *元素渐进激活选项的使用要比其对应方 *模型更改要简单得多。AM Modeler有助于正确地定义所需的数据以简单的方式近似3D打印层构建的过程。用Python语言创建了一个激光路径脚本，以允许能量源和喷嘴的路径。已建立了DED过程中打印参数（原料和热输入）的正确组合。
EGLE 信头 Lansing Central
违规通知 2024 年 4 月 2 日、2024 年 4 月 4 日、2024 年 4 月 18 日和 2024 年 4 月 19 日，环境、五大湖和能源部 (EGLE) 空气质量部 (AQD) 对位于底特律西芝加哥 8020 号的商业地产进行了检查。此次检查的目的是确定是否符合联邦法规第 40 篇 (40 CFR) 第 61 部分国家有害空气污染物排放标准 (NESHAP) 第 M 分部和根据经修订的 1994 PA 451 自然资源和环境保护法第 55 部分空气污染控制颁布的行政规则第 942 条的要求。根据我们的调查，底特律市建筑和拆除部门负责监督底特律市的枯萎病项目。 Salenbien Trucking & Excavating, Inc. 在现场执行了拆除活动。2024 年 4 月 2 日，在拆除前检查期间，EGLE、AQD 工作人员在空置的多层仓库的第一层发现了可疑的干燥石棉材料 (ACM)，并指出由于缺少楼梯，未对上层进行任何调查或消除。EGLE、AQD 工作人员联系了 Salenbien Trucking & Excavating, Inc.，后者又联系了 MWV Environmental, Inc. 以纠正现场的问题。2024 年 4 月 4 日，EGLE、AQD 工作人员会见了 Salenbien Trucking & Excavating, Inc. 和 MWV 的代表，并被告知相关区域不适合进行消除工作。 EGLE、AQD 工作人员建议修改后减排验证 (PAV) 文件，以正确记录这些区域不安全，并安排安全进入，要么调查和减排上层，要么让合格的工程师记录这些区域不安全。缺少楼梯本身并不是不进行调查/减排活动的正当理由。各方还同意在建筑物外围进行一些清理工作