印度成本会计师协会是根据 1959 年国会法案成立的法定机构。作为其职责的一部分,该协会负责规范成本和管理会计专业,招收学生参加其课程,为学生提供辅导设施,为会员组织专业发展计划,并在成本和管理会计领域开展研究计划。该协会追求成本竞争力、成本管理、资源高效利用和结构化成本会计方法的愿景,作为该行业的主要驱动力。在当今世界,传统会计和审计行业已退居次要地位,成本和管理会计师越来越多地为管理稀缺资源做出贡献,并应用战略决策。这为印度和国外的成本会计师开辟了更大的空间和巨大的机会。
由于隐私保护,将所有数据上传到中心位置的传统机器学习方法变得不可行。联邦学习是一种保护隐私的分布式机器学习范式,已被提出作为满足隐私要求的解决方案。通过使多个客户端协作学习共享的全局模型,模型参数而不是本地私有数据将在隐私限制下交换。然而,与集中式方法相比,联邦学习在对参与者之间非独立且同分布 (non-iid) 的数据进行训练时性能会下降。在实践中,机器学习总是会遇到类别不平衡问题,这会导致对少数类的预测不佳。在这项工作中,我们提出了 FedBGVS,通过采用平衡的全局验证集来减轻类别偏差的严重程度。使用平衡全局验证分数 (BGVS) 改进了模型聚合算法。我们通过对经典基准数据集 MNIST、SVHN 和 CIFAR-10 以及公共临床数据集 ISIC-2019 进行的实验来评估我们的方法。实证结果表明,我们提出的方法在标签分布偏差和类别不平衡设置中优于最先进的联邦学习算法。
自 2013 年以来,SDG&E 一直将 PSPS 作为防止灾难性野火和降低野火风险的最后手段。从那时起,SDG&E 开发了一套工具来增强其 PSPS 决策能力。例如,SDG&E 利用其火灾潜力指数、其气象网络、圣安娜野火威胁指数和野火风险降低模型来确保其决策基于对特定天气事件造成的状况和风险的详细和高度本地化的了解。最近,SDG&E 对其气象站 95 和 99 百分位风速及其植被风险指数的分析导致了进一步的改进。SDG&E 还能够通过其在电力系统上部署的技术(例如分段装置)将 PSPS 事件的范围降至最低。
航空质量保证总局 (DGAQA) 是印度政府国防部国防生产部下属的军用飞机、航空发动机和机载/航空物资(包括相关系统/配件/武器装备和地面支持/搬运设备)的质量保证机构和监管机构。质量、安全性和可靠性对军事航空至关重要,因为它要求在涉及宝贵的生命、昂贵的飞行器和接近人、机、材料等的工程极限的极端和不利条件下也能发挥最佳性能。因此,从事军事航空业务的公司应有能力并能够有效管理其质量管理体系,以提供符合所需质量标准且安全可靠的产品和服务。为了证明其能力并增强对符合用于用户服务的军用航空商店质量要求的保证,从事军用航空/机载商店设计与开发、生产、维护、维修、大修、保养和改装的公司/组织(研发实验室、OF、PSU、公共/私人公司),即飞机(包括直升机、无人机)航空发动机、空中武器(包括导弹)和其他独立电气和电子地面系统(如雷达、软件等),必须获得 DGAQA 的公司携带批准
本 CAR 是根据 2010 年 12 月 22 日 GSR 1001(E) 中通知的 1937 年航空器规则第 61 条修正案(第 6 次修正案)颁发的。本 CAR 自 2012 年 1 月 1 日起生效。但是,CAR 第 2 条 L 系列的现有要求也将持续到局长通知的日期,以促进航空器维修工程师执照制度平稳过渡到 CAR 66 模式。CAR-66 适用于从事在印度注册的航空器维修和/或认证的所有人员/组织。CAR-66 的 A 条规定了飞机维修工程师执照的颁发和延期的要求、其有效期和使用条件。它还规定了在 CAR-66 生效之前颁发的飞机维修工程师 (AME) 执照的转换。要求遵循可接受的合规方式 (AMC) 和指导材料 (GM)