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170 联邦能源管理委员会 ¶ 61109
（2020 年 2 月 20 日发布）1. 根据《联邦电力法》（FPA）第 215 条，1 委员会指示北美电力可靠性公司 (NERC) 提交一份信息文件，描述两个 NERC 关键基础设施保护 (CIP) 标准起草项目的活动，这些项目涉及虚拟化和云计算服务。具体而言，NERC 应提交项目 2016-02（CIP 标准修改）和项目 2019-02（BES 网络系统信息访问管理）（统称 NERC 项目）的时间表。每个时间表都应包括项目的当前状态、中期目标日期以及新的或修改后的可靠性标准的预计提交日期。NERC 被指示在本命令发布之日起 30 天内提交信息文件。此外，我们指示 NERC 每季度提交一次状态更新，以提供信息，直到向委员会提交新的或修改后的可靠性标准为止。I. 背景
瑞士动物健康策略2022+
为了保证将来的动物健康，必须先视地做出正确的战略决策。十多年前，联邦食品安全和兽医办公室（当时是联邦兽医办公室）与广州兽医合作制定了一项国家动物健康战略。在2010年瑞士动物健康战略的实施中取得了巨大进展，包括早期发现动物疾病，人畜共患病和经济相关的动物疾病领域。有效的早期检测的中心要素正在运作国家和国际网络，以快速交流信息和知识，良好和广泛的动物健康监视以及适合这种情况的特定早期检测计划；这还包括所有利益相关者有关即将发生的危险的系统信息，目的是提高疾病意识。此外，基于广泛的动物健康监测还支持仔细和有针对性的抗生素使用，从而实施了瑞士抗生素耐药性策略（Star 1）。
模块“人工智能简介
人工智能理论的教学要素对于计算机科学的通识教育课程和整个学校教育都具有重要意义。通过这样的培训，可以使学生形成自己领域内的基本知识和技能、系统信息世界观和信息文化，从而为继续教育、根据信息社会的发展趋势和数字经济的需求进行职业自主以及人工智能技术的多向应用提供可能性。由于通识教育的多变性，并考虑到学生在计算机科学和数学方面的准备，人工智能领域的培训是必要的，并且可以通过课程的可变部分在计算机科学课堂和课外时间框架内实施[4]。在人工智能要素培训内容上，我们将重点关注以下模块：“人工智能简介”、“自上而下的智力活动建模”、“自下而上的智力活动建模”、“智能系统的机器学习”、“智能系统的模式识别”、“人工智能系统的自然语言处理”、“智能电脑游戏的开发”[7]。本文介绍了“人工智能概论”模块的教学方法，该模块以学校计算机科学课程的不变内容为基础[2]。
phoafs 9工作文件2.3农业食品系统和...
在2023年3月的太平洋农业和林业负责人的第8次会议上，成员认可开发一种工具，以支持太平洋国家的农业和粮食安全的气候适应性决策。该工具被设想为将与上下文相关的气候建模/预测/趋势与农业系统信息汇集在一起，以帮助强调气候变化对太平洋粮食系统政策和计划的影响，包括在国家和地区层面上对农业社区的风险。成员要求太平洋社区（SPC）支持该工具的概念开发的证明，现在称为Agri-Food Systems＆Climate Explorer（ASCE），该工具最初已在Samoa实施了该工具。本文概述了ASCE原型与萨摩亚农业和渔业部（MAF）合作的结果，在澳大利亚政府外交部（DFAT）的支持下，由英联邦科学和工业研究组织（CSIRO）和澳大利亚国立大学（ANU）（ANU）（ANU）的支持，并在SPC和Food and Food and Magrompation（ANU）（ANU）（ANU）（FAO）（FAO）。
与运输相关的平等指标，以改善低收入和弱势社区的流动性和运输系统访问
CALTRANS研究，创新和系统信息（DRISI）每年都会收到并评估许多研究问题声明。drisi对这些问题陈述进行初步调查，以更好地范围，并根据在国内和国际上的现有可靠工作来确定拟议的研究。在线和印刷资源进行初步调查包括国家合作公路研究计划（NCHRP）和其他运输研究委员会（TRB）计划，美国国家高速公路和运输官员协会（AASHTO），其他运输机构的研究和实践，以及相关的学术和行业研究。所引用的作品中的观点和结论通常是由权威来源审查或发表的，但如果没有该领域的所有专家资格，就不可能接受。本文档的内容反映了作者的观点，作者负责本文介绍的数据的事实和准确性。内容不一定反映了加利福尼亚运输部，加利福尼亚州或联邦公路管理局的官方观点或政策。本文档不构成标准，规范或法规。本出版物的任何一部分不应被解释为商业产品，制造商，承包商或顾问的认可。本出版物中出现的任何商业产品的商品名称或照片仅为清晰。
在AI中导航算法偏见：确保非洲公平和信任
本文介绍了算法偏见对非洲背景下人工智能（AI）系统信息公平和信任的影响。作者的个人经验和观察以及相关文献结合了本文的基础。作者说明了为什么算法偏见在非洲构成了重大挑战，尤其是在AI应用的公平和完整性方面。这种观点强调了迫切需要解决损害信息传播和破坏公共信任的公平性的偏见。作者倡导实施促进包容性，增强文化敏感性并积极吸引当地社区参与AI系统发展的战略。通过优先考虑道德实践和透明度，利益相关者可以减轻与偏见相关的风险，从而促进信任并确保公平获得技术。此外，本文探讨了无所作为的潜在后果，包括加剧的社会差异，公共机构的信心减少以及经济停滞。最终，这项工作主张对AI的协作方法，该方法将非洲定位为负责任发展的领导者，从而确保技术是可持续发展和社会正义的催化剂。
NERC 可靠性标准中使用的术语表
BES 网络资产项目 2014-02 BCA 2015 年 2 月 12 日 2016 年 1 月 21 日 2016 年 7 月 1 日 网络资产如果不可用、性能下降或被滥用，则在其需要运行、误操作或不运行的 15 分钟内会对一个或多个设施、系统或设备产生不利影响，如果在需要时被破坏、性能下降或以其他方式不可用，则会影响大型电力系统的可靠运行。在确定不利影响时，不应考虑受影响设施、系统和设备的冗余。每个 BES 网络资产都包含在一个或多个 BES 网络系统中。BES 网络系统项目 2008-06 2012 年 11 月 26 日 2013 年 11 月 22 日 2016 年 7 月 1 日 一个或多个 BES 网络资产由负责实体按逻辑分组，用于为功能实体执行一个或多个可靠性任务。BES 网络系统信息
有限的时间前馈脱钩和精确的DC微电网朝向大信号稳定性
摘要 - 这项研究是通过考虑一个新兴的实际问题来开始的，即DC微电网应在喂食电阻载荷和恒定功率载荷（CPLS）时能够具有较大信号稳定性的操作。要更具体，应在存在大量综合可再生能源和CPL，系统内部不确定性，外部干扰，耦合相互作用以及其他不利影响的情况下确保稳定性。从控制的角度来看，我们有意提出了一个通用解决方案，以实现互连系统的确切分散的跟踪控制任务。首先，提出了一种替代的有限时间馈电机制，该机制与反馈统治或递归取消过程基本不同。其次，可以从系统信息中直接构建一个comite控制器，因为它与稳定性分析相脱。提议的设计框架的一个主要优点是它降低了设计的复杂性，因此促进了实际实现。作为直接应用，为自主DC微电网系统构建了一个简单的分散复合控制器。数值模拟和实验比较结果都表明，在各种不同情况下，DC微电网实现了大信号稳定性。
巴西的机器学习模型
摘要：巴西表现出与闪电相关的死亡人数最多。这项研究旨在确定与巴西死亡有关的关键受害者特征，并开发一个模型，以预测死亡人数是受害者数据的功能。分析了巴西统一健康系统信息学部提供的数据集（Datasus），并应用了机器学习回归技术。发现促进渐变回归器（GBR）模型是最有效的，可实现97％的预测准确性。通过对34个初始变量的分析，将10个变量确定为对模型结果的影响最大。这些变化包括种族，性别，年龄段，职业事故，教育和死亡地点。理解这些宪法对于在各个地区实施有针对性的预防和安全策略至关重要，有助于减轻全球与闪电相关的死亡风险。此外，本研究中使用的方法可以作为在不同位置进行类似研究的框架，从而可以识别每个区域的重要因素。通过适应机器学习回归技术并结合了本地数据集，研究人员可以对与雷电相关的死亡的决定因素有宝贵的见解，从而能够开发有效的预防和安全措施，以达到特定地理区域。
应急计划清单
• 任何州和地方应急计划法规或要求的副本 • 设施人员姓名和联系信息 • 消防、警察、EMS、当地和县应急管理人员的联系信息 • 设施组织结构图 • 建筑施工、平面图和生命安全系统信息 • 现场所有危险材料的完整列表及其 MSDS 或 HSFS • 有关设施内个人的特点和需求以及设施使用情况的具体信息 所有危害业务连续性 (COOP) 计划 制定业务连续性业务计划（分析每种潜在风险） 疏散计划 如何疏散建筑物。紧急出口必须可见且保持畅通。列出紧急出口并指定无障碍出口。建立问责制度。 撤离人员将去哪里以及如何将他们运送到那里。列出应急承包商及其联系信息。 事件发生后将撤离人员迁回设施的重新占用计划 供应商 与供应商保持关系，包括紧急联系信息以及他们在紧急情况下可能提供的资源清单。将供应商纳入设施培训和应急计划培训 计划执行（决策标准） 包括决定撤离或就地避难时要考虑的标准。确定设施层面谁有权决定执行该计划 培训和演习 对所有员工和住户进行应急计划的定期培训。至少每两年演习一次该计划。