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生物多样性管理2024
练习指南1。评估业务的每个阶段的影响，影响整个业务价值链中的生物多样性和森林地区（生物多样性风险评估）。2。监视器检查涵盖每个领域（尽职调查过程）的生物多样性和森林风险，并为何时采取行动或参与造成对生物多样性和森林的负面影响（采用补救措施）的负面影响的纠正措施（采用实践指南），并采用“层面上的影响”避免严重影响的损失，从而避免了严重影响，从而降至降低了限制并改善了措施，并恢复了修复，并恢复了措施，并恢复了措施。3。监视和报告活动的结果，并寻求机会不断改进。4。促进社区和主要利益相关者的参与，包括贸易伙伴和商业盟友，并与外部方合作以促进生物多样性价值。5。创建与每个利益相关者和渠道一致的通信渠道，以进行举报或提出与生物多样性和森林有关的投诉，这是公司业务运营所引起的。根据举报过程检查影响影响，并在维护数据机密性的同时，将其设定到适当的措施。6。监视，报告和向公众传播有关影响评估和森林的影响评估和绩效的信息，以确保透明度。
DCMA 手册 4503-02 编程
第 1 部分：一般发行信息 1.1。适用性。除非更高级别的法规、政策、指导或协议优先，否则本发行适用于所有 DCMA 活动。1.2。政策。DCMA 的政策是：a。作为规划、编程、预算和执行 (PPBE) 流程的编程阶段的一部分，建立并实施编程流程，该流程概述并要求国防部指令 (DoDD) 7045.14“规划、编程、预算和执行流程 (PPBE)”。b。制定与规划指导、编程指导和财政指导一致的拟议计划。c。在财政约束范围内，为国防部提供最有效的部队、设备、人力和支持组合。d. 根据与战略目标、宗旨和计划相关的任务变化，实施反映机构领导层经过验证、优先排序和批准的要求的编程变更。e. 根据 (IAW) 联邦法规、法规、国防部指令 7045.14 和其他年度指导，维护数据并防止未经授权披露敏感的决策前信息，并要求使用秘密互联网协议路由器网络 (SIPRNet) 在公开发布这些数据和信息之前保护部门原始数据和相关决策。f. 以安全、高效、有效和合乎道德的方式执行本手册。
预测维护中机器学习的潜力
本文探讨了将机器学习整合到预测维护策略中的可能性，并专门针对在工业环境中采用这些技术的可持续性影响。该研究探讨了基于机器学习的预测维护策略以及这些技术的潜在社会和经济成果的可行性。该研究基于全球建立的维护公司内的案例研究。使用一种定性方法，其中除了评估来自多个站点的历史维护数据外，还对现场专家进行了半结构化访谈。该研究的结果突出了基于机器学习的预测维护在提高效率和减少工业设施的降低时的重要潜力，与可持续的管理实践保持一致。此外，这些发现突出了预测维护策略对维护人员安全的重大影响。还解决了将机器学习用于预测性维护的挑战和促进者。这种采用的主要挑战是基于机器学习的预测维护的高成本，复杂性和高期望。另一方面，机器学习技术的快速发展和对可持续实践的认识的提高促进了这种技术的采用。该研究还提供了有关基于机器学习的预测维护对可持续发展目标的潜在贡献的讨论，重点是目标8，目标9和目标12。
基于结构正规化的歧视性多视图无监督特征选择
多视图无监督的特征选择（MUFS）最近引起了相当大的关注，可以从原始的多视图数据中选择紧凑的代表性特征子集。尽管有希望的初步性能，但大多数以前的MUFS方法都无法探讨多视图数据的歧视能力。此外，他们通常使用光谱分析来维持几何结构，这将不可避免地增加参数选择的难度。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的MUFS方法，称为基于结构正规化的歧视性多视图无监督特征选择（SDFS）。具体来说，我们从不同视图中计算样本空间的相似性矩阵，并自动加权每个视图特定图表以学习共识相似性图，其中这两种类型的图形可以相互促进。此外，我们将学习的潜在表示为群集指标，并在没有引入其他参数的情况下采用图形正则化来维护数据的几何结构。此外，开发了具有理论收敛属性的简单而有效的迭代更新算法。在几个基准数据集上进行的广泛实验验证了该设计的模型是否优于几种最新的MUFS模型。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。
招标 FA301621R0053 附件 1 ... - Amazon AWS
01 11 00 工作总结 01 14 00 工作限制 01 30 00 行政要求 01 31 19.00 44 项目会议 01 32 01.00 10 项目进度表 01 32 16.00 20 小型项目施工进度表 01 33 00 提交程序 01 33 16.00 10 设计数据（中标后设计） 01 35 13.20 00 特殊项目程序-CAD 01 35 13.30 00 特殊项目程序-GIS 01 35 29 职业安全和健康 01 35 30 安全、健康与应急响应 01 42 00 参考出版物来源 01 45 00.00 20 承包商质量控制 01 50 00 临时施工设施及控制 01 56 00.00 44 粉尘控制 01 57 20 环境保护 01 71 23.16 切割和修补 01 72 00.00 44 对现有设施的改造 01 74 19.00 建筑废物管理 01 77 00.00 20 合同收尾 01 78 00 收尾提交 01 78 23 操作和维护数据 01 78 36.00 施工保修
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01 11 00 工作总结 01 14 00 工作限制 01 30 00 行政要求 01 31 19.00 44 项目会议 01 32 01.00 10 项目进度表 01 32 16.00 20 小型项目施工进度表 01 33 00 提交程序 01 33 16.00 10 设计数据（中标后设计） 01 35 13.20 00 特殊项目程序-CAD 01 35 13.30 00 特殊项目程序-GIS 01 35 29 职业安全和健康 01 35 30 安全、健康与应急响应 01 42 00 参考出版物来源 01 45 00.00 20 承包商质量控制 01 50 00 临时施工设施及控制 01 56 00.00 44 粉尘控制 01 57 20 环境保护 01 71 23.16 切割和修补 01 72 00.00 44 对现有设施的改造 01 74 19.00 建筑废物管理 01 77 00.00 20 合同收尾 01 78 00 收尾提交 01 78 23 操作和维护数据 01 78 36.00 施工保修
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01 11 00 工作总结 01 14 00 工作限制 01 30 00 行政要求 01 31 19.00 44 项目会议 01 32 01.00 10 项目进度表 01 32 16.00 20 小型项目施工进度表 01 33 00 提交程序 01 33 16.00 10 设计数据（中标后设计） 01 35 13.20 00 特殊项目程序-CAD 01 35 13.30 00 特殊项目程序-GIS 01 35 29 职业安全与健康 01 35 30 安全、健康与应急响应 01 42 00 参考出版物来源 01 45 00.00 20 承包商质量控制 01 50 00 临时施工设施与控制 01 56 00.00 44 粉尘控制 01 57 20 环境保护 01 71 23.16 切割与修补 01 72 00.00 44 对现有设施的改造 01 74 19.00 建筑废物管理 01 77 00.00 20 合同收尾 01 78 00 收尾提交 01 78 23 操作和维护数据 01 78 36.00 施工保修
规格 安全检查中心
第 00 节 - 采购和承包要求 00 11 13 承包商通知（纸质投标） 00 21 13 投标人须知 00 31 19 现有状况信息 00 41 13 承包商投标表 00 43 13 承包商投标保证金 00 52 13 合同协议 00 61 13.13 承包商履约保证金 00 61 13.16 承包商付款保证金 00 71 00 定义 00 72 13 一般条件 00 73 46 工资确定附表 第 01 节 - 一般需求 011000 摘要 012100 津贴 012200 单价 012300 替代方案 012500 替代程序 012600 合同修改程序 012900 付款程序 013100 项目管理和协调 013200 施工进度文件 013233 摄影文件 013300 提交程序 013516 变更项目程序 014000 质量要求 014200 参考 014535 特殊检查 015000 临时设施与控制 015639 临时树木与植物保护 016000 产品要求 017300 执行 017419 建筑废物管理与处置 017700 收尾程序 017823 运行与维护数据 017839 项目记录文件 02 部分 - 现有条件 024119 选择性拆除
新加坡适航要求第 145 部分
新加坡适航要求 第 145 部分 目录 第 1 节 要求 145.1 总则 145.3 有效性 145.5 定义 145.10 适用性 145.15 申请和签发 145.20 批准范围 145.21 证书展示 145.25 设施要求 145.30 人员要求 145.35 认证人员 145.40 设备、工具和材料 145.45 维护数据 145.50 维护认证 145.55 维护记录 145.60 不适航情况报告 145.64 安全管理体系 145.65 维护程序和质量体系 145.70 维护机构说明 145.75 经核准的维护机构的特权145.80 核准维修机构的限制 145.85 核准维修机构的变更 145.90 批准的持续有效性 145.95 等效安全案例 第 2 节 可接受的合规方法 (AMC) 和解释性/说明材料 (IEM) 1 总则 2 AMC/IEM145.1 至 AMC/IEM145.95 的介绍 附录 1 机构批准类别和评级系统 附录 2 维护机构说明 附录 3 授权放行证书 – 表格 CAAS(AW)95 附录 4 SAR-145 下可能存在的组织结构的一些概述示例 附录 5在 SAR-145 核准维护组织的质量体系下工作的非 SAR-145 组织（分包）附录 6 安全管理体系框架要素子部分 D 分销商批准附录 1 证书
脑数据治理的伦理与法律格局
神经科学研究正在产生大数据，这不仅促进了神经科学研究的进步，还推动了高级数据集的开发，以提供先进的医疗解决方案。这些脑数据是在不同的司法管辖区以不同的格式产生的，并受不同的法规管辖。数据治理已变得至关重要，导致各种治理结构的发展，以确保维护数据的质量、可用性、可查找性、可访问性、可用性和实用性。此外，数据治理受到各种道德和法律原则的影响。然而，由于实践不同和概念不断发展，在管理脑数据时应使用哪些道德和法律原则作为标准或基线仍不清楚。因此，本研究询问哪些道德和法律原则塑造了当前的脑数据治理格局？对生物医学、神经和脑数据治理的文章进行了系统的范围审查和主题分析，以确定塑造当前脑数据治理格局的道德和法律原则。结果显示，目前这些原则的呈现方式存在很大差异，围绕这些术语的讨论非常多维。有些原则仍处于起步阶段，几乎无法察觉。主题分析中出现了一系列原则，它们提供了潜在的原则清单，可以为脑数据治理和神经伦理学的概念扩展提供更全面的框架。