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NNSA 安全路线图
1. 技术资格：领导 NNSA 范围内的联邦技术人员技术资格认证计划 (TQP)，通过精简一致的资格认证流程，提高技术能力。 2. 安全分析：开发安全分析、预测和评估报告 (SAFER) 解决方案，该解决方案能够分析 CAS 信息、叙述性报告和结构化数据集。 3. 安全基础审查试点：试行安全基础审查和批准流程，以确保始终符合核安全要求。 4. 计划健康检查板：建立可视化图表，展示整个企业的当前安全和健康计划状态，并按功能区域进行汇总。 5. 企业安全风险仪表板：建立适合领导层参与的 NNSA 企业安全风险摘要。
美国 - NOAA航海图
（2）由国家海洋和大气管理局（NOAA）出版的美国海岸飞行员是一系列十种航海书籍（卷），其中包含对美国沿海/沿海/沿海地区航海家和大湖水的各种信息。海岸飞行员旨在用作NOAA航海图表的补充。大部分内容无法以图形方式显示在图表上，并且在其他地方不易获得。涵盖的主题包括天气，气候，冰条，潮汐，水位，水流，突出的沿海特征和地标的环境因素。还提供了有关垂直间隙，码头描述，小型工艺设施，危险，疏and通道和深度的特定信息。还确定了导航服务和法规，包括试行，牵引，锚定，路线和交通分离计划，环境保护和其他联邦法律。
不可知论课堂观察工具
• 提供的查找仅作说明之用，不作为核对清单。它们也不是详尽无遗的。请根据您的预期目的和工具用途自行使用评分量表。 • 虽然学校和学区可能有与其独特教学重点相符的其他查找，但该工具中提供的查找反映了通过包容性、文化和语言持续性实践进行深入学习的基本日常组成部分，这些实践支持所有学生获得学术知识和技能，理解和重视自己和他人，并与世界互动。 • 有关此观察工具的目的和使用的详细信息，请查看课堂观察工具指南。 • 该系列中的教学工具和资源将在 2024-25 学年试行。请通过此表格提供反馈。链接：tinyurl.com/ywy3ztn3
癌症劳动力和教育策略
开发 /保留•进行了NW盟军健康专业人员（AHP）调查以确定培训差异•已开发和启动定制的癌症AHP培训计划（癌症护理中的盟友），以响应NW AHP调查结果•托管的定制培训网络•为癌症支持工人提供了•通过MDT协调员的e-Learning Onsports•建立癌症学院的e-Learning Onsporty•建立抗癌症学院的活动•癌症计划的计数（MECC）试行•GM癌症支持工作者论坛建立了为同伴提供支持，并提供了共享和学习 /促进综合工作的平台•MDT领导力教练计划飞行员< / div < / div < / div < / div
Biodivesta+战略生物多样性监测治理文件（II阶段）建议更好地协调生物多样性监测方案
自第I期文档发布以来，欧洲生物多样性监测治理系统已采取了重大步骤。Europabon项目已起草了拟议的欧盟生物多样性观察协调中心（EBOCC）的参考条款（Liquete等，2024）。欧洲议会已经分配了资金来试行该中心，并强调了其重要性（欧盟理事会，2023年）。本报告的最后一章（第3章）还将根据Biodivera+的国家和次国国家的观点来解决该拟议的EBOCC的参考条款草案，同时确定开发国家和国家生物多样性监测协调中心的步骤。将在2025年8月的第三阶段报告中提出国家中心的概念。
人力资源：最新情况——联合国残疾包容战略的实施，包括世卫组织的残疾政策
(b) 秘书处与残疾人组织协商并合作，传播《残疾人健康公平全球报告》，并在一些国家试行《残疾人健康公平：行动指南》。世卫组织区域办事处还就残疾问题与残疾人组织开展合作：欧洲区域办事处实施世卫组织《2022-2030 年实现残疾人最高可达到健康标准的欧洲行动框架》，并制定包容性领导和治理工具包；东地中海区域办事处制定该区域包容残疾人的卫生系统情况分析。西太平洋区域办事处绘制了区域残疾人组织地图，以促进与区域办事处同事的互动，并让太平洋残疾人论坛参与网络研讨会和项目。
人工智能智能水管理系统.pdf
数据驱动的“智能”应用已成为日常生活的颠覆者。创新型水务公司可从这场数字技术革命中受益，从而提高绩效。通过利用人工智能算法和大数据分析的力量，水务公司可最大限度地利用可用信息和数据，做出更好的决策，同时增强服务交付并降低成本。本简报介绍了人工智能的原理，供水公司着手进行数字化转型，以改善其供水运营，特别是解决未说明水的问题。本简报介绍了大数据分析和人工智能相关算法在供水中的一些最广泛的应用，讨论了水务公司如何试行人工智能来预测未说明水，并提出了实施建议和初步成本估算。
避免的成本方法和计算
•自2019年以来，级联在华盛顿用新的聚乙烯塑料或受保护的钢代替了约54英里的老式钢。级联没有未受保护的钢管道，也没有铸铁管。•在2024年的所有运营区域中创建了更强大的温室气排放清单，并正在进行•加入一个未来的联盟，并将与全国实体合作，以减少甲烷强度并改善分配操作。•级联缓解甲烷泄漏，并采用了一项程序来快速解决不被视为公共安全问题的小泄漏。•探索更多方法来减少正常操作的排放，包括将甲烷捕获技术用于管道排列。•使用PICARRO和高级移动泄漏检测技术试行一项发行调查。
实施生成式人工智能以获得更好的业务成果
事实上，不同组织投资人工智能的原因各不相同，而这些投资也取得了不同程度的成功：在表示其组织目前正在使用、试行或探索人工智能的受访者中，67% 的人认为提高生产力/效率是关键驱动力，而 42% 的人认为这是其组织目前从人工智能中获得的好处。45% 的受访者表示，其组织有动力开发新的能力/创新，其中 34% 的人实现了这一目标。32% 的人表示更好地利用数据是投资人工智能的原因；同样，29% 的人表示这是已获得的好处。图 3 较小比例的受访者表示，其组织希望实现财务收益，例如降低运营成本（30%）和增加销售/收入（16%）。