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World File Search System调查过程
2023_Carbon-Credit-Disclosure.pdf
Bain＆Company已承诺购买和退休高质量的碳清除信用额度超过其年度剩余范围1、2和3排放的100％。超出价值链减轻（BVCM）的承诺是贝恩的净零承诺的补充，这将根据基于科学的目标计划（SBTI）的1.5°C途径来减少贝恩随时间的运行排放。贝恩使用“净阴性”碳排放术语来描述其BVCM的承诺 - 这意味着贝恩自愿抵消了其范围1、2和3碳足迹的100％以上，该碳足迹在2023年在2023年为173.6 kt Co 2 E，通过购买高质量的碳撤回率，以通过购买了应有的ditigence bain berigence。贝恩从2021财年的碳足迹开始发起了这一承诺，并致力于每年实现净阴性碳排放。贝恩（Div> Bain）提出了2023财年的碳完整性铂金要求，这是由自愿碳市场诚信计划（VCMI）所定义的，除了我们的净零目标和整体努力外，还通过气候行动来证明，以减轻气候变化的整体努力，通过代表我们的剩余含量为100％的高品质碳撤离信用来减轻气候变化。贝恩断言，它已经符合基础标准以及与所选碳完整性索赔相对应的VCMI索赔实践守则中概述的所有其他要求。贝恩通过评估以下因素与完整性委员会的自愿碳市场（ICVCM）核心碳原则进行评估以下因素，从而进行了其尽职调查过程：
DCA崩溃：NCR
飞机和机组人员UH-60 Black Hawk是一种双引擎，中型升降机直升机，用于部队运输，MEDEVAC和运营支持。机组人员通常由两名飞行员和一名非战斗任务飞行的船员组成。教练飞行员有1,000个小时；副驾驶有500个小时。后人员是船员首席培训的经验丰富的标准化教练。培训和任务行动第十二航空营进行常规训练飞行，以准备运营准备和飞行员能力。飞行员遵循国家首都地区的标准飞行路线，包括波托马克河上的4号公路。培训包括日间和夜间操作，并根据需要提供夜视护目镜。所有航班都经历了任务批准过程，包括风险评估和飞行前简报。飞行安全与空域协调陆军航空遵循受控领空内的严格的空中交通管制协调。需要飞行员来监视空中流量并与ATC进行沟通以寻求情境意识。波托马克河上4号公路的指定飞行高度为200英尺的海平面。避免碰撞是通过机组协调，ATC咨询和视觉扫描技术来管理的。事故调查过程在FAA和陆军的支持下，NTSB领导调查。调查人员将审查飞行数据记录器，ATC通信，雷达跟踪和物理证据。陆军将进行自己的内部安全审查，以评估学习的教训并推荐任何操作变更。经常询问的主题使用夜视护目镜：根据环境条件，对飞行员进行了有或没有NVG的培训。人工智能和自主系统：这个黑鹰没有参与AI支持的飞行测试。操作必要性：NCR中的航班对于任务准备，VIP运输和应急响应准备是必要的。
供应商行为守则
Hydro的目标是基于创新和可持续性成为强大而有利可图的行业领导者。我们通过我们的产品，运营和供应链影响人和地球。本供应商行为守则中的要求基于国际认可的原则（请参阅最后的参考文献），还反映了Hydro的核心价值观 - 护理，勇气，协作 - 以及我们自己的运营的行为准则。Hydro要求我们的供应商遵守本文档中规定的原则，并尽力确保在自己的供应链中达到同等标准。为此，供应商应与联合国指导商业和人权的指导原则（UNGP），OECD跨国公司指南以及相关指南建立并保持可持续性尽职调查过程。1可持续性尽职调查是确定，预防，减轻，减轻和解释对企业自己的运营以及其价值链中人权和环境的影响的公认方法。本供应商行为守则涵盖了Hydro的整个供应链，包括供应商，供应商，承包商，商人，顾问和代理商（以下简称供应商）。供应商应始终遵守所有适用的法律法规。1。商业实践腐败，贿赂和不当商业行为供应商不得参与或同谋，也不鼓励任何与腐败和贿赂有关的任何适用法律，或违反任何适用的活动，实践或行为。供应商不得为了获得或保留业务的业务或其他优势，提供，承诺或给公职官员或任何第三方提供任何有价值或不当优势，以影响该人以与她/他的职责履行有关的行为或避免行动。这适用于直接还是间接提供优势。供应商不得代表水电启动或鼓励促进付款，无论是直接还是间接付款。供应商不得要求，有价值的任何东西或可能影响其决策的任何价值或不当优势，也不参与或试图影响任何可能引起实际或感知到的利益冲突的相关情况，因素或关系（商业，个人，经济或其他）的决定。
人工智能是否是金融领域的有效技术
过去 20 年，欺诈活动导致全球国内生产总值损失约 6%。截至 2023 年，企业报告的网络攻击相关损失约占其净收入的 6%。2023 年至 2027 年期间，全球组织记录的数字欺诈金额超过 3400 亿美元（Tan，2023 年）。2022 年经济犯罪和欺诈调查发现，网络犯罪是继客户欺诈之后第二大最常见的企业风险形式。2022 年，普华永道记录了欺诈对全球所有企业的影响率为 46%。在 Covid-19 大流行期间，许多员工从办公室环境转移到远程工作，这增强了数据访问。联邦贸易委员会记录了 2021 年约 57 亿美元的欺诈行为，比 2020 年增长了 70%。金融服务业面临着欺诈的严重后果。在新冠疫情和俄乌战争之后，金融欺诈有所增加（Halteh & Tiwari，2023 年）。财务困境等因素促使人们将金融犯罪作为谋生手段。依赖金融服务作为中介交易方式的企业严重遭受金融欺诈的困扰。2021 年，仅在美国，联邦贸易委员会和消费者金融保护局等国家机构就收到了 994,000 起欺诈投诉。同年，联邦机构记录了 280 万美元的欺诈投诉。国家、地区和组织的监管努力不足以遏制金融欺诈。为了遏制此类欺诈，人工智能 (AI) 技术已经深入而广泛地分析了数据以检测异常模式，包括网络钓鱼威胁、身份盗窃和支付欺诈。AI 还可以学习新趋势，例如欺诈模式，这是一个正在发展的功能。欺诈审计需要重复的调查过程来识别错误和重大错报，传统上完全是
引文：Mangi, GZ 和 Kandiri, J. (2024)。肯尼亚内罗毕市县的科技和情报主导警务。《社会科学评论杂志》
摘要 本研究评估了肯尼亚内罗毕市郡情报警务中使用技术的决定因素。本研究依赖技术接受与使用统一理论和拉特克利夫模型。所采用的研究设计是描述性的，研究对象是内罗毕市郡的 DCI 部门，由来自 13 个分部门的 175 名员工组成。样本是通过分层抽样从目标人群中抽取的 91 名受访者。数据来源于问卷。此外，还对问卷进行了测试以确定其有效性和可靠性。可靠性是根据 Cronbach's alpha 进行的，其阈值为 0.70，从结果来看所有变量都是可靠的。使用 SPSS 24 版进行分析。根据回归输出，绩效期望对内罗毕市郡的情报警务和犯罪调查有积极而显著的影响。回归系数为 0.807，而 p 值为 .003，表示显着性。根据回归结果，感知可信度对内罗毕市县的情报警务和犯罪调查具有积极而显著的影响。回归系数为 1.025，而 p 值为 .000，表明显著。根据回归结果，努力预期对内罗毕市县的情报警务和犯罪调查具有积极而显著的影响。回归系数为 0.318，而 p 值为 .043，表明显著。根据回归结果，便利条件对内罗毕市县的情报警务和犯罪调查具有积极而显著的影响。回归系数为 0.616，而 p 值为 .020，表明显著。研究得出结论，技术对肯尼亚的情报主导警务具有显著影响，特别是在犯罪调查方面。具体而言，研究得出结论，绩效预期、感知可信度、努力预期和技术便利条件对情报主导警务和犯罪调查过程具有显著积极的影响。根据调查结果，该研究建议情报警务和犯罪调查中使用的技术应具有足够的安全功能。其次，该研究建议 DCIO 应加大对调查系统和技术升级的投资，以简化调查流程。该研究还建议改进计算机犯罪地图系统，以帮助情报警务。最后，该研究建议调查机构应招募更多机密线人，因为他们在情报警务中非常重要
队列1 - 最终报告
1。Oscilla Power Inc.-总部位于华盛顿的Oscilla Power正在开发一个高级波能转化器，旨在为无螺旋船提供动力，攻入世界海洋的巨大可再生能源潜力。2。v2取证 - 总部位于密西西比州，V2取证侧重于数据提取，解密和解析未拖出的血管活动的创新，增强网络安全并简化调查过程。3。Levanta Tech。 - 这家总部位于密苏里州的公司正在创建一款能够在海面上流动，收集数据并迅速根据需求进行的多功能无人机，为海洋学研究和环境监测提供了新的工具。 4。 Mythos AI-来自佛罗里达州的MyThos AI正在推进船只的自动化和自动驾驶技术，旨在提高水路的弹性并解决海上行业的劳动力短缺。 5。 Blueiq-在马萨诸塞州运营，Blueiq正在开发双重使用的被动声传感技术，以保护海洋生物多样性，减少人造噪声的影响并增强海洋的安全和保障。 6。 Seasats Inc.-总部位于加利福尼亚的Seasats Inc.致力于创建具有用户驱动接口和易于有效载荷集成的高含量，模块化和便携式未螺旋地面船，为各种海上应用提供了强大的解决方案。Levanta Tech。- 这家总部位于密苏里州的公司正在创建一款能够在海面上流动，收集数据并迅速根据需求进行的多功能无人机，为海洋学研究和环境监测提供了新的工具。4。Mythos AI-来自佛罗里达州的MyThos AI正在推进船只的自动化和自动驾驶技术，旨在提高水路的弹性并解决海上行业的劳动力短缺。5。Blueiq-在马萨诸塞州运营，Blueiq正在开发双重使用的被动声传感技术，以保护海洋生物多样性，减少人造噪声的影响并增强海洋的安全和保障。6。Seasats Inc.-总部位于加利福尼亚的Seasats Inc.致力于创建具有用户驱动接口和易于有效载荷集成的高含量，模块化和便携式未螺旋地面船，为各种海上应用提供了强大的解决方案。
可靠性数据库：最新进展和展望
可靠性理论的基础工作为根据部件可靠性知识计算复杂系统可靠性的评估以及从相对不可靠的部件构建可靠系统建立了数学基础。如今，可靠性和安全性分析已成为每个技术系统设计或调查过程的重要组成部分。要解决的问题可分为两大类：1. 危险工厂的可靠性和安全性分析，比较其可靠性和安全性参数的值，提高工厂的安全水平等； 2. 预测即将建造的新工厂的可靠性和安全性参数值。因此，有必要获得有关设备功能、事故及其后果、维护操作及其成本的完整而准确的数据，这些数据可用于解决上述分类中第一类问题。最好的情况是，这些信息是从同一台设备（特定故障数据）或类似条件下的类似设备收集的。对于第二组问题，我们必须使用计划实施的设备信息，结合专家对新设备可靠性参数的判断，或者使用标准值或标准可靠性模型（例如MIL-217 或 Bellcore）。因此，需要从安装和操作的现场记录中收集与所有类型组件相关的可靠性数据，以便我们分析、比较或预测复杂系统的可靠性水平。我们可以定义至少三类可靠性数据库用户 [1]： - 风险和可靠性分析师，用于分析和预测复杂系统的可靠性； - 维护工程师，用于测量和优化维护性能； - 组件设计人员，用于分析和优化组件性能。所有这些专家都需要不同类型的数据。风险分析师需要计算系统可用性或任务成功或失败的概率。为此，他需要了解组件的可用性和故障率。如果停机时间已正确包含在数据库中，则可以根据按需故障估计可用性。维护工程师需要测量维护性能。操作数据将维护的影响和组件的固有可靠性混为一谈。他还想知道，如果不进行维护，组件的故障行为会是怎样的。组件设计人员主要对揭示设计弱点的故障机制感兴趣。因此，他有兴趣根据故障机制区分故障模式。如果无法做到这一点，则使用工程知识从其他信息中推断故障机制。