注意:1。截至07/31/2024,它有106个批准的IT项目。2。106个项目的总预算成本为411,518,253美元。3。项目管道在7个焦点区域中的每个区域中至少包括一个项目。4。最多的活跃IT项目与26个项目保持一致,预算总成本为6390万美元,安全重点领域,有25个项目,预算总成本为1.847亿美元,可持续的重点领域,24个项目,总预算成本为1.169亿美元,预算为11.69亿美元,预算为9.4m的预算成本,为9.40万美元,不断增长的项目。宜居的重点区域有7个项目,总预算成本为390万美元,在财政上有4个项目,预算总成本为2570万美元。
联合国秘书长全球妇女儿童健康战略问责框架是指一个周期性的监测、审查和补救/行动过程,以评估进展、记录成功案例、确定需要纠正的问题并在必要时立即采取行动。这一过程需要在国家和全球层面进行,如图 1 所示。6 为了更好地监督进展情况,独立专家审查小组 (iERG) 7 每年向联合国秘书长报告与全球战略相关的结果和资源以及委员会建议的实施进展情况。将提交给世界卫生大会的疫苗十年年度报告也将与 iERG 分享,作为其向联合国秘书长提交年度报告的信息。
总而言之,尽管CSR可能会产生短期成本,但社会负责的实践的长期财务收益可能很重要。通过改善品牌声誉,客户忠诚度,员工士气和利益相关者关系,CSR可以为持续的业务增长和盈利能力做出贡献。随着消费者的偏好转向更具道德品牌,投资者越来越优先考虑可持续性,拥抱CSR的公司可能会看到改善的财务绩效并增强了未来的竞争优势。但是,企业社会责任对财务绩效的影响因行业,公司的企业社会责任方法和外部环境而异。因此,公司必须仔细考虑如何实施CSR计划,以最大程度地发挥其财务和社会影响。
这项研究得到了日本科学技术振兴机构 (JST) 战略基础研究促进计划 CREST“用于长 DNA 合成和自主人工细胞创建的人工细胞反应器系统”研究领域 (编号 JPMJCR19S4)、GteX“大规模并行蛋白质打印机系统的开发”研究领域 (编号 JPMJGX23B1)、ASPIRE“日英合作开发人工光合细胞系统”(编号 JPMJAP24B5) 和科学研究补助金“Kikagaku S”(编号 JP19H05624) 的支持。 术语表(注1) 真核生物:具有细胞核并被核膜包围,且含有线粒体等细胞器的生物的统称。它们包括动物、植物和真菌,具有比原核生物更复杂的细胞结构。 (注2)内在无序蛋白质是在生理条件下不能形成三维结构的蛋白质,与酶等折叠成特定的三维结构才能发挥功能的蛋白质不同。分子间多样化的相互作用网络推动液-液相分离,形成称为凝聚层的液滴。 (注3)液-液相分离:均质液体混合物自发分离成两个具有不同成分的液相的现象。单一聚合物(如天然存在的变性蛋白质)可发生相分离,形成致密相和稀相,或者两种不同组成的致密相(如葡聚糖和聚乙二醇)。 (注4)肽标签:一种用于连接特定蛋白质的短氨基酸序列。通过将DNA序列遗传整合到蛋白质中,可以很容易地将其添加到蛋白质中。本研究中使用的肽标签具有拉链式结构,使得它们能够相互互锁并进行特定结合。另一方面,由于它几乎不与其他分子或蛋白质结合,因此可以利用这一特性选择性地将特定蛋白质结合在一起。在该系统中,一个肽标签附着在IDP上,另一个肽标签附着在要掺入IDP相的蛋白质上。 (注5)分子信标:用于检测特定DNA或RNA序列的核酸探针,具有包含荧光染料和猝灭剂的环状结构。在没有目标序列的情况下,荧光就不会出现,但一旦与序列结合,分子的形状就会发生变化,发出荧光并变得可检测。这可以实时确认样本中特定基因或 RNA 的存在。
1)Wohlers, T.:Wohlers Report 2005, p.157, Wohlers Associate Inc., CO, USA(2005 年) 2)https://www.aligntech.com/solutions(访问日期 2020/02/24) 3)Imagawa, Edagawa 等:Phys. Rev. B, 82(11),115116(2010 年) 4)Niino, Hamajima 等:Biofab, 3(3),034104(2011 年)
环境管理 (CG-47) 审查了本指挥官指令及其所包含的一般政策,并确定本政策属于国土安全部 (DHS) 分类排除 A3。本指挥官指令不会导致现有环境条件发生任何重大变化,也不会违反任何适用的联邦、州或地方环境保护法律。行动提议者有责任评估本政策导致的所有未来具体行动是否符合《国家环境政策法》(NEPA)、其他适用的环境要求和美国海岸警卫队环境规划政策 COMDTINST 5090.1(系列)。8. 分发。本指令不以纸质形式分发。电子版
美国政府问责署的目标是确定关键做法,以帮助确保联邦机构和其他参与设计、开发、部署和持续监控人工智能系统的实体承担责任并负责任地使用人工智能。为了制定这一框架,美国政府问责署召集了来自联邦政府、行业和非营利部门的人工智能专家,召开了审计长论坛。该论坛还进行了广泛的文献审查,并从项目官员和主题专家那里获得了对关键做法的独立验证。此外,美国政府问责署还采访了代表行业、州审计协会、非营利实体和其他组织的人工智能主题专家,以及来自联邦机构和监察长办公室的官员。
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• Jennifer Bell-Ellwanger,数据质量运动总裁兼首席执行官 • Deann Collins,MSDE 副主管 • Clarence Crawford,马里兰州教育委员会前任主席 • Tania Cunningham-Raycrow,萨默塞特中学教师(特殊教育) • Melissa DiDonato,巴尔的摩县公立学校首席学术官 • Cheryl Dyson,弗雷德里克县公立学校主管 • Drew Fagan,马里兰大学教育学院临床教授 • Timothy Guy,霍华德县公立学校评估和报告主任 • Zach Hands,马里兰州教育委员会执行董事 • Millard House III,乔治王子县公立学校主管 • Thornell Jones,非洲裔美国人领袖核心小组 (CAAL) 教育主席 • Cindy Lotto,盖瑟斯堡高中荣誉和 AP 美国历史教师 • Maureen Margevich,华盛顿县公立学校测试和问责监督员 • Josh Michael,马里兰州教育委员会主席 • Jason Miller,普林斯街小学校长 • Maria Navarro,查尔斯县公立学校校长
