XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System问责制
2024学校问责制报告卡
每年2月1日，州法律要求加利福尼亚州的每所学校发布学校问责报告卡（SARC）。SARC包含有关加利福尼亚公立学校的状况和表现的信息。根据地方控制资金公式（LCFF），所有地方教育机构（LEAS）都需要制定本地控制和问责计划（LCAP），该计划需要如何满足所有学生的年度特定目标，并具有针对州和地方优先事项的特定活动。此外，在LCAP中报告的数据与SARC中报告的数据一致。- 有关SARC要求和上一年报告的更多信息，请参见加利福尼亚教育部（CDE）SARC网页https://www.cde.ca.gov/ta/ac/ac/sa/。- 有关LCFF或LCAP的更多信息，请参见CDE LCFF网页https://www.cde.ca.gov/fg/aa/lc/。- 有关学校的更多信息，父母/监护人和社区成员应联系学校校长或地区办公室。可应要求在您的学校办公室提供学校责任报告卡的硬拷贝。
B.C.公共部门的排放报告质量控制和质量保证指南 2025年1月16日 卑诗省的范围摘要公共部门温室气体排放 药物基因组学测试 不列颠哥伦比亚省的旧生长森林 地方政府气候行动计划传统服务报告边界和范围指南 药物基因组学测试 BC指导文件 保护免受住宅单元过热 B.C.森林碳偏移协议 2023 PSO气候变化责任报告 2023 PSO气候变化责任报告 Nirmatrelvir/Ritonavir（Paxlovid）5天治疗包处方 PSO气候变化问责制报告 里士满学区 在森林碳偏移项目中证明添加性的指南 2023年不列颠哥伦比亚省气候进度报告 成为碳中性-B.C。的省级公共部门 2023 PSO气候变化责任报告 中央公立学校（SD23）2023 PSO气候变化问责制报告 Ghgenius 5.02b用户指南谷物乙醇 洪水碎片管理秘书处（FDMS） 信息隐私与安全版本3.6 2024-09-19 BC指导文件 2023气候变化问责制报告 TSBC EPR计划和批准信2024 意图纸：碳捕获和存储 湖采样器 - 2024年秋季
4该框架是考虑到领先的风险管理理论的设计。它建立了由赞助组织委员会（COSO）（领先的风险管理智囊团）发布的控制模型。COSO控制模型概述了组织如何开发报告控制结构。该模型被广泛用于内部财务审计和控制措施，因此该框架与许多PSO上已经存在的框架保持一致。5个文档或数据可以根据其状态，状况或位置自动保护。例如，他们可能会移至特定位置，或者一旦到达特定阶段，就可以将其读取，从而防止没有特定权限的进一步修订。此自动化的“锁定”过程是由像工作流这样的标准触发的，而不是手动应用于文件本身。
2023气候变化问责制报告TSBC EPR计划和批准信2024意图纸：碳捕获和存储湖采样器 - 2024年秋季
•请记住要填写该部的BC湖冰报告工具。有关冰上的信息的信息，并关闭了湖泊的冰点，有助于我们了解气候变化对湖泊的影响。可以通过访问www.gov.bc.ca/lake-monitoring访问该工具。•年度数据摘要可通过我们的网站访问并可以访问。单击映射门户网站链接，然后选择“ BCLSMP”选项卡，放大到湖泊，单击点，然后选择“年度数据摘要”链接。
监视，评估，问责制和学习（...
•与高级计划经理合作设计，建立和维护国家办公室的全面M＆E框架，以确保内部和外部项目的一致性。•监督和协调在现场层面上的M＆E活动的实施，以确保所有监视工作都与项目目标和时间表保持一致。•与计划利益相关者紧密合作，以定义清晰的M＆E框架和监视和评估项目活动的程序，并确保这些框架有效地整合到项目生命周期中。•分析现有数据并传播发现以指导项目领域的补充基线和需求评估，以确保与机构间计划和国家标准保持一致。•为内部和外部利益相关者提供定期的M＆E报告，确保数据准确，可行，并用于为未来的项目开发和战略计划提供信息。•通过提供相关的M＆E和问责制意见，与计划人员密切协调，以确保符合捐助者的期望，从而为捐助者的建议和报告做出了贡献。•领先的定性和定量数据收集，确保正确的数据收集，清洁和分析，并生成全面的报告，以突出显示结果和关键的经验教训。•通过组织和进行针对性的培训，讲习班并根据需要提供持续的一对一支持，从而促进了持续学习和改进的文化，从而在与M＆E相关的地区建立SPL员工的能力。
绩效与问责制报告...
国家人文基金会（NEH）是1965年成立的独立联邦机构。neh将美国公众作为唯一致力于为人文提供资金的联邦机构，其中包括历史，哲学，文学，语言，伦理，法律，法律，考古学，政治理论，比较宗教，人类学，社会学，媒体和文化研究。neh支持美国民间社会的基本组成部分，帮助我们研究人类状况，了解我们的文化遗产，促进对多种信念和文化的相互尊重，发展媒体和信息素养，并促进公民教育。自1965年成立以来，NEH已向博物馆，历史遗址，学院，大学，大学，K -12教学，图书馆，公共电视台和广播电台，研究机构，独立学者，国家和州和危险人文委员会提供了一项重要的国家文化领域，并在全国范围的生活中授予了一项重要的生活，并在国际领域提供了重要的生活，并在国际领域提供了一项重要的教育，并在国际领域中授予了社会的重要生活，并提供了社会的重要生活，并提供了社会的至关重要人文科学。
峰会第一天结束时，围绕医疗保健领域人工智能伦理问题的讨论以《海湾地区的人工智能和医疗保健伦理：伊斯兰视角下的医疗问责制》报告为基础。本次会议邀请了报告的主要作者、卡塔尔基金会哈马德·本·哈利法大学 (HBKU) 伊斯兰立法和伦理中心的伊斯兰和生物伦理学教授穆罕默德·加利博士。
加利教授表示，人工智能医疗技术决策结果的责任应完全由人承担：“无论机器有多聪明，它都不能对任何错误负责。”他补充说，责任不再只由医生承担。相反，我们还需要让开发人员、程序员和数据科学家对数据偏差负责。“我们正在进入一个集体责任的世界，”加利说。
加速问责制：碳定价案例
碳税直接针对排放，例如，在房地产的情况下，碳税是在燃料来源或建筑物的。在房地产中，迄今为止，如果未达到某些减排目标或超过排放量的目标水平，则迄今已将碳税用作每吨碳的罚款。例如，在米兰，建筑翻新需要减少15％，或根据未来50年内估计的运营排放量将面临每吨碳税25欧元。在纽约，当地法律97 6要求大多数建筑物超过25,000平方英尺，以满足新的能源效率和温室气体（GHG）排放限制。限制上的任何排放量的收费为每吨268美元。
缓解生成AI中的偏见：治理和问责制的综合框架
摘要：生成人工智能（AI）系统中偏见的普遍风险必须采取强大的措施来保护公共权利并提高监管效力。解决从数据收集和培训到建模和应用的整个AI产品生命周期的偏见，要求针对每个潜在偏见量身定制的法律和技术策略。当前的监管框架，例如中国的“生成AI服务的临时措施”，缺乏减轻AI决策偏见的具体准则。全球监管框架仍在开发中，强调了对定义监管范围的全面治理结构的需求，实施了分层措施以解决偏见，并在平台开发人员中分配了责任。