SOH关键词检索结果

预备役军官训练团学员 Temin Sohn 在约旦美国陆军工程兵团战地办事处的暑期体验

ROTC Cadet Temin Sohn’s Summer Experience at the U.S. Army Corps of Engineers Field Office in Jordan

美国陆军工程兵团 (USACE) 跨大西洋中东地区 (TAM) 最近欢迎预备役军官训练团 (ROTC) 学员 Temin So...

USACRC 更新工作场所安全网页

USACRC updates Workplace Safety webpage

美国陆军作战准备中心 (USACRC) 工作场所安全网页的最新更新使安全和职业健康 (SOH) 计划管理……

Quad7 僵尸网络采用更隐秘的策略来逃避检测

Quad7 botnet evolves to more stealthy tactics to evade detection

Quad7 僵尸网络不断发展,瞄准新的 SOHO 设备,包括 Axentra 媒体服务器、Ruckus 无线路由器和 Zyxel VPN 设备。Sekoia TDR 团队发现了与 Quad7 僵尸网络操作相关的其他植入物。僵尸网络运营商瞄准多种 SOHO 设备和 VPN 设备,包括 TP-LINK、Zyxel、Asus、D-Link 和 Netgear,利用已知和未知的漏洞 [...]

女士。塔尼亚·索汉

MS. Tania Sohan

Tania Sohan 担任国防后勤局研究与发展理事会的资源顾问超过 24 年,管理和执行了价值 3.18 亿美元的研发组合,涵盖物流研发、制造技术和小型企业创新研究。她负责管理和建议国防后勤局研发高级管理层的资源执行和规划,

FRCE 被国防部评为安全领域顶级组织

FRCE named top organization in safety by Department of Defense

三年内第二次,东部舰队战备中心 (FRCE) 凭借 2024 年安全与职业健康管理系统 (SOHMS) 组织类别成就奖,被评为国防部 (DoD) 内最安全的组织。

檀香山地区荣获享有盛誉的陆军安全奖

Honolulu District Earns Prestigious Army Safety Award

2024 年 6 月 28 日,美国陆军工程兵团檀香山地区在此获得了享有盛誉的陆军安全与职业健康之星奖,以表彰该地区成功实施了工程兵团安全与职业健康管理系统。美国太平洋陆军副司令詹姆斯·B·贾拉德中将在历史悠久的棕榈圈主持了颁奖仪式,檀香山地区指挥官克里斯托弗“瑞安”佩维中校从美国陆军工程兵团总部安全与职业健康经理特洛伊·拉尔森手中接过了 SOH 星旗。

研究实验室发现第 5,000 颗彗星

Research Lab Discovers 5,000th Comet

华盛顿 — 3 月 25 日,美国海军研究实验室 (NRL) 掠日者项目达到了一个非凡的里程碑——在欧洲航天局 - 美国国家航空航天局 (ESA-NASA) 联合数据中发现了第 5,000 颗彗星太阳和日光层观测站(SOHO)。

提供免费继续教育学分、安全培训的研讨会

Symposium providing free continuing education credits, safety training

安全和职业健康 (SOH) 专业人员有机会获得免费的继续教育学分和培训,而无需承担旅行或...

Arena Group 宣布解雇首席执行官 Ross Levinsohn,任命 Manoj Bhargava 为临时首席执行官

The Arena Group Announces Termination Of CEO Ross Levinsohn, Appoints Manoj Bhargava As Interim CEO

今天,Arena Group Holdings, Inc. 董事会召开会议并采取行动提高公司的运营效率和收入。

法律图书馆:新闻与活动:10/26 本周四加入我们,参加外国法和比较法网络研讨会 - 北欧黑色:谱系学作为丹麦和瑞典的刑事调查技术

Law Library: News & Events: Join Us this Thursday, 10/26 For a Foreign and Comparative Law Webinar - Nordic Noir: Genealogy as a Criminal Investigation Technique in Denmark and Sweden

北欧黑色:丹麦和瑞典的家谱作为刑事调查技术 10 月 26 日下午 2 点(美国东部时间)。在此注册:https://loc.zoomgov.com/webinar/register/WN_SohKIlQATxGYSz5eNEWhbg此网络研讨会将讨论丹麦和瑞典使用家谱作为刑事调查技术的情况。 2020年,瑞典警方利用法医基因谱系破获了一起长达16年的悬案。今年早些时候,丹麦和瑞典议会就允许警方使用家谱研究中的 DNA 作为解决犯罪的工具的立法进行了投票。丹麦议会批准了该提案,法律现在允许在有限的情况下使用调查基因谱系学,而瑞典议会否决了该提案。本网络研讨会将介绍丹麦和瑞典如何使用家谱研究和家

法律图书馆:新闻与活动:参加 10/26 的外国法和比较法网络研讨会 - 北欧黑色:丹麦和瑞典的家谱学作为刑事调查技术

Law Library: News & Events: Join Us on 10/26 For a Foreign and Comparative Law Webinar - Nordic Noir: Genealogy as a Criminal Investigation Technique in Denmark and Sweden

北欧黑色:丹麦和瑞典的家谱作为刑事调查技术 10 月 26 日下午 2 点(美国东部时间)。在此注册:https://loc.zoomgov.com/webinar/register/WN_SohKIlQATxGYSz5eNEWhbg此网络研讨会将讨论丹麦和瑞典使用家谱作为刑事调查技术的情况。 2020年,瑞典警方利用法医基因谱系破获了一起长达16年的悬案。今年早些时候,丹麦和瑞典议会就允许警方使用家谱研究中的 DNA 作为解决犯罪的工具的立法进行了投票。丹麦议会批准了该提案,法律现在允许在有限的情况下使用调查基因谱系学,而瑞典议会否决了该提案。本网络研讨会将介绍丹麦和瑞典如何使用家谱研究和家

加强联盟并“有所作为”:韩国服务团营指挥官 Jung Soh 中校的观点

Strengthening Alliances and 'Making a Difference': A Perspective from Lt. Col. Jung Soh, Korean Service Corps Battalion Commander

大韩民国大邱 – 在全世界纪念朝鲜战争 73 周年和停战 70 周年之际,我们探讨了...

没有“竞争护城河”,谁将成为 GenAI 的大赢家?

With no ‘competitive moat’ who will be GenAI’s big winners?

作者:David Edelsohn,ROBO Global 风险投资顾问兼 IBM 研究部高级技术人员

与 Aneesh Sohoni 一起通过社区大学建立经济流动性

Building Economic Mobility through Community Colleges with Aneesh Sohoni

Aneesh Sohoni 是 One Million Degrees (OMD) 的首席执行官,这是一家非盈利组织,旨在加速社区大学学生在职业道路上取得的经济流动性。他与主持人 Mike Palmer 一起讨论了社区大学及其类似项目在为有需要的学生开辟机会之路方面可以发挥的作用。我们首先听了 Aneesh 的故事,从他父母决定来美国建立家庭生活开始。从那里,我们了解到社区大学在他母亲的职业生涯中扮演的角色,以及这与 OMD 在芝加哥市为学生所做的工作有何关联。我们了解了他们的模式是如何运作的,将学生与全方位服务联系起来,如指导、技能培训、经济援助等。此外,我们了解到最近与芝加哥大学包容性经济

第 304 届 MI BN 毕业生在退伍军人纪念公园参加基本军官领导课程学生

304th MI BN graduates Basic Officer Leader Course students at Veterans Memorial Park

作者:第二中尉 Haley Sohasky,第 304 军事情报营,亚利桑那州瓦丘卡堡 — 第 304 军事情报营有 45 名学生毕业,...

第 304 军情BN 与 BOLC 学生完成 STX,以实现情报收集和机动作战

304th MI BN completes STX with BOLC students to enable intelligence collection, maneuver operations

作者:第二中尉 Haley Sohasky,第 304 军事情报营,亚利桑那州瓦丘卡堡 — 军事情报基础军官领导课程的学生(MI...

了解利用未标记数据的深度学习算法,第 1 部分:自我训练

Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training

深度模型需要大量的训练样本,但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向,而未标记数据通常更容易获得。例如,可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据,而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中,使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能(例如 Chen 等人,2020 年,Sohn 等人,2020 年)。本系列博客文章将讨论我们的理论工作,该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中,我们将分析自我训练,这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中,我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法,这种算法对于

了解利用未标记数据的深度学习算法,第 1 部分:自我训练

Understanding Deep Learning Algorithms that Leverage Unlabeled Data, Part 1: Self-training

深度模型需要大量的训练样本,但标记数据很难获得。这激发了利用未标记数据的重要研究方向,而未标记数据通常更容易获得。例如,可以通过爬取网络获取大量未标记的图像数据,而 ImageNet 等标记数据集则需要昂贵的标记程序。在最近的实证发展中,使用未标记数据训练的模型已开始接近全监督性能(例如 Chen 等人,2020 年,Sohn 等人,2020 年)。本系列博客文章将讨论我们的理论工作,该工作旨在分析使用未标记数据的最新实证方法。在第一篇文章中,我们将分析自我训练,这是一种非常有影响力的半监督学习和领域自适应算法范式。在第 2 部分中,我们将使用相关理论思想来分析自监督对比学习算法,这种算法对于