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World File Search System严格训练
海军医学速览-2022 年 4 月.pdf
如何成为海军飞行外科医生：要成为海军飞行外科医生，医疗队军官必须在 NAMI 完成 6 个月的严格训练。这包括 8 周的教学法以及 12 周的操作训练，其中包括水上生存和生理学训练、飞行前训练（以前称为航空飞行前教导，现称为海军入门飞行评估）以及固定翼和旋翼平台的动手飞行训练。完成此培训的医疗队 (MC) 军官被指定为海军飞行外科医生 (FS)。未完成生理学和飞行部分培训的医疗队军官被指定为航空医学检查员 (AME)。
FM 23-10 - 文本文件
狙击手拥有特殊能力、训练和装备。他的工作是使用高精度步枪对敌方目标进行区分性射击，这些目标由于射程、大小、位置、瞬时性或可见性而无法被步枪手成功击中。狙击需要将基本的步兵技能发展到高度完美的程度。狙击手的训练包含各种各样的科目，旨在提高他作为力量倍增器的价值并确保他在战场上的生存。狙击艺术需要学习和反复练习这些技能，直到掌握为止。狙击手必须接受远程步枪射击和野外技能的严格训练，以确保以最小的风险进行最大有效的交战。
太空旅游可以促进可持续行为吗？
随着太空旅游的黄金时代逐渐成为现实，许多人开始思考将人们送往太空几分钟是否有用。考虑到航天飞行的高昂成本、污染相关问题以及私人宇航员接受的严格训练，从心理和行为的角度了解和预测人们是否能从这种旅游方式中获益至关重要。在这里，我们要问的是，参加航天飞行是否会在可持续行为（例如亲社会技能）方面塑造人类行为。这个问题可能被认为是无稽之谈。事实上，航天工业和火箭远非可持续性的例子。然而，可持续行为的定义似乎提供了一个不同的视角，至少从理论的角度来看，这可能会增加太空旅游本身的心理价值。
````````'''是一个太空之旅？轨道下空间旅游中的辐射暴露的简要讨论
在2020年5月30日（星期六）介绍我们对太空旅行永久变化的方式。商业空间旅行现在已成为现实。随着SpaceX（加利福尼亚州霍桑）船员龙的首次商业船员太空的发射，私人企业现在有能力将人类超越地球的大声疾呼。尽管将宇航员从这些公司派往国际空间站是一个目标（例如SpaceX的Crew Dragon and Boeing's [芝加哥伊利诺伊州伊利诺伊州] Starliner），Space Tourism是另一个主要重点（例如Blue Origin [Kent，Washington，Washington，Washington]和Virgin Grigin Galactic [Las Cruces]）。太空旅游不是新事物。即使在2000年代初期，人们也在“搭便车”前往俄罗斯共和共和军的国际空间站。这些席位跑了约20至4000万美元，而且很少。由于私有化和（相对）的降低价格，我们可以预期将大幅度增加受到空间环境的人数。即使在2019年初，每座位约为25万美元，维珍银河亚轨道上的候补名单上有700多人[1]。这些名单上的人并不总是处于严格训练方案的宇航员的身体状态。因此，对于医生来说，了解与太空相关的医疗风险更为重要。
一种可扩展且快速的人工神经网络表面码伴生解码器
表面码纠错为实现可扩展容错量子计算提供了一种非常有前途的途径。当作为稳定器码运行时，表面码计算包括一个综合征解码步骤，其中使用测量的稳定器算子来确定物理量子比特中错误的适当校正。解码算法已经取得了长足的发展，最近的研究结合了机器学习 (ML) 技术。尽管初步结果很有希望，但基于 ML 的综合征解码器仍然局限于小规模低延迟演示，无法处理具有边界条件和晶格手术和编织所需的各种形状的表面码。在这里，我们报告了一种可扩展且快速的综合征解码器的开发，该解码器由人工神经网络 (ANN) 驱动，能够解码任意形状和大小的表面码，数据量子比特受到各种噪声模型的影响，包括去极化误差、偏置噪声和空间非均匀噪声。解码过程包括由 ANN 解码器进行综合征处理，然后进行清理步骤以纠正任何残留错误。基于对 5000 万个随机量子错误实例的严格训练，我们的 ANN 解码器被证明可以处理超过 1000（超过 400 万个物理量子比特）的代码距离，这是最大的 ML-
定量分析和工业二氧化碳的预测...
摘要：为了响应越来越多的气候关注，精确的工业二氧化碳（CO2）排放预测至关重要。采用先进的机器学习（ML）技术，本研究着重于使用来自数据数据集中的全球数据（包含有关水泥，煤炭，燃料，燃烧，天然气和石油工业的年度排放信息）的全球数据的预测工业二氧化碳排放。探索了包括支持向量回归（SVR），线性回归和XGBoost在内的各种回归模型，主要重点是时间序列预测年度CO2排放的模型。利用时间序列的预测，排放数据中复杂的时间趋势是有发现的，提供了增强的预测性见解。CO2预测文献进行了审查，收集和预处理数据，并实施了各种ML算法，然后进行了超参数调整。经过严格训练和评估的模型产生准确的排放预测。结果强调了由斯坦福大学与Facebook Inc.开发的Transformer模型和神经先知图书馆的出色表现，RMSE得分为416.58和470.30，与349.07和380.40相比，MAE的MAPE得分为0.01，MAPE得分均为0.01，相对较低。DEEPTCN还表现出竞争性的预测能力，但缺乏变压器模型和神经先知模型的准确性。与神经先知和变形金刚相比，包括Arima，Naive预测，自动回归（AR），指数平滑和Sarima滞后的传统模型。这些发现强调了ML在推进可持续的环境管理方面的有希望的作用，并为随后的研究努力铺平了道路。关键字：二氧化碳排放，工业排放，可持续性，环境AI，机器学习，时间序列预测。
贝弗利晨 25-1：进行年度战备演习
2024 年 11 月 1 日，高级飞行员 Manuel G. Zamora 第 374 空运联队公共事务演习“贝弗利早晨 25-1”于 10 月 18 日至 25 日在横田空军基地进行。 此次演习涉及第 374 空运联队和驻地单位进行为期两周的高强度模拟行动，以测试飞行员在现实和苛刻的条件下执行关键部署职能的能力。 “贝弗利晨演习让我们能够演练在真实情况下会用到的程序，”第 374 届 MAS 部署和部署排长 Jason Cathey 上尉说。“在真实情况下，没有练习的空间。这次演习提高了我们的能力，确保我们准备好在压力下执行任务。” 演习重点关注两个关键领域：人员部署和货物部署能力。这些是成功实施作战部署的支柱。第 374 空中战备中队和第 730 空中机动中队的飞行员在将货物运送到货场进行检查之前，对货物进行了彻底的准备和检查。同时，人员与其单位部署经理一起准备在出发前和抵达模拟部署地点后完成必要的文件。 “‘贝弗利早晨’演习提供了模拟整个部署过程的机会，从准备货物到装载飞机，”第 374 战备中队后勤计划官、空军一等兵艾利森·罗维拉说，“因此空军人员随时准备部署。” 此次演习的亮点之一是与第730空中机动中队进行的联合审计。审计证实，货物符合航空运输标准，然后才被装载到 C-130J 超级大力神运输机上进行模拟部署。同时，对部署人员进行医疗简报、准备情况检查和装备检查，模拟部署至前沿基地的过程。 在最初四天里，第374空运联队部署了190多名人员，向105个单位运送了总计680,000磅货物，并进行了35次联合审计。此外，共部署人员约730人、货物475短吨，进行了31次实际飞行和19次模拟飞行。 “演习的目的是提高我们新联合检查员的技能，并教育用户如何正确准备货物，”第 730 空中机动中队机队服务主管乔·马丁内斯-席尔瓦中士说。“安全是检查期间的首要任务，因此我们确保不仅快速完成工作，而且安全完成。” 《贝弗利早晨》强调了横田空军基地作为印度-太平洋地区主要空运枢纽的重要作用，增强了战备能力并加强了对美国盟友的支持。像这样的定期训练和“贝弗利早晨”等演习让飞行员们做好准备应对不断变化的全球形势的挑战。 “我对该部队的团结和适应严格训练和长时间作战的能力印象深刻，”凯西说。“看到空军士兵实时解决问题，我相信横田队已经做好了应对任何突发事件的准备，无论它何时何地发生。”