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发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：海军记录 ICO 前成员审查 参考：（a）第 10 章第 1552 节（b）MCO P1900.16D，1989 年 6 月 27 日 附件：（1）DD 表格 149 及其附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下简称请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正他的海军记录，以显示解除或退伍证书（DD 表格 214）上的继续服役。 2. 委员会由请愿人组成，于 2023 年 5 月 23 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申请人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申请人已用尽海军部现行法律和规章规定的所有行政补救措施。委员会审查了与申请人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 1982 年 8 月 5 日，申请人入伍美国海军陆战队预备役，服役 6 年，义务服役期满日期为 1988 年 8 月 4 日，并于 1982 年 10 月 1 日服现役 4 年，现行合同结束日期为 1986 年 9 月 30 日。b. 申请人以光荣服役身份退役，并获得了 1982 年 10 月 1 日至 1986 年 6 月 20 日期间的 DD 表格 214，以便立即重新入伍。 c. 1986 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 4 年，其入伍证书有效期为 1990 年 6 月 20 日。 d. 1990 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 2 年，其入伍证书有效期为 1992 年 6 月 20 日。 e. 1992 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 2 年，其入伍证书有效期为 1994 年 6 月 20 日。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：海军记录 ICO 前成员审查 参考：（a）第 10 章第 1552 节（b）MCO P1900.16D，1989 年 6 月 27 日 附件：（1）DD 表格 149 及其附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下简称请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正他的海军记录，以显示解除或退伍证书（DD 表格 214）上的继续服役。 2. 委员会由请愿人组成，于 2023 年 5 月 23 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申请人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申请人已用尽海军部现行法律和规章规定的所有行政补救措施。委员会审查了与申请人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 1982 年 8 月 5 日，申请人入伍美国海军陆战队预备役，服役 6 年，义务服役期满日期为 1988 年 8 月 4 日，并于 1982 年 10 月 1 日服现役 4 年，现行合同结束日期为 1986 年 9 月 30 日。b. 申请人以光荣服役身份退役，并获得了 1982 年 10 月 1 日至 1986 年 6 月 20 日期间的 DD 表格 214，以便立即重新入伍。 c. 1986 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 4 年，其入伍证书有效期为 1990 年 6 月 20 日。 d. 1990 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 2 年，其入伍证书有效期为 1992 年 6 月 20 日。 e. 1992 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 2 年，其入伍证书有效期为 1994 年 6 月 20 日。
权力二人组：通过人类AI协同作用在STEM和非茎教育中释放认知潜力
AI驱动的教育工具预计将在未来几年影响全球超过20亿学习者，以前所未有的方式改变STEM和非茎学科（Louly，2024； Sandhu等，2024；世界经济论坛，2024年）。人工智能（AI）正在通过个性化的辅导，实时反馈和自适应学习经验彻底改变教育（Akavova等，2023）。AI使教师能够根据学生的需求制定个性化的发展计划。它对诸如批判性思维，情感智力和道德推理等智力任务的影响是一个有争议的话题（Çela等，2024）。对驱动的工具的更大依赖性是对表面学习的关注，并且与复杂的问题解决和辩论最少的参与度（çela等，2024）。虽然AI在所有受试者中都增强了教育，但在STEM和非茎领域之间，它确实如此不均，尤其是在与基于结构化的基于逻辑的学习与解释性，抽象推理的互动（Nagaraj等，2023; Singer等，2023）。在STEM教育中，AI的分析和结构化逻辑性质在解决问题，模拟和复杂计算的自动化方面提供了极大的好处。然而，非茎领域，例如人文和社会科学，需要更多的解释性，道德和创造性的参与，而AI不太可能提供。本文探讨了这些差异，同时倡导AI的均匀整合，以增强而不是代替人类的教学。
Electro交响音乐会二人组与AI -Jean -Claude Heudin
2024：地面控制（巴黎），表质（巴黎），Geneo（巴黎），Maddykeynote（Paris），Planetarium Plus（Capelle-La-Grande），Iagan（在线），精神和艺术（在线），在线（在线），亚利桑那州立大学。（凤凰），圣地亚哥模块化（圣地亚哥），conf。int。生成艺术（联合国教科文组织威尼斯）。2023：numerev（Montpellier），Yico Tseng（北京）的Tayouzi，前Machina展览（Marseille），新图像节（巴黎），国际。研讨会电子艺术（在线），CNMLAB（巴黎），法国广播节（蒙彼利埃），Le Triton（巴黎），模块化世界（在线）。2022：模块化世界（在线），大学。巴黎 - 迪德洛特（巴黎），ECE（巴黎），阿菲亚（巴黎），在乌克兰（专辑），节日艺术中的支持自由支持。2021：亚利桑那州立大学。（在线），模块化世界（在线），Le Rendez-Vous des futurs（Paris），La Curvache（Saint-Malo），Cube 20年（ISSY-LES-MOULINEAUX），UNIV。Inter-ege（凡尔赛），矿业Télécom（巴黎），中央Supélec（Saclay），Ars Electronica（在线），IA展览，您是吗？（Issy-les-Moulineaux）。2020年：艺术与博物馆博物馆（巴黎），CCA媒体图书馆（Concarneau），盖特莱利克（GaitéLyrique）（巴黎），Talk Innovation（在线），模块化世界（在线）。2019：模块化（巴黎），大学。Mohamed VI（Marrakech）。
blox-net：使用VLM监督，物理模拟和带有重置的机器人的生成式设计 - 机器人组装
摘要 - 生成AI系统在创建文本，代码和图像方面表现出了令人印象深刻的功能。受到组装工业设计研究的丰富历史的启发，我们引入了一个新颖的问题：生成设计 - 机器人组装（GDFRA）。任务是基于自然语言提示（例如“长颈鹿”）生成一个组装，以及可用物理组件的图像，例如3D打印的块。输出是一个组件，这些组件的空间排列，也是机器人构建此组件的指令。输出必须1）类似于请求的对象，2）由6 Dof机器人组可靠地组装，并带有吸入抓手。然后，我们提出了Blox-net，这是一种将一般视觉模型与计算机视觉，模拟，扰动分析，运动计划和物理机器人实验的方法相结合的GDFRA系统，以解决最小的人类监督的GDFRA问题。blox-net在其设计的组件的语义准确性中达到了63.5％的前1个精度。这些设计在自动渗透性重新设计后，由机器人可靠地组装，在10个连续的组装迭代中获得了接近完美的成功，仅在组装前重置期间使用人干预。令人惊讶的是，从文本单词到可靠的物理组装的整个设计过程都是通过零人工干预执行的。
创造历史的三人组
调查团队成员能够认识到偏见和医疗机会不平等在先前的患病率研究中发挥的作用。Adam Probert 是加拿大公共卫生署 (PHAC) 寿命、慢性疾病和病症司的高级流行病学家，自 2019 年以来一直致力于改进 FASD 监测数据。Eliason 博士曾任 CPS 发育儿科科长、阿尔伯塔大学助理教授和埃德蒙顿 Glenrose 康复医院儿科 FASD 诊所的医学主任。Loock 博士是 CPS 社会儿科科的创始成员、2005 年和 2015 年加拿大 FASD 诊断指南的合著者以及不列颠哥伦比亚大学的副教授。其他团队成员包括 Michael Sgro 博士（多伦多圣迈克尔医院）、Leigh Wincott 博士（阿尔伯塔大学）、Gurpreet Salh 博士（温哥华 Sunny Hill 儿童中心）、Melissa Tremblay 博士（阿尔伯塔大学）和 Sarah Palmeter（PHAC）。
探索基于GPT的大型语言模型，用于基于VR的人类机器人组合模拟
在快速发展的数字景观自主工具和机器人中变得司空见惯。认识到这一发展的重要性，本文探讨了大语模型（LLM）（例如生成训练的预训练的变压器（GPT））进入人类机器人组合环境，以通过口头人类机器人交流的方式来促进可变自主权。在本文中，我们基于Unity Virtual Reality（VR）设置为这种GPT供电的多机器人测试床环境引入了一个新颖的模拟框架。此系统允许用户通过自然语言与模拟机器人代理进行交互，每个语言由单个GPT核心提供动力。通过OpenAI的功能调用，我们弥合了非结构化的自然语言输入和结构化机器人动作之间的差距。一项与12名参与者的用户研究探讨了GPT-4的有效性，更重要的是，在有机会在模拟的多机器人环境中使用自然语言交谈时，用户策略。我们的发现表明，用户可能对如何与机器人交谈并很少尝试探索其模拟机器人合作者的实际语言和认知能力有先入为主的期望。仍然，那些确实探索的用户能够从更自然的沟通流和人类般的自然流动中受益。我们为未来的研究和类似系统的技术实施提供了一组教训。
现代办公技术对卡齐纳大都市部分公共和私人组织秘书绩效的影响
在当今快节奏、充满活力的商业环境中，技术进步在重塑组织结构、流程和劳动力动态方面发挥着关键作用。在目睹的无数变化中，秘书的角色曾经传统上与行政任务相关，但现在已发生了深刻的转变。现代办公技术的整合不仅彻底改变了秘书职责的履行方式，而且对公共和私人组织中秘书的效率、效力和整体绩效产生了重大影响。位于尼日利亚的卡齐纳大都会是一个繁忙的行政活动中心，涵盖了各种各样的公共和私人企业。秘书的传统角色已从仅仅管理信件和安排约会发展到涵盖更广泛的职责，包括信息管理、数据分析和决策支持。更深入地了解现代办公技术如何影响秘书的工作体验和工作满意度对于营造有利的工作环境至关重要。
动态二人组合avida目标富集
在Agilent Avida的新目标富集方法的核心是一种互锁的三维结构，设计用于与常规混合捕获方法相比，DNA靶标的协同，间接捕获DNA靶标的DNA靶标相比提供了出色的均匀性，特异性和结合速度。至关重要的是，该方法允许在扩增和硫酸盐转化之前进行目标捕获，从而消除了与现有目标富集方法相关的常见问题，例如PCR偏见和费力的工作流程。