发件人:海军记录更正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前美国海军陆战队成员 R 的海军记录 编号:(a) 10 USC 1552 附件:(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 (3) 当事人的海军记录(DD 表格 214) 1. 根据参考 (a) 的规定,当事人(以下简称为申请人)向海军记录更正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求更正其海军记录,在其解除或退伍证书(DD 表格 214)中反映其正确的再入籍代码。附件 (1) 至 (3) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 2 月 27 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应采取下述纠正措施。委员会审议的文件材料包括请愿人的申请及其提交的所有支持材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、条例和政策。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向委员会提出申请之前,请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交,但放弃诉讼时效并根据案情审查申请符合正义的利益。c.申诉人于 1971 年 11 月 30 日加入海军陆战队并开始服现役。1973 年 2 月 20 日,申诉人签署了第 11 页,承认由于他的态度,不建议重新入伍。d. 1973 年 11 月 29 日,申诉人以光荣服役身份退伍,理由是他完成了所需的现役服务并获得了 RE-3E 再入伍代码。
发件人:海军记录更正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前成员 XXX XX/USMCR 的海军记录 参考:(a) 10 USC §1552 附件:(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定,主体,以下称为请愿人,向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1),要求更正他的现役解除或退伍证书 (DD 表格 214),以显示他的正确的社会保障号码 (SSN)。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 1 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、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。 3. 委员会审查了与申诉人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向委员会提出申请之前,申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交,但为了公正起见,应该审查申请的是非曲直。c. 申诉人加入美国海军陆战队预备役,并于 1966 年 3 月 11 日起服现役。1966 年 8 月 15 日,申诉人以光荣服役身份退出现役,接受训练。d. 申诉人认为他的 SSN 的最后六位数字不正确,应该反映当前记录的不正确的号码。e.请求人提交了他的 SSN 卡和 DD 214 的副本以供审议。
发件人:海军记录更正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前美国海军陆战队成员 XXX XX 的海军记录 参考:(a) 10 USC §1552 附件:(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定,主体,以下称为请愿人,向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1),要求更正他的记录,以更改他的退伍文件上列出的社会安全号码 (SSN)。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 2 月 24 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应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、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与申诉人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向委员会提出申请之前,申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交,但为了公正起见,有必要对申请进行实质性审查。c. 申诉人于 1970 年 6 月 29 日加入海军陆战队并开始服现役。入伍时,他填写的 SSN 最后两位数字是。他于 1972 年 3 月 29 日光荣退役,并获得了美国武装部队调动或退伍报告(DD 表格 214)。申请人的 DD 表格 214 的第 3 部分表明他的 SSN 的最后两位数字是 d。申请人提供了他的社会保障卡的副本,表明他的 SSN 的最后两位数字是
发件人:海军记录更正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前美国海军成员 XXX-XX- 的海军记录 参考:(a) 10 USC § 1552 附件:(1) DD 表格 149 及附件 1. 根据参考 (a) 的规定,主体,以下称为请愿人,向海军记录更正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求更正其退伍证书中的名字。附件 (1) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 1 月 27 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,决定应采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括申请人的申请书及其提交的所有支持材料、申请人海军记录的相关部分、适用的法规、规章和政策,包括参考资料。3. 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. 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法规规定的所有行政补救措施。尽管申请人的申请没有及时提交,但委员会认为,为了公平起见,应放弃诉讼时效并根据案情进行审议。
教育部(2015 年 2 月)。改革后的 GCSE 和 A 级科目内容。政府咨询回应。取自 https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/403347/Reformed_GCSE_and_A_level_subject_content_Government_ response.pdf
发件人:海军记录修正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查海军记录 参考:(a) 10 USC § 1552 (b) SECDEF 2014 年 9 月 3 日备忘录(哈格尔备忘录) (c) PDUSD 2016 年 2 月 24 日备忘录(卡森备忘录) (d) USD 2017 年 8 月 25 日备忘录(库尔塔备忘录) (e) USECDEF 2018 年 7 月 25 日备忘录(威尔基备忘录) 附件:(1) DD 表格 149 及附件 (2) 2023 年 1 月 3 日咨询意见 (AO) (3) 对 2023 年 2 月 8 日 AO 的反驳 1. 根据参考 (a) 的规定,主体,以下简称请愿人,向海军记录修正委员会(委员会)提交了附件 (1),要求将其退役升级为: “光荣”或“将军(光荣条件下)”,将其离职叙述原因和离职代码更改为“根据秘书权力”和“KND”,将其再入境代码更改为“RE-1”,并恢复其最终薪级中士/E-5。附件(1)至(3)适用。2. 委员会由组成,于 2023 年 2 月 24 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,决定应采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括请愿人的申请及为支持申请而提交的所有材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、条例和政策,包括参考文献(b)至(e)。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a.在向本委员会提出申请之前,申请人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政救济措施。尽管申请人未及时提交申请,但根据《库尔塔备忘录》,诉讼时效已免除。
•Barodiya,V。K.(2022)。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能,包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性:研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上,以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo,X.,Wang,Y。,&Lee,L。(2021)。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架,用于使用精度,回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性:研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能,从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
全球国家疫苗政策已成功改善了婴儿疫苗的覆盖范围,但生育剂量(BD)疫苗覆盖率仍然很低。刚果民主共和国(DRC)等国家的目的是在其国家免疫计划中包括丙型肝炎生育剂量(HEPB-BD)疫苗。HEPB-BD的短窗户的管理窗口 - 在交付后24小时内以防止母亲到孩子的传播 - 增加了简化和及时的BD疫苗的复杂性。本研究旨在通过个人的帐户来识别和理解在刚果民主共和国金沙萨省的障碍和促进者,并通过对BD疫苗采用的不同观点的账户进行限制,以准备未来的推出。
由于一系列的冲击,包括COVID-19的大流行,能源危机和地缘政治紧张局势升高,近年来,近年来抽象的生产力发展变得越来越不确定。尽管如此,试图将最新生产率增长趋势的尝试受到限制,通常集中在特定职业或行业内的微观生产率上。迄今为止,尚未努力为广泛国家的劳动生产率增长的宏观经济衡量 - 本文寻求解决的差距。本文介绍了40个经合组织和加入国家的小组的劳动生产率增长。本文的主要新颖性是在面板框架内将机器学习技术与混合频率模型的集成在一起,从而可以最佳地利用更高的频率数据。该方法将混合频率设置与各种模型相结合,包括动态因子模型,惩罚回归(Lasso,Ridge,Elasticnet)和基于树的模型(梯度增强的树木,随机森林)以及出版物滞后的解释。性能提高与40个国家 /地区的自回归基准平均值约35%。机器学习模型,特别是梯度增强的树木,在大多数国家 /地区都优于替代品。与40个国家 /地区的30个国家强加的权重相比,发现具有估计重量的MIDAS规格带来了其他信息。关键字:现觉,机器学习,面板,劳动生产力。JEL代码:C4,C53,C23,E24。