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第 14 章 特殊报告代码 (SRC) 和职责分配 这些报告分类仅用于人员和/或职位报告目的。 a. 本节所述的职责分配代码已建立，用于识别职位描述与特定 CMF 或 MOS 无直接关联的职位。这些代码允许在部队结构和库存变化方面具有更大的灵活性，从而可以进行更准确的编码以满足要求，但受到控制，通常需要得到代码批准机构的批准，然后才能在授权文件中对职位进行编码。职责分配代码包含前两位数字 00。 b. 已建立特殊报告代码以识别本节所述的特殊类别的人员。人员报告文件中将使用特殊报告代码来反映士兵的报告分类。特殊报告代码包含前两位数字 09。 14-1. 特殊职责分配 (00D) a. 此代码 (00D) 将用于识别组织授权文件中批准的特殊职责分配职位，并报告分配到这些职位的士兵的职责 MOS。授权文件在获得 HQDA、ODCS G-1 (DAPE-PRP) 批准之前不会标明 SRC 00D（见表 14-2）。特殊职责岗位必须符合以下标准：（1）职责涉及一般军事技能/教育或独特的特殊资格，与特定职责无直接关系
第 14 章 特殊报告代码 (SRC) 和职责分配 这些报告分类仅用于人员和/或职位报告目的。a.本节所述的职责分配代码已建立，用于识别职位描述与特定 CMF 或 MOS 无直接关联的职位。这些代码允许在部队结构和库存变化方面具有更大的灵活性，允许更准确的编码以满足要求，但受到控制，通常需要获得代码批准机构的批准，然后才能在授权文件中对职位进行编码。职责分配代码包含前两位数字 00。 b.已建立特殊报告代码以识别本节所述的特殊类别的人员。特殊报告代码将用于人员报告文件中，以反映士兵的报告分类。特殊报告代码包含前两位数字 09。14-1。特殊职责分配 (00D) a。此代码 (00D) 将用于识别组织授权文件中已批准的特殊职责分配职位，并报告分配到这些职位的士兵的职责 MOS。在获得 HQDA、ODCS G-1 (DAPE-PRP) 批准之前，授权文件不会标有 SRC 00D（见表 14-2）。特殊职责职位必须满足以下标准： (1) 职责涉及一般军事技能/教育或与特定 MOS（MOS 无关紧要）不直接相关的独特特殊资格。(2) 职责需要独特的民事技能/教育或组件独特经验，这些经验未在本法规的其他地方归类为标识符。(3) 技能和知识通常无法从其他军事组织的其他岗位获得。(4) 驻地或非驻地军校课程既不适用也不适用于培训人员执行所需职责。(5) 涉及的职位数量太少，不足以建立新的 MOS 或其他职业标识符。b.识别 SRC 00D 职位的请求将转发给 ODCS G-1，收件人：DAPE-PRP，300 Army Pentagon，华盛顿特区 20310-0300，并将包括以下信息： (1) 单位识别码、命令代码和职位所在的授权文件的文件编号。(2) 段落和行号。(3) 薪级。(4) 授权数量。(5) 职位描述，包括-- (a) 职责。(1) 随员 (SQI 7) 职位。(b) 所需的最低技能和知识。(6) 与特定 MOS 无关的一般军事技能/教育或独特技能的摘要，或成功执行工作所需的民事教育/培训/经验。(7) 解释为什么不能用现有的陆军标识符编码该工作。c. 除非在初始批准时获得接受（如下文第 d 项所列），否则批准将一直有效，直到任务发生变化或 3 年（以先到者为准）。如果要求有效期超过 3 年，必须重新提交理由以供 HQDA 审查和批准继续有效。d. 批准使用 SRC 00D 的组织或任务集，无需 3 年续签要求。(2) 陆军要求/授权文件中的其他军事服务职位。(3) 伤亡和纪念事务行动中心 (CMAOC) 职位。(4) 监察长 (IG) NCO 职位。(5) 动员 TDA 中的 MOS 非重要职位。(6) 现役部队要求/授权文件中的预备役部队 MOS 00F/00G 非重要职位。(7) 国防部/陆军部信使职位。(8) 总部、信息作战 (IO) 组/营/BNFSB/BNGSB (SRC 53519Gxxx/53612Gxxx/53616Gxxx/ 63617Gxxx/53618Gxxx) 中的 MOS 非重要职位。(9) 美国陆军降落伞队 (W027AA)。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
HOME-ARP 分配计划模板及指导说明：此模板中的所有指导（包括问题和表格）均反映了以下要求：
带指导说明的 HOME-ARP 分配计划模板：本模板中的所有指导，包括问题和表格，均反映了 HOME-ARP 分配计划的要求，如通知 CPD-21-10：HOME-美国救援计划计划资金使用要求中所述，除非注明为可选。由于本模板中突出显示的要求并不详尽，请参阅通知以获取分配计划要求的完整描述以及提交计划、SF-424、SF-424B、SF-424D 和认证的说明。对“ARP”的引用是指 2021 年美国救援计划法案 (PL 117-2) 第 3205 节中的 HOME-ARP 法规。咨询根据通知第 VA 节（第 13 页），在制定其 HOME-ARP 分配计划之前，PJ 必须至少咨询：
本当代比喻语言和隐喻词典和同义词库的第三版（2022 年）已更新，以更好地反映
这本当代比喻性语言和隐喻词典和同义词库的第三版和最新版本 (2022) 已更新，以更好地反映群体、社交媒体和社会变革的语言。这项工作旨在识别日常当代英语中比喻性使用的语言及其区分的搭配词。第一个条目是 ablaze ，最后一个条目是 Zuckerberg （俄罗斯的 Mark Zuckerberg 等）。每个条目都标有认知语言学家有时所描述的目标和来源；一般来说，每个条目都试图突出一个物理基础。标签包括形状；方向；重量；旅行和旅程；过去和现在；感觉和情感等。编纂者是沙特阿拉伯成人军事学生的终身 EFL 教师，他对这些比喻性语言的兴趣是在工作期间产生的。结果强化了基于我们的生活和经历的比喻性语言在所有类型的交流中都是常见且重要的。例如，我们童年经历中的“拔河”可以描述飞机上与雷达的斗争，导致数百人丧生，而如今的“对话”往往不只是两个人之间的交谈。这项工作对 ESL / EFL 教学具有启示，因为 ESL / EFL 教学往往注重单词的字面意思，通常是词典中的第一个含义。显然，应该更加关注单词的其他含义，这项工作将有助于识别和分类它们。这是 ESL / EFL 教师、课程开发人员、材料编写者和教师培训师的参考。然而，对隐喻检测、自然语言处理 (NLP)、人工智能 (AI) 和社交媒体分析感兴趣的语言学家和计算机专家也发现它作为数据集很有用。根据作品进行的初步简短讨论包括（1）60 多个常见隐喻（2）搭配（3）绰号（4）人（5）“容器”隐喻（6）语法隐喻，虚构动词等（7）过去，现在和将来（8）典故（9）委婉语（10）手势和身体反应（11）形状和部分-整体（12）生命力（13）持久性，生存和忍耐力（14）引语（15）同义词和反义词（16）课程和练习（17）给 ESL / EFL 教师，重点关注词典和同义词库如何影响 ESL / EFL 教师的知识和经验基础和（18）同义词库类别的字母列表。
战略风险登记册旨在反映对战略实施构成的威胁（战略本身就确定了这些威胁），以及最
战略风险登记册旨在反映对战略实施构成的威胁（战略本身会识别这些威胁），对 FSS 而言最重要的风险是那些可能影响战略目标和关键目标实施的风险。ELT 负责识别与战略中确定的风险领域相关的战略风险（FSS 战略 2021-2026）
全球经济如何反映大流行年
研究背景：从2020年的冠状病毒大流行对生活的各个方面产生了重大影响，从个人的角度来看，通过强迫社会隔离，工作和学习到家中，对社会和卫生系统的巨大压力，也通过强迫服务关闭和直接与客户接触。这些以及其他因素也对世界各地经济的表现产生了影响。本文的目的：本文旨在根据宏观经济指标和大流行时期和以前时期的宏观经济指标和对外贸易的发展评估世界主要经济体的发展。也反映了大流行对选定经济体的影响的社会和环境方面。方法：分析主要宏观经济数据，发现的比较和综合。发现和增值：经济体的相互依存和市场在与流动性降低相关的运输路线上，强迫隔离人群和经济活动死亡的相互依存关系对所有观察到的指标都有重大影响，在此，在中国以外，所有国家 /地区都可以观察到GDP的大幅下降。这个国家是唯一一个设法以正数保持GDP增长的国家。由于劳动力市场环境的不同，在观察到的经济体中，失业的发展并不相等。相反，环境在某种程度上受益。
使用肌电图控制的机器人时，大脑活动反映了对延迟输入的主观反应
在各种实验环境中，肌电图 (EMG) 信号已用于控制机器人。基于 EMG 的机器人控制需要控制的内在参数，这使得用户很难理解输入协议。当未提供适当的输入时，系统的响应时间会发生变化；因此，无论实际延迟如何，都应调查用户的主观延迟。在本研究中，我们调查了延迟的主观感知对大脑激活的影响。在受试者使用 EMG 信号控制机械手时进行脑部记录，这需要基本的处理延迟。我们使用肌肉协同作用来执行机械手的抓握命令。在通过抓握手来控制机器人后，每次试验都会应用四个额外延迟持续时间（0 毫秒、50 毫秒、125 毫秒和 250 毫秒）之一，并指示受试者回答延迟是自然的、额外的还是他们不确定。我们根据回答（“确定”和“不确定”）比较了大脑活动。我们的结果表明顶叶的 θ 波段存在显著的功率差异，并且这个时间范围包括受试者感觉不到延迟的间隔。我们的研究提供了重要的见解，在构建自适应系统并评估其可用性时应考虑这些见解。
睡眠中的大脑能反映出什么压力？一项针对睡眠期间压力相关皮质血流动力学特征的功能性近红外光谱试验研究
有精神压力的人经常会睡眠障碍，这表明睡眠期间大脑活动存在与压力相关的异常。然而，还没有研究关注睡眠期间脑血流动力学的生理波动与压力的关系。在这项先导研究中，我们旨在探索睡前压力与第一个睡眠周期前额叶皮质血流动力学之间的关系。我们每天追踪压力生物标志物、唾液皮质醇和分泌性免疫球蛋白 A (sIgA)，并利用压力水平较低的日子作为压力水平较高的日子的自然对照。使用尖端的可穿戴功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统测量皮质血流动力学。从清理后的血流动力学信号中获得时域、频域特征以及非线性特征。我们提出了一种原始的集成算法，基于对六种统计和机器学习技术的评估，为每个特征生成平均重要性分数。考虑到所有通道，引用最多的五种特征类型是赫斯特指数、平均值、信号庞加莱图长轴/短轴标准差之比、统计复杂度和波峰因子。左侧前额皮质 (RLPFC) 是最相关的子区域。该子区域得出的血流动力学特征与所有三个压力指标之间存在显著的强相关性。背外侧前额皮质 (DLPFC) 也是一个相关的皮质区域。中部 DLPFC 和尾部 DLPFC 区域均与所有三个压力指标表现出显著和中度关联。在腹外侧前额皮质中没有发现相关性。初步结果揭示了 RLPCF，尤其是左侧 RLPCF 在睡眠期间处理压力方面的可能作用。此外，我们的研究结果与之前在清醒时进行的压力研究相呼应，并提供了背外侧前额叶皮层与睡眠期间压力反应相关性的补充证据。这项试点研究为压力研究的新研究范式提供了概念验证，并为未来的研究确定了令人兴奋的机会。
结肠癌进展反映出基因表达和通路失调的单调分化，促进了特定阶段的药物再利用
摘要。背景/目的：结肠癌是最常见的癌症类型之一，也是癌症导致死亡的第二大原因。人们已经做出许多努力来研究结肠癌进展过程中的分子改变。然而，识别阶段特异性分子标记仍然是一个挑战。本研究的目的是开发一种新的计算方法来分析结肠癌各阶段差异基因表达和通路失调的变化，以揭示阶段特异性生物标记并加强药物再利用研究。材料和方法：结肠癌的转录组数据集用于识别（a）在四个结肠癌阶段中具有单调性倍数变化（MEG）的差异表达基因和（b）与参与差异表达基因（DEG）数量相关的单调富集（MEP）上升的扰动通路。通过计算机药物再利用流程，我们确定了调节 MEG 表达并靶向产生的 MEP 的药物。结果：我们的方法突出了 15 种 MEG 和影响其表达的 32 种候选再利用药物。我们还发现 51 种 MEP 根据其在结肠癌各阶段的 DEG 含量变化率分为两组。通过关注突出的再利用药物的目标 MEP，我们发现其中一种神经活性药物
猕猴大脑皮层神经元网络中的信息动态反映了认知状态和行为
先前的内部状态和环境的感觉输入。这个过程被称为35“分布式计算” [2，3]，在大脑的背景下，被认为是认知和36个havior的基础。可以通过将“信息动力学”分为三部分37 [3]：信息存储（神经元的过去活动都会告知其未来的程度，例如LTP 38或LTD）[4]，信息传输（来源神经元的过去的程度告诉目标神经元的39未来，例如突触通信）[5，6]和信息修改（即“非线性”计算40，其中神经元将不同的信息流集成到比零件总和更大的事物中）41 [7，8，9，10]。可以使用信息理论[11]进行正式化这三个动力学（请参阅秒1.1）。42先前使用信息理论研究记录的神经元网络中信息动态的先前工作43发现，在开发过程中修改信息变化的能力[10]以及在相同的发育44个窗口中，特定的信息传输模式“锁定” [12]。此外，45个信息修改的能力是在网络的神经元上分布的。集中在高46度，富俱乐部神经元中[13，14，15]。信息传输[16]已应用于各种神经和47个神经元记录（有关综合综述，请参见[5]），并允许研究人员估算有效的网络48相互作用的神经元模型。特定动态服务的目的仍然很困难。最后，主动信息存储为刺激响应49和视觉处理系统中的偏好提供了见解[4]。50尽管在这个领域进行了大量分析，但信息动态如何与行为相关的问题仍然不清楚，因为在神经文化中，许多上述工作都是在神经文化中进行的52，而不是与复杂环境相互作用的行为生物体相反。因此，提出了信息动态和行为之间的链接53（例如例如，尽管有很好的文献记录了协同信息动态，但仍不清楚它们在认知和行为相关的信息处理中扮演什么（如果有）角色，或者56仅仅是统计的Epiphenomena。为此，我们研究了信息动力学和由此产生的57个效率网络结构，同时记录了三个猕猴的额叶 - 顶端抓地力网络的最多三个皮质区域的神经种群。在录音过程中，猴子执行了59个延迟的感觉运动转换任务，涉及处理不同的视觉提示，制备和60个不同的掌握类型的记忆以及这些掌握类型的执行。（有关详细信息，请参见[17]。使用61这些数据，我们可以估计神经元级的活动信息存储，信息传输和协同62在不同的认知和行为状态中的信息修改，从而使我们能够直接评估信息动力学和复杂行为之间的相关性63个分离。68我们假设不同的行为状态和握把变化将与不同的69个信息动态模式相关。此外，通过推断传输熵64网络，我们可以应用网络科学[18，19]的技术来检查行为的变化如何改变65网络中神经元之间的有效连通性模式。最后，我们可以结合这两条66行分析，以探索神经元如何在网络夫妇中定位特定任务以揭示67个单个神经元在信息处理中的局部作用。特别地，我们假设需要高70度的主动处理的行为状态（例如与其他状态相比，识别行为提示，准备和执行动作）71将显示更复杂的活动和独特的网络结构（例如期望72固定）。我们的发现与这些假设是一致的：不同的行为状态与全球效果网络结构的明显相关性相关联73相关联，尤其是74的运动与系统的总体信息增加，并且在系统中增加了75个信息，并在协同信息处理的量中增加了75。对于两种不同的握把类型的每一种，这些网络范围的活动模式都是不同的76，并且可以根据77