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游客指南海军水面作战中心费城......
NSWCPD 团队负责海军水面舰艇和潜艇的非核机械、船舶机械系统以及相关设备和材料的研发、测试和评估、采购支持以及在役和物流工程。NSWCPD 也是为所有船舶系统提供网络安全的牵头组织。
关于在反潜战中使用人工智能的指南 - mackenty.org
● 辅助创造力：学生可以利用生成式人工智能激发不同学科的创造力，包括写作、视觉艺术和音乐创作。● 协作：生成式人工智能工具可以与学生合作开展小组项目，贡献概念、提供研究支持和识别各种信息之间的关系。● 交流：人工智能可以为学生提供实时翻译、个性化语言练习和交互式对话模拟。● 内容创建和增强：人工智能可以帮助生成个性化的学习材料、摘要、测验和视觉辅助工具，帮助学生组织思想和内容，并帮助复习内容。● 辅导：人工智能技术有可能使一对一辅导和支持民主化，使更广泛的学生更容易获得个性化学习。
第一次世界大战中的飞行训练及其遗产
摘要：到第二次世界大战中期，皇家空军采用了一种极其复杂的训练流程，在许多方面，它为当今现代空军训练机组人员提供了全球模式。这一流程并非一夜之间发展起来的，而是源于第一次世界大战期间开发的训练方法。尽管许多作者谴责了这些早期的训练方法，但必须记住，训练是与战术的演变、飞机性能的快速提高以及对航空学和空中力量应用的普遍理解同步发展的。与航空业本身一样，第一次世界大战期间的训练发展迅速，并出现了新的创新发展，例如建立正规的训练结构、专门设计的训练飞机以及使用海外训练地点来应对恶劣天气和国内机场不足的问题。也许更重要的是，第一次世界大战的经验表明，培养满足工业化战争要求的机组人员需要大量资源和专注。很明显，“训练管道”是一个动态概念，需要大量资源才能确保其成功运作。
任务 1：间谍在第一次世界大战中的重要性
10 18 10 10 25 15 18 20 7 8 14 18 18 18 18 18 18 18 18 7 7 7 7 7 7 7 7 14 17，18th 18th 18th 18th 18th 264星期二55 12 22 66 12 78 12.5 12 10 5 12 10 5 12 12 10 18 77 12 18 77 12 November 23 14 3 14 27th 18 6 14 26 18 25 14 18 18th 18th 18th 18th 18th 18th 18th 18th 12th 4th 4th
TEA挑战中的分子动力学20 -RSC Publishing
机器学习力量ELDS（MLFF）的实际应用旨在增强计算化学参考方法的能力，从而实现了否则不可行的动力模拟。实现此目标需要高度信任模拟结果，从而使MLFF模型成为研究和行业管道中的标准工具。通过对标准化的火车/玩具问题分裂的模型测试轻松地测试了大型建筑开发，而这种方法在机器学习（ML）社区中一直是标准的，创建了实际上对材料和分子科学研究有用的模型，需要复杂的系统规格C评估。即使是针对特定c系统的材料中最早的成功模型，也已经做到了这一点，在计算观察值，例如声子光谱，相变，缺陷形成能等方面都非常准确。，以及重现潜在能量表面和原子力的精确度。1 - 9之后，随着计算机科学界处理分子建模问题，他们的实践也变得突出，尤其是在比较不同的ML体系结构的作品中，开发人员评估了模型的准确性，主要是通过在能量和地面真理中评估其目标的误差和力量。10 - 29有一个广泛的观点，我们需要返回评估可观察结果。30同时，已经开发出了复杂的MLFF精度测度31 - 35和可视化工具29,36，以解决ML模型在本地和全球措施上的性能。50 - 57特别建议，长分子动力学（MD）模拟19,37 - 49在平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）时，可以对MLFF可靠性作为身体行为的可靠性进行了可靠的测试。
从自闭症成像生物标志物挑战中获得的见解
摘要 MRI 已被广泛用于识别自闭症谱系障碍 (ASD) 的解剖和功能差异。然而，许多这些发现已被证明难以复制，因为研究依赖于小规模的队列，并且建立在许多复杂、未公开的分析选择之上。我们进行了一项国际挑战，以根据 MRI 数据预测 ASD 诊断，我们提供了来自 2,000 多人的预处理解剖和功能 MRI 数据。对预测的评估是严格盲测的。146 名挑战者提交了预测算法，这些算法在挑战结束时使用未见数据和额外的采集站点进行了评估。对于最佳算法，我们研究了 MRI 模式、大脑区域和样本量的重要性。我们发现证据表明 MRI 可以预测 ASD 诊断：10 个最佳算法可靠地预测了诊断，AUC~0.80 - 远远优于目前使用 20 倍大队列中的基因分型数据可以获得的结果。我们观察到功能性 MRI 对预测比解剖性 MRI 更重要，并且增加样本量可以稳步提高预测准确性，从而为改进生物标志物提供了一种有效的策略。我们还观察到，尽管有强烈的动机将其推广到看不见的数据，但给定数据集上的模型开发面临着过度拟合的风险：在现有数据的交叉验证中表现良好，但不能推广。最后，我们能够在挑战结束后添加的外部样本 (EU-AIMS) 上预测 ASD 诊断，尽管预测准确性较低 (AUC=0.72)。这表明，尽管基于大型多站点队列，但我们的挑战仍然产生了在数据集变化面前脆弱的生物标志物。
韩国在政治动荡和全球贸易挑战中面临经济动荡
10 Trump's External Revenue Service to Enforce High-intensity Tariff Policy 11 Trump Administration's New Approach: North Korea as a Nuclear Power 12 South Korea and U.S. Sign MOU to Enhance Civilian Nuclear Cooperation South Korea-EU Digital Trade Agreement Negotiations Enter 7th Round in Seoul 13 Korea Joins Forces with Latin America to Reduce Carbon Emissions, Accelerate Climate Goals 14 South Korea Sees Smallest Export Gap with China and U.S.自2003年以来韩国和中国在四年后恢复FTA服务和投资谈判15韩国将外国投资者的现金补贴提高到75％，将免税税扩展到7年16韩国的出生率显示，韩国妇女发展研究所的大幅度改善了韩国妇女发展学院，敦促在大型公司中降低加班时间17韩国综合劳动和福利政策变化2025年>>
在全球挑战中加强军人家庭
（AAFMAA）美国红十字美国的战士伙伴关系（AWP）武装服务艺术伙伴关系（ASAP）武装服务基督教青年会（ASYMCA）陆军紧急救济陆军国防部国防社区协会（ADC）美国军事银行美国军事银行协会美国陆军协会（AUSA）实验室营地Corral Carelinx海军行动部长空间行动负责人空间行动负责人空军儿童保育参谋长的主任大师助理美国海岸警卫队共同援助联合武器学院D'Aniello Institute d'Aniello Institute for Vetreans for Morcordans and Morical
国际诉讼大学Tulungagung 2024人工智能在克服挑战中的作用在学习英语说话技能
摘要：人工智能（AI）正在重塑语言教育，尤其是在提高英语技能方面。本研究调查了AI驱动的工具，例如Duolingo，Elsa讲话和CHATGPT如何帮助学习者克服常见的挑战，包括发音困难，缺乏说话机会和低信心。使用混合方法方法，通过调查和对用户和教育者的访谈收集数据。调查结果表明，在非判断环境中，AI提供了个性化的反馈，实时发音校正和模拟的对话实践。这些功能增强了学习者的流利性和信心，同时也打破了时间和可访问性的障碍。例如，语音识别技术使学习者可以练习并立即获得反馈，从而促进自进度的改进。尽管有这些优势，但该研究突出了局限性。AI缺乏情商，文化意识以及人类教师提供的细微理解。此外，AI反馈有时可能是不准确或过于简单的，强调了将AI与传统教学方法相结合的重要性。这项研究得出的结论是，尽管AI是语言学习的强大补充资源，但它不能完全取代人类的讲师。为了最大程度地发挥其潜力，开发人员应专注于增强AI系统的上下文理解和文化相关性。这项研究有助于对技术增强的学习的日益探索，并演示AI如何支持多样化的学习者掌握英语说话技能。
现代陆地作战中的竞争性电子战
其次，数字（而非模拟）硬件的出现意味着系统可以调整到多个精确的频率，从而允许更多系统在同一区域内随时广播和通信。用音乐来打个比方，钢琴是一种模拟设备，有 88 个琴键，可以在七个八度音阶中演奏 12 个音符（另加四个音符）。这些音符总共包含 52 个音调和 36 个半音。然而，数字合成器可以动态地重新调音电子钢琴，使其演奏四分之一音或八度音的音乐，这样，在相同的八度音阶中，就可以演奏出数百个音符。此外，调整普通钢琴的音调需要手动逐个键进行，而数字化可以让软件快速实时地重新调音设备。同样，在 EMS 的给定频带内（类似于八度音阶），数字系统可以区分更多频率。