摘要 ........................................................................................................................I
1) 您对空军参谋长职责和责任的理解是什么?空军参谋长 (CSAF) 直接向空军部长负责,并根据部长的权力、指示和控制履行职责。CSAF 负责提供组织良好、训练有素且装备精良的空军,以支持作战指挥官完成任务。CSAF 负责监督美国空军各成员和组织,就计划和建议向部长提供建议,并作为部长的代理人,在批准后实施计划。如果被确认为 CSAF,我将与空军部长和太空作战部长密切合作,确保该部门能够快速提供量身定制的部队,以满足我们的作战指挥官的需求和目标。2) 您拥有哪些背景和经验(包括联合任务分配),您认为您有资格履行这些职责?我曾有过几项相关且有意义的任务,我相信这些任务证明了我的资格。在我目前担任美国空军副参谋长期间,我对空军参谋部内的流程和活动非常熟悉。我不仅就关键问题为现任空军参谋长提供建议,而且如果他无法出席,我经常代表他参与联合、跨机构和国际活动。我还曾在欧洲司令部参谋部担任重要职务,并两次在联合参谋部任职,包括担任战略、计划和政策主任。2013 年至 2015 年,作为空军参谋部的战略家和规划师,我领导了一个团队,制定了空军战略愿景、空军未来作战概念和战略总体规划,这需要详细了解国防部的机构和运营要素。在我的第一个联合参谋部任务中,我是四年防务评估团队的核心成员,并对将各军种和联合参谋部整合到国防部长办公室以制定连贯的国家防御战略表示赞赏。我的指挥经验非常丰富,曾率领部队执行从空中加油到指挥控制再到训练等各种任务,包括担任驻阿富汗北约训练和顾问联队的指挥官。3) 您是否符合该职位的联合职责要求?是
摘要引言几乎没有研究通过社交媒体进行系统地评估糖尿病患者的关注,这是社交变革的有力工具,并更好地了解与健康相关问题的看法。本研究旨在确定美国与糖尿病相关的关键问题以及使用Twitter上共享的信息相关的主要情绪。研究设计和方法在2017年4月至2019年4月之间收集了总共1170万与糖尿病有关的英文推文。机器学习方法用于过滤带有个人内容的推文,将其Geolocate(到美国)和识别具有情感元素的推文群。然后将情感分析应用于每个集群。结果,我们确定了46个407推文,其中有30个群集在美国的情感元素; 5个集群(占18%的推文)与胰岛素定价有关,既有积极的情绪(喜悦,爱),指的是倡导负担得起的胰岛素和与胰岛素价格挫败感有关的悲伤情绪,5个集群(占12%的推文)(12%的推文)都可以团结一致,并表达了欢乐和爱情的主要感和支持。最负面的主题(10%的推文)与糖尿病困扰有关(24%的悲伤,27%的愤怒,21%的恐惧元素),糖尿病和胰岛素冲击(45%的愤怒,46%的恐惧)和合并症(40%的悲伤)。使用社交媒体数据的结论,我们能够描述与糖尿病有关的关键问题及其相关情绪。更具体地说,我们能够强调胰岛素定价及其对情绪的负面影响的现实问题。使用此类数据可能是当前措施的有用补充,这些措施涉及公共决策,围绕糖尿病患者的关注和负担。
轨道外推是时间t时轨道轨迹的计算,从时间t 0的初始条件的知识。此计算可以是分析性的,即。是代数公式,是时间t或数值的正式数学整合的先验结果,即。是从t 0到t逐步逐步整合普通微分方程(ode)的集成。由于许多原因,此计算并不容易。在不受干扰的两体问题之外,不存在正式整合。扰动问题需要高阶数值集成符;对于轨道造型和N> 2的N体问题也需要这些有效的数值积分器。在几个世纪和轨道扰动的知识中,轨道计算的精度已提高。然而,仍然是一个主要挑战,即推断持续时间。推断越及时,t >> t 0,结果越多,就越不再良好。迄今为止,即使是高高且非常古怪的轨道,迄今为止,轨道外推的实际改善也有所改善。虽然没有对真实轨道轨迹的正式解决方案,但是对于所谓的平均问题或近似框架,可以实现分析方法。在这里,我们总结了扰动的两种身体问题的一些最有效的现代分析和数值外推方法。我们将首先回忆轨道力学的基础知识,以及普通微分方程的数值整合的基础。的目的确实是对方法的综述,这对于选择计算轨道的方法的任何机械师似乎都有用。这篇综述也可以使轨道力学的研究人员了解不是自己的方法,而是对数学教师的方法。演讲虽然短但合成,但是太空技术领域的多年研究结果。在很短的时间内暴露这么多技术是一个挑战,但是摘要表将对我们有所帮助。
Simons天文台的小孔望远镜的开发和表征,用于高精度测量宇宙微波背景极化(Simons天文台实验性小孔望远镜的开发和评估,用于对宇宙微海背景辐射的最高光谱极化的观测)
• 另一方面,为加速地方政府的数字化,正在努力提高个人编号卡的便利性、信息系统的标准化和云化,并重新审查个人信息保护制度。这些目标的实现有望提高数据利用的便利性、促进业务流程的标准化,从而创造出更加有效地利用AI和RPA的环境。
摘要:虽然 Twitter 一直被誉为有关灾害事件的最新信息的卓越来源,但推文的可靠性仍然令人担忧。我们之前的出版物提取了包含有关 2013 年科罗拉多州洪水事件及其影响的信息的相关推文。使用相关推文,本研究通过检查文本和图像内容并将其与其他公开可用的数据源进行比较,进一步检查了推文的可靠性(准确性和真实性)。我们实施了文本信息的手动识别和图像的自动(Google Cloud Vision、应用程序编程接口 (API))提取,以平衡准确的信息验证和高效的处理时间。结果表明,文本和图像都包含有关受损/被洪水淹没的道路/街道的有用信息。当足够多的推文包含地理坐标或位置/场地名称时,这些信息将有助于应急响应协调工作和明智的资源分配。本研究将确定可靠的众包风险信息,以通过更好地利用众包风险通信平台来促进近乎实时的应急响应。
我们上一次研究包装食品和饮料的种族定向广告是在 2017 年,但自那以后,电视观看和广告趋势发生了巨大变化。观看习惯已从传统电视节目转向流媒体服务(其中许多是无广告的),并且花在移动设备上的时间增加了,尤其是年轻人在社交媒体上花费的时间。21,22 此外,在 2020 年和 2021 年 COVID-19 大流行期间,美国的整体电视广告支出有所下降。23 然而,这些更广泛的观看和广告趋势对种族定向食品广告的影响尚不清楚。在过去的分析中,白人消费者的电视观看量减少幅度大于黑人消费者,导致黑人和白人青少年的电视广告曝光率差距扩大,公司在种族定向广告上的支出也有所增加。24,25