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NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
01 七月 22 时间： 2359 职位头衔，副线...
考虑范围：此职位开放给以下等级：O1 至 O3。根据美国法典第 32 篇第 502f 节的规定，被选中的个人将被命令以现役警卫/预备役 (AGR) 身份服现役，并将在犹他州陆军或空军国民警卫队接受为期 36 个月的初始试用期 AGR 一次性偶尔巡回 (OTOT)。36 个月的 OTOT 结束后，个人将进入 AGR 计划。是否留任 AGR 将根据职责表现和犹他州陆军或空军国民警卫队的需求决定。超级别申请人必须以书面形式表明愿意在分配到该职位时行政降低级别。例外情况必须由 HRO-A 以书面形式批准，并需要当地住宿/居住计划。基本工作资格列在附件的职位描述中；* 必须能够在完成 18 年现役军事服务或强制退役日期之前完成 3 年 AGR 服务。必须符合 AR 600-9 的身高和体重标准。必须拥有或能够获得安全许可。军官：必须拥有与 AGR 职责职位相称的 AOC。准尉：必须拥有与 AGR 职责职位相称的 MOS。士兵：申请 E5 级及以下职位的申请人将有 12 个月的时间来获得 MOS 资格。
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
ii）（持续时间 - 01/07/2023至31/05/2024）1）序言2）...
•13 Philips Me Computer，IT，E＆TC，电气，仪器。14个datametica解决方案列兵。Ltd. BE Computer, IT, AI & DS 15 Veritas Technologies BE Computer, IT, AI & DS 16 Walmart Converge sparkathan BE E&TC, Electrical, IT, Computer 17 Accenture BE ALL BRANCHES 18 Rudder Analytics BE ALL BRANCHES 19 Stripe BE Computer, IT, AI & DS 20 Salesforce BE Computer, IT, AI & DS, Electrical, E&TC.21 Eumentics Inforamtics Pvt Ltd是计算机，IT，AI＆DS 22可口可乐破坏第3季。24 Kanini软件解决方案是计算机，IT，25 Infogain Corporation是计算机，IT，AI＆D 26 Blazeclan Technologies Pvt。Ltd. BE Computer, IT, AI&DS 27 Sobha Developers(internship) BE Electrical Stream 28 Winjit Technologies BE Computer, IT, AI&DS 29 DeltaX BE ALL BRANCHES 30 Hexaware Technologies BE ALL BRANCHES 31 Zeus Learning BE All Streams 32 AAIS Global BE ALL BRANCHES
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时段时间 [分钟] Key/Inv/Con/ShrtName 名称 标题 科学
15 Con Tomohito Sekiguchi 関口 智仁 基于 CPG 工程的控制创造出具有各向同性腿部布置的多足行星探测车的新型运动模式：推进 (Landon, Naoya)
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查美国海军 XXX-XX- 的海军记录 参考：（a）第 10 章 USC § 1552（b）DoD 7000.14-R FMR 第 7A 卷，第 1 章 附件：（1）DD 表格 149 及附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正她的海军记录，以显示申请人的薪资入职基准日期（PEBD）已调整为包括她在加入美国海军之前在陆军国民警卫队服役的可记名服役期。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 5 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纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、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. 2016 年 11 月 9 日，申请人加入国民警卫队，服役 8 年，服役期限为 2024 年 11 月 8 日。根据军事处理记录 - 美国武装部队（DD 表格 1966/1），申请人的退役日期为 2016 年 11 月 9 日。2019 年 1 月 18 日，申请人收到国民警卫队退役报告和服役记录（NGB 表格 22），入伍日期为 2016 年 11 月 9 日。此外，带薪服役总时间为 2 年 2 个月 10 天。申请人的预备役/军事服役义务终止日期被列为不适用。b. 2019 年 4 月 30 日，申请人加入海军预备役 8 年。根据 DD 表格 1966，请愿人的 PEBD 列为 2019 年 12 月 4 日，请愿人进行了以下记录：“我于 2016 年 11 月加入陆军国民警卫队。我于 2019 年 1 月退役。” 2019 年 12 月 4 日，请愿人开始服现役 4 年，现役义务服役结束 (EAOS) 为 2023 年 12 月 3 日，现役义务服役软结束 (SEAOS) 为 2024 年 12 月 3 日。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查美国海军 XXX-XX- 的海军记录 参考：（a）第 10 章 USC § 1552（b）DoD 7000.14-R FMR 第 7A 卷，第 1 章 附件：（1）DD 表格 149 及附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正她的海军记录，以显示申请人的薪资入职基准日期（PEBD）已调整为包括她在加入美国海军之前在陆军国民警卫队服役的可记名服役期。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 5 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纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、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. 2016 年 11 月 9 日，申请人加入国民警卫队，服役 8 年，服役期限为 2024 年 11 月 8 日。根据军事处理记录 - 美国武装部队（DD 表格 1966/1），申请人的退役日期为 2016 年 11 月 9 日。2019 年 1 月 18 日，申请人收到国民警卫队退役报告和服役记录（NGB 表格 22），入伍日期为 2016 年 11 月 9 日。此外，带薪服役总时间为 2 年 2 个月 10 天。申请人的预备役/军事服役义务终止日期被列为不适用。b. 2019 年 4 月 30 日，申请人加入海军预备役 8 年。根据 DD 表格 1966，请愿人的 PEBD 列为 2019 年 12 月 4 日，请愿人进行了以下记录：“我于 2016 年 11 月加入陆军国民警卫队。我于 2019 年 1 月退役。” 2019 年 12 月 4 日，请愿人开始服现役 4 年，现役义务服役结束 (EAOS) 为 2023 年 12 月 3 日，现役义务服役软结束 (SEAOS) 为 2024 年 12 月 3 日。
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
心血管疾病治疗的时间表
• Cardiovascular disease (CVD) remains the leading cause of death in the United States, accounting for 928,741 deaths in 2020.1 • In 2020, the leading cause of deaths attributable to CVD in the United States was coronary heart disease (CHD) at 41.2%, followed by stroke (17.3%), other CVD (16.8%), high blood pressure (12.9%), heart failure （9.2％）和动脉疾病（2.6％）。1•2018年至2019年美国，美国CVD总CVD的直接和间接成本为4073亿美元（直接成本为2514亿美元，生产率损失/死亡率为1559亿美元）。 1•平均而言，在美国，每36秒的CVD死亡。2•全球，CVD是死亡的主要原因，占2019年全球死亡的32％。1•2018年至2019年美国，美国CVD总CVD的直接和间接成本为4073亿美元（直接成本为2514亿美元，生产率损失/死亡率为1559亿美元）。1•平均而言，在美国，每36秒的CVD死亡。2•全球，CVD是死亡的主要原因，占2019年全球死亡的32％。
