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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 ICO。XXX XX USMC 编号：(a) 标题 10 USC§1552 (b) MARADMIN 575/17 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) HQMC 备忘录 1070 MPO，23 年 1 月 4 日的咨询意见 (3) 主题的海军记录 1. 根据参考文献 (a) 的规定，主题，以下简称为请愿人，向海军记录修正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，请求修正他的海军记录以确定获得继续工资 (CP) 的资格。 2. 委员会由、和组成，于 2023 年 1 月 18 日审查了申诉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下述纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实后发现，在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 申诉人的薪资入账基准日期 (PEBD) 为 2006 年 9 月 11 日，他于 2018 年 1 月 15 日加入混合退休金制度 (BRS)——选择 CP 的最后一天是 2018 年 9 月 10 日。请愿人于 2020 年 1 月 17 日重新入伍，任期为 4 年。c. 请愿人于 2022 年 5 月 16 日签署了 NAVMC 11905，现役混合退休制度 (BRS) 续发工资谅解声明，并选择了一次性付款。d. 在附件 (2) 中附上的咨询意见中，负责审理请愿人申请中涉及事项的办公室评论说，该请求有理有据，值得采取有利行动。请愿人的案件表明存在不公正
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 ICO。XXX XX USMC 编号：(a) 标题 10 USC§1552 (b) MARADMIN 575/17 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) HQMC 备忘录 1070 MPO，23 年 1 月 4 日的咨询意见 (3) 主题的海军记录 1. 根据参考文献 (a) 的规定，主题，以下简称为请愿人，向海军记录修正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，请求修正他的海军记录以确定获得继续工资 (CP) 的资格。 2. 委员会由、和组成，于 2023 年 1 月 18 日审查了申诉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下述纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实后发现，在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 申诉人的薪资入账基准日期 (PEBD) 为 2006 年 9 月 11 日，他于 2018 年 1 月 15 日加入混合退休金制度 (BRS)——选择 CP 的最后一天是 2018 年 9 月 10 日。请愿人于 2020 年 1 月 17 日重新入伍，任期为 4 年。c. 请愿人于 2022 年 5 月 16 日签署了 NAVMC 11905，现役混合退休制度 (BRS) 续发工资谅解声明，并选择了一次性付款。d. 在附件 (2) 中附上的咨询意见中，负责审理请愿人申请中涉及事项的办公室评论说，该请求有理有据，值得采取有利行动。请愿人的案件表明存在不公正
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 XXX XX 美国海军陆战队的海军记录 编号：(a) 10 USC § 1552 (b) MCO 1900.16 w/CH2 (MARCORSEPMAN) (c) MARADMIN 462-21 (d) MARADMIN 612-21 (e) MCO P1070.12K (IRAM) 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 第 11 页 (6105) 咨询条目，21 年 10 月 12 日和反驳声明，21 年 10 月 12 日 (3) 第 11 页 (6105) 咨询条目，21 年 10 月 27 日和反驳声明，21 年 10 月 29 日 (4) 报告期 21 年 5 月 27 日至 21 年 11 月 28 日的健康状况报告 (5) HQMC 备忘录 1070 JPL 的咨询意见，22 年 10 月 26 日 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下简称请愿人，向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，请求更正其海军记录，删除行政备注第 11 页 (6105) 咨询条目和相关反驳声明，即附件 (2) 和 (3)。此外，请愿人要求删除不利健康报告，即附件 (4)。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2022 年 12 月 8 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应对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、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，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，但等待绩效评估审查委员会 (PERB) 就封闭 (4) 做出决定的情况除外。b. 2021 年 10 月 12 日，请愿人因拒绝接种 COVID-19 疫苗而被发出 6105 咨询条目。作为回应，她提交了一份反驳声明，解释美国联邦药物管理局 (FDA) 批准的 COMIRNATY 疫苗不
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 XXX XX 美国海军陆战队的海军记录 编号：(a) 10 USC § 1552 (b) MCO 1900.16 w/CH2 (MARCORSEPMAN) (c) MARADMIN 462-21 (d) MARADMIN 612-21 (e) MCO P1070.12K (IRAM) 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 第 11 页 (6105) 咨询条目，21 年 10 月 12 日和反驳声明，21 年 10 月 12 日 (3) 第 11 页 (6105) 咨询条目，21 年 10 月 27 日和反驳声明，21 年 10 月 29 日 (4) 报告期 21 年 5 月 27 日至 21 年 11 月 28 日的健康状况报告 (5) HQMC 备忘录 1070 JPL 的咨询意见，22 年 10 月 26 日 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下简称请愿人，向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，请求更正其海军记录，删除行政备注第 11 页 (6105) 咨询条目和相关反驳声明，即附件 (2) 和 (3)。此外，请愿人要求删除不利健康报告，即附件 (4)。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2022 年 12 月 8 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应对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、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，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，但等待绩效评估审查委员会 (PERB) 就封闭 (4) 做出决定的情况除外。b. 2021 年 10 月 12 日，请愿人因拒绝接种 COVID-19 疫苗而被发出 6105 咨询条目。作为回应，她提交了一份反驳声明，解释美国联邦药物管理局 (FDA) 批准的 COMIRNATY 疫苗不
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
通过对现有的
•详尽：应该涵盖上个世纪任何时间，世界任何地方的所有疫苗。•明确：应该足够精确，以允许卫生专业人员确定是否实现了疫苗保护，以及何时以及如何进行疫苗接种计划。•信息性：代码系统应成为嵌入所有必要信息的本体论的一部分，以允许最终用户了解使用了哪种疫苗，可预防疫苗可预防的疾病，并根据哪种诉讼方法。•包括纸条：应允许从基于纸的疫苗接种卡中的书面小径数字化，包括非形式的缩写形式（例如infanrix6，代表Infanrix Hexa）。这样的小径代表了旧记录的主要部分。•包括数字跟踪：无论其编码如何，都应导入任何预先存在的数字记录。•可翻译：应将可转换回其他代码系统，以重新使用所有旧应用程序。
重新设计现有的诊断、治疗和病理学质量使用 (QUDTP) 计划，包括额外拨款 390 万美元用于提供
这些新的资助机会将充分利用医疗专业人员教育服务的大幅增长。如今，医疗专业人员的认证要求意味着有更多教育服务提供商（包括医学院和专业协会）有能力开展 QUM 资助活动。消费者和社区组织的数量及其推动消费者素养提高的能力也在增长。
现有的先进导体......
输电解决方案选择。从发电机到负荷中心的能源输送过程中的边际输电损耗可能很大。在受限区域增加输电容量可以带来显著的好处，例如降低拥堵成本和减少可再生能源削减。然而，竞争性输电扩建的项目选择过程并没有充分考虑输电效率。例如，在西南电力联盟 (SPP) 中，审查和评估响应输电业主 (TO) 选择提案请求而提交的提案的行业专家小组只为输电效率提供了 2% 的权重。11 传统上，输电解决方案的驱动因素是以最低成本提供可靠服务的需求，虽然像 Advanced Conductors 这样的 ATT 有可能创建更高效的电网，但项目选择
观点 医疗人工智能：欧洲法律视角 尽管欧盟委员会今年早些时候提出了针对“高风险人工智能”使用的新立法，但现有的欧洲基本权利框架已经对医疗人工智能的使用提供了一些明确的指导。
所有因使用医疗人工智能而产生的法律问题？不幸的是，有一个主要例外，涉及责任法问题，这特别让人工智能界感到不安。当医疗人工智能造成伤害时，谁将承担法律责任？软件开发商、制造商、维护人员、IT 提供商、医院还是临床医生？确实，严格责任（无过错责任）在欧洲法律下并非未知，尤其是对于危险物体或活动。这种方法既不是 CFR 要求的，也不是禁止的，因此从基本权利的角度无法最终回答民事责任问题。欧盟委员会意识到了这一挑战，并在之前提到的关于人工智能安全和责任影响的报告中宣布，它将评估引入严格责任制度以及对特别危险的人工智能应用的强制保险——这可能涵盖大多数医疗人工智能。这样的制度肯定有助于消除许多现有的关于医疗人工智能应用责任的模糊关系。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
绿化我们现有的房屋
改造带来经济，社会和环境利益：改善房屋的绩效不仅使气候受益。它有潜力在每个地区和社区中创造体面的就业机会，并在建筑中促进现有公司（尤其是中小企业及其供应链），直接与政府的“左右”议程交谈。在整个经济范围内，在需要额外的支持和紧急创造就业机会的时候，具有全面高价值技能的劳动力的潜力将维持经济。5个人家庭有许多重要的驱动因素，包括来自低能源账单的额外可支配收入，改善空气质量的健康益处，更舒适的房屋以及对房屋价值的改善。对于房东和资产经理，长期弹性和租户满意度提高了资产价值。旧的且效率低下的住房导致每年过热的冬季死亡11,500例，早期死亡4,000人死亡，并通过负面的健康影响增加了约20亿英镑的NHS费用。6，7到2050年，如果没有进行改编，每天的结构赤字每天将有82亿升水。