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前线通知：240917-01 主题：即将发生伤亡……
日期和时间： 10 月 3 日 14:00（MT 时间） 10 月 5 日 14:00（MT 时间） 地点：Microsoft Teams 培训主题：伤亡项目办公室 目标受众：伤亡援助代表 (CAR)、MPF、主管、指挥官 请提前将您的问题提交至：ARPC.DPT.casualty@us.af.mil 电子邮件主题：CAR 培训问题 下一次强制性年度 CAR 培训将于 2025 年春季通过 TEAMS 举行。谢谢， ARPC 福利和权利 CAR 热线：720-847-3500 伤亡组织箱：ARPC.DPT.casualty@us.af.mil HQ 空军预备役人员中心科罗拉多州巴克利太空部队基地 AFPC 伤亡组织箱：AFPC.casualty@us.af.mil NGB 伤亡组织箱：NGB.A1.A1PS_casualty_org@us.af.mil HQ AFRC 伤亡组织箱：A1.ZR.ETMS@us.af.mil ______________________________________________________________________________ _ Microsoft Teams 需要帮助吗？立即加入会议：https://dod.teams.microsoft.us/l/meetup- join/19%3adod%3ameeting_f03a3d1e68a449789f047ba104fc2bc7%40thread.v2/0?context=%7b %22Tid%22%3a%228331b18d-2d87-48ef-a35f- ac8818ebf9b4%22%2c%22Oid%22%3a%22ef536f0e-eb07-4e05-9be8-57f4863831d9%22%7d 会议 ID：993 952 849 247 密码：fSnJGh
AI驱动的测试案例生成
这项研究调查了大型语言模型用于测试案例生成的利用。该研究使用Llama提供的大型语言模型和嵌入模型，特别是7B尺寸的Llama2，以生成定义输入的测试用例。这项研究涉及一种使用称为检索产生（RAG）和及时工程的自定义技术的信息。rag是本研究中在本地存储组织信息的一种方法，该信息用于创建测试用例。除了大型语言模型已准备好培训的预训练数据外，该存储的数据被用作互补数据。通过使用此方法，实现可以收集特定的组织数据，因此对所需域有更深入的了解。该研究的目的是研究AI驱动的测试案例生成如何影响整体软件质量和开发效率。这是通过比较基于AI的系统的输出与手动创建测试用例来评估的，因为这是研究时的公司标准。AI驱动的测试用例主要以覆盖范围和时间的形式进行分析，这意味着我们比较了AI系统可以生成测试用例与手动创建的测试案例相比。同样，考虑时间来了解如何影响发展效率。
使用（不是）大语模型在正式DSL中生成模拟模型 - 反应网络的研究
形式语言是建模和仿真的组成部分。他们允许将知识蒸馏成简明的模拟模型，可自动执行，解释和分析。但是，可以说最容易获得模型的方法是通过自然语言，这是计算机不容易解释的。在这里，我们评估了如何将大型语言模型（LLM）用于将自然语言形式化为模拟模型。现有研究仅使用非常大的LLM（例如商业GPT模型）进行探索，而无需微调模型权重。要缩小这一差距，我们展示了如何对开放量，7B参数Mistral模型进行微调，以将自然语言描述转化为特定于域语言的反应网络模型，从而提供自我托管，计算和内存有效的替代方案。为此，我们开发了一个合成数据代理，以作为微调和评估的基础。我们的量词评估表明，我们的微调Mistral模型可以恢复高达84的地面真相模拟模型。5％的案件。此外，我们的小规模用户研究展示了该模型在各个领域的一次性生成以及交互式建模的实际潜力。虽然有前途，但以当前形式，微型的小LLM无法赶上大型LLM。我们得出的结论是，需要更高质量的培训数据，并期望将来的小型和开源的LLM提供新的机会。
嵌入式系统的计算机视觉模型压缩技术：调查
摘要 - 深度神经网络在大多数计算机视觉问题中一直始终代表最新技术。在这些情况下，较大且更复杂的模型表现出优于较小架构的性能，尤其是在接受大量代表性数据培训时。随着视觉变压器（VIT）架构的最新采用和广告卷积神经网络（CNN），领先的主链体系结构的参数总数从2012年的6200万参数增加到ALEXNET的6200万参数，到2024年AIM-7B的2024年参数。因此，部署这样的深度体系结构在处理和运行时限制的环境中面临挑战，尤其是在嵌入式系统中。本文涵盖了用于计算机视觉任务的主要模型压缩技术，使现代模型可以用于嵌入式系统中。我们介绍了压缩亚地区的特征，比较不同的方法，并讨论如何在各种嵌入式设备上分析它时选择最佳技术和预期变化。我们还共享代码，以协助研究人员和新从业人员克服每个子区域的初始实施挑战，并为模型压缩带来现有趋势。压缩模型的案例研究可在https://github.com/venturusbr/cv-model-compression上获得。索引术语 - 安装系统，模型压缩，知识蒸馏，网络修剪，网络量化
利用航空售后市场的数字技术 - Maufox
世界领先的 MRO 服务提供商 SR Technics 已与 CFM International 的母公司之一赛峰航空发动机公司签署了一项为期五年的协议，SR Technics 将为 LEAP-1A 发动机提供快速维护卸载支持。这项多年期协议是继之前与赛峰签署的 CFM56-5B、CFM56-7B 和 LEAP-1B 发动机协议之后的又一项协议，表明 SR Technics 坚定致力于不断加强对 CFM 发动机和市场的支持。首次车间参观计划于 2023 年 7 月进行。多年来，SR Technics 和赛峰航空发动机公司在相互信任的基础上建立了牢固而持久的关系。2022 年 10 月，SR Technics 与 CFM International 签署了 LEAP-1B/1A 通用支持许可协议 (GSLA)。这使得 SR Technics 能够为客户提供新一代 LEAP 发动机平台的支持。LEAP 发动机服务将成为 SR Technics 在瑞士苏黎世的组织和产品组合不可或缺的一部分。发动机机械师和工程师的核心团队已经接受了赛峰航空发动机公司关于初始工作范围的培训，并得到了正在进行的工业化进程的支持。SR Technics 最近宣布在苏黎世的 Test Cell 2 设施破土动工，该设施还将包括 LEAP-1A/1B 和 CFM56-5B/7B 功能。
amedd - 陆军医疗部文职部队
2020 年 5 月，Joseph C. Rheney 先生被任命为美国陆军卫生局局长办公室 (OTSG) 高级管理团队成员。热烈欢迎 Chris Rheney 先生出任第 6 任 AMEDD 文职部队首长。Rheney 先生是美国陆军医疗司令部卫生局局长办公室 (OTSG) 的资源、基础设施和战略助理卫生局局长和 G-8/9 副参谋长。他担任卫生局局长的主要参谋顾问，负责与医疗资源、人力、设施管理、项目分析和评估以及陆军医学战略管理有关的所有政策、程序和管理。Rheney 先生负责管理监督陆军医学超过 70 亿美元的预算的规划、计划、预算和执行；超过 69,000 名医护人员的人力管理；超过 600 亿美元资产的财务和会计运作；整合陆军医疗设施的设施生命周期管理；以及支持陆军医学使命的企业分析、建模、系统优化和业务战略。G-8/9 是提供资源和基础设施以支持持续医疗服务和研究的关键推动者，旨在为全军提供支持，从而确保战备状态并保存战斗力，同时照顾我们的士兵及其家人。此外，Rheney 先生还被任命为医疗职业领域职能主管。
MILPERSMAN 1830-040 - MyNavy HR - Navy.mil
(b) DoD 7000.14-R，国防部财务管理条例 (DoD FMR)，2022 年 12 月 (c) OPNAVINST 1811.3A (d) 国防部 2022 年 10 月 25 日指令 1341.13 (e) SECNAVINST 1850.4F (f) BUPERSINST 1900.8E (g) BUPERSINST 1070.27E (h) 海军国防联合军事薪酬系统 (DJMS) 程序培训指南 (PTG) (i) NAVPERS 15665J，美国海军统一规定 1. 政策。根据参考文献 (a) 第 8330 节，已完成 20 年现役服务的士兵可以按照参考文献 (a) 第 8330 节申请转入舰队预备役。提交申请后，士兵的日期只能在士兵提出请求并得到指挥官 (CO) 的批准后才能更改，或因国家安全利益而被迫更改。根据参考文献 (b) 第 7B 卷第 2 章第 4.3 段，舰队预备役由转入参考文献 (a) 第 8330 节所述状态的海军士兵组成。它成立的目的是提供经验丰富的前正规海军或海军预备役士兵的可用来源。这些士兵可以在紧急情况或战争时期的动员初期无需进一步培训即可组织起来填补需要经验丰富的人员的职位。a. 舰队预备役成员可能会在以下情况下被命令服现役而无需他们的同意：
转录因子的结构基础ZBTB7A识别DNA的识别和ZBTB7A的影响，在人类急性髓样白血病中出现的体细胞突变
ZBTB7A属于一小部分转录因素，该因子在人类中有三个成员（7a，7b和7c）。他们在氨基端具有BTB/POZ蛋白相互作用结构域，在羧基端具有一个锌 - 纤维DNA结合域。他们控制着各种基因的转录，这些基因在造血，肿瘤发生和元质体（尤其是糖酵解）中具有不同的功能。ZBTB7A结合纤维包含共识g（A / C）CCC基序，在某些情况下以CCCC序列为止。的结构和突变研究表明，DNA特异性接触ZBTB7A的四纤维串联阵列是顺序形成的，是从ZF1 - ZF2结合到G（A / C）CCC（a / c）CCC的结合，然后扩散到ZF3 – ZF4之前的ZF2 - ZF2结合，该ZF3 – ZF4与DNA Backbone和3 0 CCC的结合。在这里，我们研究了在ZBTB7A DNA结合结构域内发生的T（8; 21） - 阳性急性髓样白血病患者中发现的一些突变。我们确定这些突变通常会损害ZBTB7A DNA的结合，最严重的破坏是由ZF1和ZF2突变引起的，而ZF3中的Frameshift突变最少，导致部分错误定位。在ZBTB7A上提供的信息 - DNA相互作用可能适用于ZBTB7B/C，它们在控制主要代谢时与ZBTB7A具有重叠的功能。
PHI-3技术报告：手机本地有能力的语言模型
We introduce phi-3-mini , a 3.8 billion parameter language model trained on 3.3 trillion tokens, whose overall performance, as measured by both academic benchmarks and internal testing, rivals that of models such as Mixtral 8x7B and GPT-3.5 (e.g., phi-3-mini achieves 69% on MMLU and 8.38 on MT-bench), despite being small enough to be deployed on a 电话。我们的培训数据集是用于PHI-2的扩展版本，该版本由大量过滤的公开可用的Web数据和合成数据组成。该模型还可以进一步符合鲁棒性，安全性和聊天格式。我们还提供了针对4.8T令牌训练的7B，14B型号的参数缩放结果，称为Phi-3-Small，Phi-3中，均比Phi-3-Mini（例如，MMLU上的75％，78％，在MT-Bench上的8.7，8.7，8.7，8.7，8.7，8.7，8.7）。为了增强多语言，多模式和长篇文化功能，我们在PHI-3.5系列中介绍了三个模型：Phi-3.5-Mini，Phi-3.5-Moe和Phi-3.5-Vision。与其他类似规模的开源模型相比，具有66亿个活动参数的16 x 3.8B MOE模型，在语言推理，数学和代码任务方面取得了卓越的性能，例如Llama 3.1和Mixtral系列，以及与GEMINI-1.5-FLASH和GPT-FLASH和GPT-FLASH和GPT-4O-MINI相比。与此同时，Phi-3.5-Vision是一个源自PHI-3.5- mini的42亿个参数模型，在推理任务方面表现出色，并且擅长处理单片图像和文本提示，以及多图像和文本提示。
明尼苏达州 - 账单的引入
Schwartz引入了：H。F. No.2037，与直接护理和治疗有关的法案；建立专员和直接护理和治疗部；废除直接护理和治疗执行委员会；修改明尼苏达州法规，2024年，第10.65节，第2条； 15.01; 15.06，分区1; 15a.0815，第2段； 15a.082，第1、3、7段； 43a.08，第1款，1A； 245.021; 245.073; 246.13，第1段； 246b.01，通过添加一个细分； 246C.01; 246c.015，细分3，通过添加一个细分； 246C.02，第1段； 246C.04，第2款，第3款； 246C.07，第1、2、8段； 246c.09，第3段； 246c.091，第2、3、4段； 252.021，通过添加一个细分； 252.50，细分5； 253.195，通过添加一个细分； 253b.02，第3款，4C，通过添加一个细分； 253b.03，第7段； 253b.041，第4段； 253b.09，第3A段； 253b.18，第6段； 253b.19，第2段； 253b.20，第2段； 253d.02，分区3，通过添加一个细分； 254b.05，第4段； 256.045，第6、7区，通过添加一个细分； 256G.09，第3段； 352.91，第2A，3C，3D，4A； 524.3-801; 611.57，分区2；法律2024，第125章，第5条，第40节；废除明尼苏达州法规2024年，第246b.01节，第2条； 246C.015，第2款，5A，6； 246c.06，第1、2、3、4、5、6、7、8、9、10； 246c.07，第4款第5款； 246c.08; 252.021，分区2； 253.195，第2段； 253b.02，分区7b； 253d.02，第7段； 254b.01，第15段； 256.045，第1A区； 256G.02，第5A段；法律2024，第79章，第1条第20条；法律2024，第125章，第5条，第41条；法律2024，第127章，第50条，第41条。