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经济与管理（BEM）
经济学和管理学士学位（BEM）旨在通过运用广泛的技能和技术能力来建模，了解和管理涉及各种经济因素的复杂场景，从而为您提供对经济和管理科学基础的全面了解。BEM计划着重于经济决策所涉及的主要主题的创造性教学和整合：经济和管理科学，法律和定量方法，并深入探讨了计算机科学，大数据和人工智能领域。将实施不同的教学方法来帮助您获得专业能力：实践实验室，项目和研讨会将培训您将理论基础与实际应用集成。在BEM计划期间，您将开发重要的软技能，例如沟通，团队合作和自我指导学习，并将接受培训，以创造性地独立地运用自己的技能，以适应您将要面对的每种情况。通过参加此计划，您将能够通过在BEM计划中获得的各种工具来分析和响应各种业务和经济方案。
BEM 137 1 of 3健康密歇根州计划
•BEM 220，住所。•BEM 221，身份。•BEM 223，社会保险号。•BEM 225，公民身份/外国身份。•BEM 255，儿童抚养费。•BEM 256，配偶/父母支持。•BEM 257，第三方资源责任。•BEM 265，机构状况。•BEM 270，追求福利。可靠的覆盖范围
JBLM 环境管理体系代表培训
说明： • 使用下面红色文本中的 JBLM 网站链接访问培训和表格。 • 任命一名 BEM 并让他们填写预约单和注册表。 • 让 BEM 阅读手册并观看培训视频，然后填写认证表。 • BEM 现在可以访问 JBLM 网站链接来完成每月检查表。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
边界元素方法中的高级技术
本论文描述了旨在提高边界元素方法（BEM）的效率的研究活动，专门关注在声学和电磁模拟领域内的数学和算法挑战。BEM方法中的贡献机会很多，因为该方法在某些特定的应用方案中提出的挑战。BEM中的进步可能包括函数离散化，数值和分析集成或预处理技术。当前，最广泛的扩展技术涉及离散化方法，可以将其描述为低阶，因为它们采用了低阶，通常是一两个表示功能。尽管如此，分析表明，高阶方法在许多情况下提供了更好的计算效率。本论文在这一研究领域中深入研究了各种技术。这项研究扩展到医学成像的领域，特别是在磁共振成像（MRI）中提高（LARMOR）频率共振的高阶挑战。所提出的方法产生了令人鼓舞的结果，表明共振分解过程的潜在改善。引入了二维问题的快速直接求解器，利用从任意结构中提取循环问题。通过制定临时策略，进一步扩展了此方法以支持高阶离散功能。同时，不同的方法可能会导致计算和内存强度之间的不同权衡。一个关键的挑战是与BEM中产生的密集矩阵相关的隐含计算复杂性，在BEM中，标准求解器的时间复杂 - 最多为O（n 3），n是未知数的数量。快速求解器允许减轻这种效果，并且所选方法可能是出现的时间复杂性及其内在适应性之间的妥协。这项研究活动引入了一种多内核方法，旨在有效地压缩涉及多个操作员的BEM矩阵。提出的方法有效地降低了记忆成本，而无需增加计算成本。总而言之，这些活动促进了数值的演变，从工程应用到医学科学的成像技术。
基于迭代优化和学习的物联网系统，用于互联建筑的能源管理
摘要 —建筑物占一次能源的近 40% 和温室气体排放的 36%，是推动气候变化的主要因素之一。减少建筑物能耗，实现零能耗建筑是确保实现未来气候和能源目标的重要支柱。然而，由于建筑负荷和客户舒适度需求的高度不确定性，以及建筑热特性的极端非线性，开发有效的零能耗建筑能源管理 (BEM) 技术面临着巨大的挑战。本文提出了一种基于学习的新型迭代物联网系统来应对这些挑战，以实现互联建筑 BEM 的零能耗目标。首先，基于物联网的 BEM 系统中的所有建筑都与聚合器共享其运行数据。其次，聚合器使用这些历史数据训练基于深度确定性策略梯度方法的深度强化学习模型。学习模型生成预冷或预热控制动作，以实现建筑供暖通风和空调 (HVAC) 系统的零能耗 BEM。第三，为解决暖通空调系统与建筑内部热增益负荷之间的耦合问题，开发了一种迭代优化算法，将基于物理和基于学习的模型相结合，通过合理安排建筑负荷、电动汽车充电周期和储能系统，最大限度地减少现场太阳能光伏发电量与实际建筑能耗之间的偏差。最后，考虑客户的舒适度要求，制定最佳负荷运行计划。然后，所有连接的建筑物根据聚合器发布的负荷运行计划运行其负荷。通过使用来自 Pecan Street 项目的真实建筑数据进行模拟，验证了所提出的基于学习的迭代物联网系统。
采用边界元法和 Aifantis 梯度弹性理论进行弹性静力学分析
摘要：微纳结构的应用日益广泛，这引起了人们对包含尺度效应的理论的兴趣，因为经典连续体理论在捕捉依赖于尺寸的效应方面存在局限性。出于这样的动机，本文使用边界元法 (BEM) 进行三维弹性静力学微结构建模。为了解释微结构效应，采用了 Aifantis 提出的简化梯度理论，这是 Mindlin 一般理论的具体化。建立了变分论证来确定问题的控制方程和边界条件。该论证解释了梯度弹性的基本解，并借助倒数恒等式构建了积分轮廓表示。Proriol 谱函数的弯曲三角元素用于近似 BEM 离散化的几何和物理参数。所提出的公式得出的结果与文献中的其他分析一致。
CNICINST 11000.3A N4 2021 年 5 月 11 日 CNIC 指令...
CNICINST 11000.3A N4 2021 年 5 月 11 日 CNIC 指令 11000.3A 来自：海军设施司令部指挥官 主题：区域检查、建筑经理和建筑能量监测程序 参考：(a) OPNAVINST 3120.32D (b) OPNAVINST 4100.5E (c) SECNAVINST 4101.3A (d) OPNAVINST 5100.23G 附件：(1) 设施区域检查协调员任命备忘录模板 (2) 建筑经理任命备忘录模板 (3) 建筑能量监测任命备忘录模板 (4) 建筑经理/建筑能量监测标牌模板 (5) 建筑经理每月检查清单 (6) 建筑能量监测每月检查清单 (7) 区域检查程序 1. 目的。发布有关所有设施的区域检查、建筑管理员 (BM) 和建筑能源监测员 (BEM) 的职责和程序的指导，无论海军设施和特殊区域的维护单位识别码 (MUIC) 如何。该综合计划设定了准确识别、报告和监测设施和能源差异的要求，以进行生命周期维护和建筑物、结构和地面的功能运行。它结合了 BM 和 BEM 角色，以最大限度地提高效率，并提供一致的框架来促进安全、宜居和节能的不动产，如参考 (a) 至 (d)。BM 和 BEM 角色可能由两名或多名人员在较大的建筑物和设施中分担。2. 取消。CNICINST 11000.3。3. 适用性。本指令适用于海军设施及其在永久位置的相关特殊区域，如国防部长办公室每年发布的永久位置主列表中所定义。
无条件安全的量子承诺与预处理∗
自1990年以来就已经知道[IL89，GOL90]，几乎所有有趣的经典加密任务都需要计算安全性，此外，硬度假设至少与单向函数的存在一样强。因此，这些密码任务无条件地面对“𝖯=𝖭𝖯”，通过复杂性理论家进行了强烈的研究这些密码任务特别包括构建承诺方案，其可行性等效于单向函数的存在。自1990年代以来[OW93]自1990年代以来所研究的辅助输入密码学是一个非均匀版本的加密版，协议中的每个方可以访问某些可能无法有效准备的公共信息的副本。这不是与非统一安全性混淆，这是默认的安全性概念，除了在多项式时间内运行，对手在开始时从其他协议执行中从效率低下的预处理阶段或一些残留信息中获取一些建议。遵循相同的证据，相同的障碍是“𝖯？=𝖭𝖯”仍然适用于这种更轻松的设置考虑到这个困难，自然要考虑构建量子承诺。最近的作品表明，就其与量子加密的紧密连接而言，量子承诺与经典作用相似，在大[yan22，bcq23，bcq23，bem + 23]和量子复杂性[BEM + 23]方面与量子密码的紧密联系起来。尽管如此，仍然有理由推测任何合理的量子计算密码学都可能面临其他障碍。虽然从统计上（理论上）对双方的承诺也是不可能的，甚至是量子上的[May97，LC97]，但最近的作品表明，在复杂性假设[BCQ23，BEM + 23，BRA23]下，计算安全性的可能是可能的，显然比较温和的是较温和的。 LMW23]。这条工作表明，实现计算安全的量子密码学可能不容易受到适用于经典加密术的相同障碍的影响。的确，所有先前的量子计算密码