OSD I 识别徽章计划 发起部门:行政和管理主任办公室 生效日期:2023 年 1 月 26 日 可发布性:已批准公开发布。可在指令司网站 https://www.esd.whs.mil/DD/ 上查阅。 重新发布和取消:国防部指令 1348.35,“OSD 识别徽章计划”,2013 年 11 月 19 日,经修订 批准人:行政和管理主任迈克尔·B·唐利 目的:根据国防部指令 5105.53 和 2021 年 1 月 11 日国防部副部长备忘录中的授权,此发布为 OSD 识别徽章计划制定政策、分配职责并规定程序,与国防部指令 (DoDI) 1348.33 一致。本次发行中,OSD 识别徽章被称为“OSD 徽章”。
斯蒂芬·A·伯恩利 指挥士官长 美国陆军安全援助司令部 指挥士官长 (CSM) 斯蒂芬·A·伯恩利于 2022 年 12 月 16 日担任美国陆军安全援助司令部高级士兵顾问。CSM 伯恩利来自弗吉尼亚州亚历山大市,于 1993 年 2 月加入美国陆军。他在俄克拉荷马州西尔堡接受基本训练,在德克萨斯州布利斯堡接受高级个人训练,以 14S 复仇者机组成员的身份毕业。在他的职业生涯中,他曾在空降和防空炮兵部队担任过各种职务,从毒刺炮手到指挥士官长。他之前的工作包括:德克萨斯州布利斯堡 CSM 32D 陆军防空反导司令部;德国凯泽斯劳滕第 10 陆军防空反导司令部 CSM;德国莱茵军械兵营第 7 防空炮兵第 5 营 CSM;作战士官长,第 3 防空炮兵团第 4 营,俄克拉荷马州西尔堡;高级士兵顾问,伊拉克陆军第 8 师军事过渡小组(47433),MNF-S;一等军士,总部和总部炮兵连,第 108 防空炮兵旅(空降);一等军士,第 1 太空营、第 1 太空旅、日本沙里基、太空与导弹防御司令部第 1 太空营、第 3 支队;一等军士,阿尔法炮兵连,第 82 空降师,第 4 防空炮兵团(ADAR)第 3 营(空降),第 4 ADAR 第 3 营(空降)排长;军官基础课程教官,第 6 防空炮兵团第 4 营,德克萨斯州布利斯堡;路易斯安那州波尔克堡联合战备训练中心(空降)作战中士和观察员控制员;北卡罗来纳州布拉格堡第 82 空降师第 4 ADAR 第 3 营(空降)三角洲炮台毒刺科中士和小队队长;韩国斯坦顿营第 5 防空炮兵第 5 营复仇者机组成员。CSM Burnley 完成了许多军事学校和课程,包括济州岛绳降和登山、丛林作战、跳伞长、格斗、联合火力、战斗参谋、陆军部队管理、高级士兵联合专业军事教育和高级军事过渡团队课程。他完成了士官教育系统各级的课程,并且毕业于美国陆军士官长学院第 61 班(驻地)和执行领导课程。他拥有理学学士学位。他获得的奖章和勋章包括功绩勋章、铜星勋章、功绩服务勋章(1 枚银勋章和 2 枚橡树叶勋章)、陆军嘉奖勋章(1OLC)、陆军成就勋章(4OLC)、联合功绩单位奖、陆军上级单位奖(1OLC)、陆军优良品行勋章(第 8 次颁发)、国防服务勋章(带铜星)、韩国国防服务勋章、伊拉克战役勋章、全球反恐战争服务勋章、人道主义服务勋章、海外服役勋章(带数字 5)、军事杰出志愿服务奖章、跳伞大师徽章、英国皇家跳伞员徽章,并且是圣芭芭拉古代教团的成员。他已婚,有两个孩子。
* 本文不应被视为代表挪威银行或联邦储备系统理事会的观点。所表达的观点为作者的观点,并不一定反映挪威银行或联邦储备系统的观点。本文受益于与 Knut Are Aastveit、Guido Ascari、Drago Bergholt、Jeffery Campbell、Fabio Canova、Francesco Furlanetto、Domenico Giannone、Luigi Iovino、Vegard H. Larsen、Elmar Mertens、Michele Piffer、Giorgio Primiceri、Giuseppe Ragusa、Alex Tagliabracci、Christian Wolf 以及会议和研讨会参与者的讨论。“经济和经济史系,B 栋,B3-1130 办公室,巴塞罗那自治大学,08193 巴塞罗那。电话:(+34)935814569。电子邮箱:luca.gambetti@uab.es。Luca Gambetti 感谢西班牙科学和创新部通过塞韦罗奥乔亚研发中心卓越计划 (CEX2019-000915-S) 提供的资金支持,感谢西班牙科学、创新和大学部通过拨款 PGC2018-094364-B-I00 和巴塞罗那经济学院研究网络提供的资金支持,感谢意大利研究和大学部通过 PRIN 2017 拨款 J44I20000180001 提供的资金支持。挪威银行,Bankplassen 2,PO Box 1179 Sentrum,0107 Oslo。电话:(+47)40641754。电子邮件:nicolo- maffiei.faccioli@norges-bank.no § 联邦储备委员会,20th & Constitution Ave. NW,邮寄地址:K-3620,20551 Washington DC。电话:(+1)2024408608。电子邮件:sarah.zoi@frb.gov
西悉尼“航空城”是一座占地 11,000 公顷的新城绿地开发项目,将引领西悉尼未来的城市化进程。拟建的开发项目采用以区域为基础的土地使用和分区方法,需要大量开发电力基础设施以满足该地区的长期需求。其中包括 Badgerys Creek 开发区,该开发区计划成为商业和工业开发中心。特别是,Badgerys Creek 开发区需要支持的关键基础设施是为 Elizabeth Enterprise Precinct 商业园区、悉尼水务高级水回收中心和 Elizabeth Drive 以南的 Badgerys Creek 企业区提供电力供应。总体而言,到 2050 年,该地区的连接预计将需要约 60MVA 的电力供应容量。
罗杰的理念的核心是,任何想加入的人都可以加入他的合唱团。合唱团不需要读谱,也不需要试唱,这些特点现在已成为全国各地民间合唱团的标准做法。罗杰鼓励每个人倾听和学习,并从一个部分转到另一个部分。罗杰对这些社区合唱团的理念是借鉴西画廊和其他和声演唱传统。非常感谢卡罗琳·罗布森和希娜·史密斯提供有关罗杰合唱团工作的信息,以及卡罗琳在短时间内介入指导阁楼歌手参加金徽章活动。
LTC Greer 是特克萨卡纳人,1996 年入伍陆军,担任运输经理。2001 年,他被选入 Green to Gold 计划,并在路易斯安那州国民警卫队担任 M1 艾布拉姆斯坦克指挥官,同时获得学士学位。在西北州立大学获得政治学学士学位。2003 年,LTC Greer 被任命为防空炮兵军官,并担任 D/5-5 ADA 的复仇者/毒刺排长,后来担任韩国红云营第 2D 步兵师特种部队营 (STB) 助理 S3。2006 年,他被分配到第 57 运输营 (TB),担任科威特阿里夫詹营第 513 运输公司 (TC) 的排长和执行官,以及华盛顿州刘易斯堡第 355 终端监督小组的指挥官。随后,他被分配到韩国凯西营 302D 旅支援营担任营 S-4。2011 年,格里尔中校接管了第 513 运输公司,并被部署到科威特,支持从伊拉克撤出装备,随后被部署到阿富汗巴格拉姆,支持 OEF。随后,他被分配到第 4 CAV BDE 担任 OC/T,之后进入弗吉尼亚州匡蒂科的海军陆战队指挥参谋学院。毕业后,LTC Greer 被分配到位于巴林麦纳麦的第 831 TB 地面部署和配送司令部,并担任美国驻阿拉伯联合酋长国大使馆的营执行官和海关官员。2016 年,他被任命为弗吉尼亚州李堡第 59 军械旅副指挥官,随后被任命为阿富汗巴格拉姆特种作战联合特遣部队-阿富汗支援作战官。2021 年,他担任华盛顿特区联邦 COVID-19 响应小组的供应链/配送经理。他之前的职务是陆军人才管理工作组 HQDA G-1 的人才管理行动官。LTC Greer 毕业于短程防空炮兵军官基础课程、基础空降课程、联合后勤上尉职业课程和海军陆战队指挥与参谋课程。他拥有圣马丁大学的工商管理硕士学位和海军陆战队的硕士学位。LTC Greer 获得的奖项和勋章包括:铜星勋章(1 OLC)、国防功绩服务勋章、联合服务嘉奖勋章、功绩服务勋章(3OLC)、陆军嘉奖勋章(3 OLC)、陆军成就勋章(1 SOLC)、阿富汗战役勋章、伊拉克战役勋章、韩国国防服务勋章、人道主义服务勋章、士官专业发展勋带、海外服务勋带、北约勋章、跳伞员徽章、战斗行动徽章和陆军参谋身份徽章。
摘要:脑电图 (EEG) 数据通常会受到伪影的影响。检测和去除坏通道(即信噪比较差的通道)是至关重要的初始步骤。由于数据质量、伪影性质和所采用的实验范式存在内在差异,从不同人群获取的 EEG 数据需要不同的清理策略。为了处理这些差异,我们提出了一种基于局部离群因子 (LOF) 算法的稳健 EEG 坏通道检测方法。与大多数现有的寻找通道全局分布的坏通道检测算法不同,LOF 相对于通道的局部集群来识别坏通道,这使其适用于任何类型的 EEG。为了测试所提算法的性能和多功能性,我们在从三个人群(新生儿、婴儿和成人)获取的 EEG 上进行了验证,并使用了两个实验范式(事件相关和频率标记)。我们发现,在校准其主要超参数(LOF 阈值)后,LOF 可应用于所有类型的 EEG 数据。我们利用现有的最先进 (SoA) 坏通道检测方法对该方法的性能进行了基准测试。我们发现,LOF 通过将 F1 分数(我们选择的性能指标)提高到新生儿和婴儿的约 40%,将成人的 F1 分数提高到 87.5%,从而超越了所有方法。
该方案基于产生微生物隔离和鉴定的不良腋窝气味(Corynebacterium spp。,葡萄球菌hominis,葡萄球菌属。和Micrococcus luteus)。该过程是为了获得模型的微生物培养,用于除臭产物的体外抗菌活性测试。这项研究是通过从人腋区域获取微生物样品,选择性培养基制备,通过条纹镀层的分离,微生物特征的鉴定(形态学,生化和分子鉴定)进行的。该方案可以用作进行类似研究的那些尝试进行微生物分离和鉴定Corynebacterium spp的示例。,葡萄球菌属。或微球属。或其他根据进行的研究进行调整的其他微生物。
摘要:脑电图 (EEG) 广泛应用于临床应用和基础研究。干脑电图为游戏和神经反馈期间的自我应用等新领域开辟了应用领域。在记录过程中,信号总是受到伪影的影响。手动检测坏通道是凝胶和干脑电图的黄金标准,但很耗时。我们提出了一种简单而强大的方法,用于自动检测脑电图中的坏通道。我们的方法基于对每个通道标准差的迭代计算。这些标准差的统计测量可作为坏通道检测的指标。我们将新方法与从手动识别的脑电图记录坏通道获得的结果进行了比较。我们分析了闭眼静息状态下的脑电图信号和头部运动数据集。结果显示,凝胶和干脑电图的静息状态脑电图准确率为 99.69%。对于两种设置中带有头部运动的数据集,我们的新方法的准确率为 99.38%。手动识别不良通道的黄金标准与我们的迭代标准差方法之间没有显著差异。因此,所提出的迭代标准差方法可用于静息态和运动脑电图记录中的不良通道检测。
摘要:脑电图 (EEG) 广泛应用于临床应用和基础研究。干脑电图为游戏和神经反馈期间的自我应用等新领域开辟了应用领域。在记录过程中,信号总是受到伪影的影响。手动检测坏通道是凝胶和干脑电图的黄金标准,但很耗时。我们提出了一种简单而强大的方法,用于自动检测脑电图中的坏通道。我们的方法基于对每个通道标准差的迭代计算。这些标准差的统计测量可作为坏通道检测的指标。我们将新方法与从手动识别的脑电图记录坏通道获得的结果进行了比较。我们分析了闭眼静息状态下的脑电图信号和头部运动数据集。结果显示,凝胶和干脑电图的静息状态脑电图准确率为 99.69%。对于两种设置中带有头部运动的数据集,我们的新方法的准确率为 99.38%。手动识别不良通道的黄金标准与我们的迭代标准差方法之间没有显著差异。因此,所提出的迭代标准差方法可用于静息态和运动脑电图记录中的不良通道检测。