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留在海外的家属 (dro) - 三泽空军基地
2.3.1.2. 目的 与其军事赞助者一起居住在东道国的家属可享受东道国与美国之间签署的《部队地位协定》（SOFA）所规定的某些特权。当军人离开并将家属留在东道国时，某些 SOFA 不允许继续享受特权，例如免税燃料、继续参加 DODDS 等。DRO 解决了继续支持的限制，并为家属所在地提供了 COLA/OHA/BAH 的延续，除非成员在新的永久工作地点被分配了家庭住处，而指挥部赞助的家属仍留在当前海外地点。DRO 申请是在飞行员被选中执行任务之后、其离开海外工作地点之前提交的。以下是 DRO 示例：2.3.1.2.1. 一名飞行员的家属被限制性地分配到韩国，并要求他/她的家属在海外家属限制性巡视期间留在阿拉斯加或 2.3.1.2.2。一名空军人员已被选为 ACSC 人员，并选择将其家属留在德国，等待学校或 2.3.1.2.3 的后续 PCS。驻扎在阿拉斯加州埃尔门多夫空军基地的一名空军人员被分配到阿尔特斯空军基地，在阿肯色州小石城空军基地的途中有 60 天的 TDY，并要求家属在阿肯色州小石城空军基地接受培训期间留在埃尔门多夫。2.3.1.3. 要求提交 DRO 申请的空军人员必须满足以下条件：注意：vMPF 中还列出了要求
冷却还是不冷却？温度网络通过DRO
温度参数在训练和/或推理大型基本模型（LFM）（例如大语言模型（LLMS）和剪辑模型）中起着重要作用。，它调整了LLMS中的软马克斯函数的逻辑，这对于接下来的令牌生成至关重要，并且可以扩展训练夹模型的对比损失中的相似性。一个重要的问题仍然存在：“学习一个新网络以预测任何输入数据以增强LFM的个性化温度是否可行？”在本文中，我们提出了一个原则上的框架，用于学习一个小型但可推广的预测网络（TEMPNET），以改善LFM。我们的解决方案由一个新颖的学习框架组成，其强大的损失受到约束的分布强劲优化（DRO）和具有理论灵感的正确设计的fempnet。tempnet可以通过大型基础模型从头开始训练，也可以单独学到了审议的基础模型。它不仅用于预测个性化温度以促进LFM的训练，而且可以推广到新任务。我们在LLM和夹子模型上进行的实验表明，Tempnet极大地改善了现有解决方案或模型的性能，例如表1。可以在https://github.com/zhqiu/tempnet上找到重现本文实验结果的代码。
用于防御高级威胁的人工智能平台 DroneShield (ASX:DRO) 2023 年 4 月
• RFAI TM（射频频谱引擎）、DroneOptID TM（光学 AI 引擎）、SFAI TM（传感器融合 AI 引擎）• 这些引擎在 ISR 和电子战领域实时、在边缘检测和识别无人机和其他潜在威胁• 其结果是检测响应速度大幅提高、误报率降低，并且 DRO 系统检测、分类和跟踪新威胁的速度显著提高• 客户在购买系统时通过注册 SaaS 模式定期收到软件更新• 除雷达和摄像头外的所有硬件均完全内部设计和开发，不依赖第三方 IP• 履行 380 万美元的合同，为澳大利亚国防部提供电子战（“EW”）能力，以检测“前所未见的威胁”
最初发表于：Meroni，Alice；威尔斯，索菲 E；卡门·丰塞卡；雷·乔杜里（Ray Chaudhuri），阿纳布；凯迪克（Keith W） Vindigni，Alessandro（2024）。脱氧核糖核酸
DNA 梳理和 DNA 扩散是研究全基因组 DNA 复制叉动态的两种主要方法，它们将标记的基因组 DNA 分布在盖玻片或载玻片上进行免疫检测。DNA 复制叉动态的扰动会对前导链或滞后链的合成产生不同的影响，例如，在复制被两条链中的一条上的病变或障碍物阻断的情况下。因此，我们试图研究 DNA 梳理和/或扩散方法是否适合在 DNA 复制过程中分辨相邻的姐妹染色单体，从而能够检测单个新生链内的 DNA 复制动态。为此，我们开发了一种胸苷标记方案来区分这两种可能性。我们的数据表明，DNA 梳理可以分辨姐妹染色单体，从而可以检测链特异性改变，而 DNA 扩散通常不能。这些发现在从这两种常用技术获得的数据解释 DNA 复制动态时具有重要意义。
Frank Herzel*、Thomas Mausolf 和 Gunter Fischer 一种用于低抖动多 GHz 频率合成的新型架构
摘要：提出了一种由晶体振荡器和自由运行介质谐振器振荡器 (DRO) 驱动的锁相环 (PLL) 级联。为了最大限度地降低相位噪声、杂散音和抖动，使用较低 GHz 范围内的可编程 PLL1 来驱动具有固定倍频因子的毫米波 (mmW) PLL2。相位噪声分析得出两个 PLL 的两个最佳带宽，以使级联的输出抖动最低。通过分频 PLL1 的输出频率并通过由 DRO 驱动的单边带 (SSB) 混频器对其进行上变频，可以进一步降低 PLL1 中的相位噪声和杂散音 (杂散)。通过将 SSB 混频器纳入 PLL1 的反馈环路中，可以避免手动调整 DRO，并且可以采用低噪声自由运行 DRO。本文介绍了 SiGe BiCMOS 技术中的一种示例设计。
科学技术选集的附录...
国家深技术创业政策（NDTSP）旨在作为解决深技术初创公司面临的挑战并提供确定的政策干预措施以改善生态系统所面临的挑战。响应PM-Stiac的建议第21次会议，建立了NDSTP财团和一个工作组，以制定围绕Deep Tech Tech创业社区要求的全面政策框架。PSA办公室领导着起草NDTSP与许多利益相关者协商，包括促进行业和内部贸易部（DPIIT），电子和信息技术部（MEITY）生物技术技术部（MEITY），生物技术部（DBT），国防研究与发展组织（DRO），印度太空研究组织（DRO），太空研究组织（ISRO）等。
考虑尾流效应和内生不确定性的并网风力发电和储能系统容量估算：一种分布稳健方法
摘要 — 风电作为一种绿色能源，正在全球范围内迅速发展，同时，为缓解风电波动性而部署的储能系统 (ESS) 也应运而生。风电和储能系统的容量确定已成为一个亟待解决的重要问题。风电场的尾流效应会导致风速不足和下游风力涡轮机发电量下降，然而，这在电力系统的容量确定问题中很少被考虑。本文提出了一个双目标分布稳健优化 (DRO) 模型，用于确定考虑尾流效应的风电和储能系统的容量。建立了一个基于 Wasserstein 度量的模糊集来表征风电和需求的不确定性。具体而言，风电不确定性受第一阶段确定的风电容量的影响。因此，所提出的模型是一个具有内生不确定性（或决策相关不确定性）的 DRO 问题。为了求解所提出的模型，开发了一种基于最小 Lips-chitz 常数的随机规划近似方法，将 DRO 模型转化为线性规划。然后建立了迭代算法，并嵌入了求取最小Lipschitz常数的方法。案例研究证明了考虑尾流效应的必要性和所提方法的有效性。