XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDuty
FY-25 现役 O-5 线
发布和批准流程很长。请注意，此跟踪器上的每个地点都涉及该地点内的多个办事处。由于批准流程的复杂性，有时某个地点不会发生重大变动（可能是数周）。这并不罕见。有关批准流程时间表的更多信息：晋升委员会批准流程
FY-25 现役 O-5 线
发布和批准流程很长。请注意，此跟踪器上的每个地点都涉及该地点内的多个办事处。由于批准流程的复杂性，有时某个地点不会发生重大变动（可能是数周）。这并不罕见。有关批准流程时间表的更多信息：晋升委员会批准流程
FY-25 现役 O-5 线
发布和批准流程很长。请注意，此跟踪器上的每个地点都涉及该地点内的多个办事处。由于批准流程的复杂性，有时某个地点不会发生重大变动（可能是数周）。这并不罕见。有关批准流程时间表的更多信息：晋升委员会批准流程
FY-25 现役海军首席军士长
MACM(IW) 马修·J·保罗 美国海军 M NDCM(DWS/NAC/FPJ) 纳尔逊·E·特雷瓦利昂 美国海军 M CDR 何塞·L·加尔萨 美国海军 1320 M CWO4 约瑟夫·P·阿贝 (ABE) 美国海军 7311 M ABCM(AW/SW) 约书亚·M·汉森 (ABH) 美国海军 M ABCM(AW/SW) 理查德·G·洛 (ABE) 美国海军 M ABCM(AW/SW) 阿尔奎恩·G·帕克 (ABH) 美国海军 M ABCM(AW/SW) 沙文·L·萨沃伊 (ABH) 美国海军 M ABCM(AW/SW/IW) 特洛伊·A·特雷西 (ABH) 美国海军 M AOCM(AW/SW/IW) 罗德里克·L·安德森 美国海军 M AOCM(AW/SW) 阿多尼亚·M·卡森美国海军 M AOCM(AW/SW) 迈克尔·S·卡特伦 美国海军 M
埃文河畔斯特拉特福区理事会生物多样性职责首先...
开发管理生物多样性净收益1990年《城镇与国家规划法》的附表7A（按照《环境2021年环境法》 14插入）要求开发商提供10％的生物多样性净收益（BNG）。计划官员促进了该过程，并确保开发人员履行其义务。这一要求在2024年2月和2024年4月的小地点进行了重大开发。企业战略理事会计划2023-2027理事会计划将“气候变化”重点介绍为重点领域，并具有“增加和保护对自然恢复的积极影响”的目标。所有理事会的职能都将寻求确保安理会计划的目标和目标。生态紧急情况在2024年4月15日星期一，埃文河畔斯特拉特福市议会的内阁认可了宣布生态紧急情况。确定了几个工作领域，以帮助确保理事会在该地区提供可衡量的净收益。与沃里克郡农村枢纽合作的农民免费树木，埃文河畔斯特拉特福市议会为一个为农民提供免费树木的计划做出了贡献，以寻求增加整个地区的树木覆盖。理事会庄园/地面维护
北约未分类职责地点
首席技术办公室 (CTO) 由首席技术官领导，担任机构技术和设计权威 (ATDA) 和 NCI 机构内的创新主管，支持总经理担任高级技术和创新顾问。CTO 为机构的所有组织实体提供创新和技术保障支持，以确保以一致和专业的方式提供技术能力和服务，符合北约企业级架构和 NCI 机构战略计划和业务计划。CTO 作为一名战略思想家，领导 NCIA 技术战略和实现北约数字化转型所需的相关战略变革举措。CTO 职能不断分析将新技术引入 NCI 机构服务目录和技术路线图的可能性。作为北约企业生命周期的一部分，CTO 负责所有信息和通信技术 (ICT) 能力和服务在设计、实施和执行阶段的技术一致性、架构集成和工程质量标准的应用。 NCI 机构成立了空间技术采用和恢复 (STAR) 团队，旨在为联盟在空间领域的所有领域提供综合和集成的支持。该团队致力于利用空间领域技术为北约提供防御和威慑，确保北约的技术优势能够从为联盟安全、有弹性和有效地使用空间领域技术中受益。工程师 (空间) 将向 STAR 主管、首席技术官负责，支持在所有空间领域能力领域实施 NCIA 空间技术战略，并协调整个 NCIA 的空间组合交付，并在适当情况下支持空间能力包开发。此外，工程师 (空间) 将负责定义和交付空间解决方案以支持联盟空间社区，同时维护与联盟空间社区的关系，并在空间工作组和其他论坛上代表该机构。工程师 (空间) 将负责开发和管理联盟空间社区使用的空间技术原型。
分析用于预测轻型车辆碳排放的学习算法
摘要 - 这项研究对用于预测轻型车辆的碳排放的不同学习方法进行了比较分析。随着对环境可持续性的日益关注，对碳排放的准确预测对于制定有效的缓解策略至关重要。工作评估了经过车辆特定数据属性训练的各种算法的性能，以预测不同轻型模型的燃料类型的发射模式。这项工作使用Cariq App和设备收集的两个实时汽油和柴油数据集。加拿大政府数据集也从在线存储库中使用用于预测车辆排放。评估是基于其预测精度。这些发现揭示了对不同学习技术在准确估算车辆的碳排放量的有效性的见解，为环境可持续性和运输计划领域的政策制定者和研究人员提供了宝贵的指导。
``我的袖子上的心脏''：从记忆到责任
机器学习模型可以在版权上侵犯吗？机器学习模型存储了构成的内容吗？这篇正在进行的工作法律评论文章的重点是开发的经验数据，部分原因是回答这个问题：是的。一组非条件图像发生器，扩散模型（n = 14），在由名人面孔组成的数据集的小切片上进行培训。然后，使用各种相似性指标将来自这些发电机的合成数据输出与训练数据进行比较。正如经验数据所示，问题不是可以包含受版权保护的作品的模型，而是模型包含版权作品。在某些情况下，模型有99％的机会产生与训练数据几乎相同的图像。在其他情况下，即使经过10,000代，模型也不会产生任何可能被认为相同的图像（尽管发现相似性是可能的）。本文使用示例数据来主张将一系列职责放在模型所有者上。
2025 财年现役分阶段计划 (LCDR (Line))
URL 每月 185 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 679 1234 1234 URL 至今 185 222 259 296 333 370 407 444 481 518 555 1234 HR 每月 5 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 20 36 36 HR 至今 5 6 8 9 10 11 12 13 14 15 16 36 EDO 每月 8 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 30 55 55 EDO 至今 8 10 12 13 15 17 18 20 21 23 25 55 AED 每月 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 AED 至今 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 AMD 每月 3 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 12 22 22 AMD 至今 3 4 5 5 6 7 7 8 9 9 10 22 IP 每月 9 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 34 61 61 IP 至今 9 11 13 15 16 18 20 22 24 26 27 61 CW 每月 11 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 39 71 71 CW 至今日期 11 13 15 17 19 21 23 26 28 30 32 71 CWE 每月 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 2 CWE 截至日期 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 INT 每月 11 3 2 2 2 3 2 2 2 3 2 41 75 75 INT 截至日期 11 14 16 18 20 23 25 27 29 32 34 75 MS 每月 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 4 7 7 MS 截至日期 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 7 PAO 每月 2 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 5 10 10 PAO 迄今 2 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 10 FAO 每月 3 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 9 17 17 FAO 迄今 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 17 OCN 每月 3 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 13 23 23 OCN 迄今 3 4 5 6 6 7 8 8 9 10 10 23 LDO(SURF) 每月 8 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 31 56 56 LDO(SURF) 迄今 8 10 12 13 15 17 18 20 22 24 25 56