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BAR 1 部分 FCL - 民航部
其后续修订，特此制定以下要求，供所有相关人员遵守，民航局局长有权采纳和修订文莱航空要求。据此，特此制定以下 AMC 和 GM，供所有相关人员遵守。本 AMC 和 GM 应称为 BAR 1 Part FCL - 可接受的合规方式和指导材料，任何对此标题的引用均指指管理人员执照认证所需满足的要求的这些法规。
直升机 (FCL 2) - 科索沃民航局
当局 – 指科索沃共和国民航局，私人飞行员执照教学设施（PPL 设施） – 按照 JAR-FCL 2.125，获得授权开展获取私人飞行员执照的专业培训的法人实体，飞行训练组织（FTO） – 获得授权开展获取飞行员执照和授权的专业培训的法人实体，JAA 成员国 – 签署关于制定、接受和实施联合航空要求的协议，该协议于 1990 年 9 月 11 日在塞浦路斯签署，联合航空当局（JAA） – 欧洲民航会议（ECAC）的附属机构，由负责为成员国颁布民航领域法规的机构代表组成，联合航空要求 - 飞行机组人员许可（JAR FC L） – 关于获取机组人员执照和授权的条件和程序的航空法规。 JAR-FCL 2 包含有关飞行机组成员（直升机飞行员）许可的规定，飞行员执照（直升机）——持有人可以根据执照中规定的授权和所持执照类型执行直升机飞行机组成员职责的文件，类型等级培训组织 (TRTO)——获得类型授权的法人实体，
Edge-ai的联合持续学习
edge-ai是边缘计算和人工智能（AI）的收敛性，已成为一个有希望的偏见，可以在网络边缘部署高级AI模型，靠近用户。在Edge-ai中，联邦持续学习（FCL）已成为一个当务之急，该框架融合了不同客户的知识，同时保留数据隐私并在学习新任务时从先前的任务中保留知识。这样做，FCL旨在确保在动态和分布式环境中学习模型的稳定和可靠的性能。在这项调查中，我们彻底回顾了最新的研究，并介绍了Edge-AI的FCL的首次全面调查。我们根据三个任务特征对FCL方法进行分类：联合班级持续学习，联合领域持续学习和联合任务持续学习。对于每个类别，提供了对代表性方法的深入调查和审查，涵盖了背景，挑战，问题形式化，解决方案和局限性。此外，还审查了FCL授权的现有现实世界中的现实信息，这表明FCL在不同的应用域中的当前进展和潜力。此外，我们讨论并突出了FCL的几个前瞻性研究指示，例如针对FCL和FCL的算法 - 硬件共同设计与基础模型，这可以为Edge-AI时代提供对FCL的未来发展和实际部署的见解。
使用侵入性冠状动脉造影对未来心肌梗塞的深度预测：可行性研究
抽象背景血管造影参数可以促进冠状动脉病变的风险分层，但在预测未来心肌梗死（MI）方面仍然不足。我们的目标是比较人类，血管造影参数和深度学习（DL）的能力，以预测基线不显着的CAD患者中未来MI的病变。我们回顾性地包括对MI进行侵入性冠状动脉造影（ICA）的患者，其中5年内已经进行了先前的血管造影。比较了人类视觉评估，直径狭窄，区域狭窄，定量流量比（QFR）和DL预测未来罪魁祸首（FCL）的能力。总共分析了746个FCL和非硫磺病变（NCL）的ICA图像。每种模式的预测模型是在训练集中在测试集中验证之前开发的。dl表现出最佳的预测性能，曲线下的面积为0.81的面积为0.81。dl表现出显着的净重新分类改进（NRI），与直径狭窄相比，NRI呈阳性。在所有模型中，DL表现出最高的精度（0.78），其次是QFR（0.70）和区域狭窄（0.68）。基于人类视觉评估和直径狭窄的预测的精度最低（0.58）。现在需要进行较大的研究来确认这一发现。在这项可行性研究中的结论，DL在预测FCL中的表现优于人类的视觉评估，并确定了血管造影参数。
在模拟家庭环境中联合学习社会适当的代理行为
随着社会机器人越来越多地整合到日常生活中，将其行为与社会规范保持一致至关重要。对于他们广泛的开放世界应用程序，探索联邦学习（FL）设置很重要，在这些设置中，单个机器人可以在其中学习其独特的环境，同时还可以从彼此学习。在本文中，我们提出了一种新颖的FL基准，该基准使用多标签回归目标评估不同的策略，每个客户单独学习以预测不同机器人行动的社会适当性，同时也与他人分享他们的学习。此外，通过不同的上下文将培训数据分开，以使每个客户逐渐学习跨环境，我们提出了一种新颖的联合持续学习（FCL）基准，该基准适用于基于FL的方法，以使用最先进的持续学习（CL）方法，以在不同的上下文背景下持续学习社会适当的推动力。联合的平均权重（FedAvg）作为一种强大的FL策略出现，而基于彩排的FCL可以通过上下文分配逐步学习机器人行动的社会适当性。
特征聚合具有潜在的生成重播，用于联邦的持续学习社会适当的机器人行为
摘要 - 机器人要探索联合学习（FL）设置至关重要，在这些设置中，几个并行部署的机器人可以独立学习，同时还可以彼此分享他们的学习。现实世界中的这种协作学习要求社交机器人动态适应不可预测和不可预测的情况和不同的任务设置。我们的工作通过探索一个模拟的客厅环境来帮助解决这些挑战，在该环境中，机器人需要学习其行为的社会适当性。首先，我们提出了联合根（FedRoot）平均，这是一种新型的体重聚集策略，它使客户从基于任务的学习中进行学习。第二，为了适应具有挑战性的环境，我们将Fedroot扩展到联合潜伏的生成重播（FedLgr），这是一种新颖的联盟持续学习（FCL）策略，该策略使用基于FedRoot的重量聚集，并将每个客户嵌入了每个客户的生成器模型，以促进伪造的功能嵌入，以使知识的特征嵌入者忽略了一种资源良好的效果。我们的结果表明，基于FedRoot的方法提供竞争性能，同时也导致资源消耗量大幅度降低（CPU使用率高达86％，GPU使用率高达72％）。此外，我们的结果表明，基于FedRoot的FCL方法的表现优于其他方法，同时还提供了有效的解决方案（最多84％的CPU和92％的GPU使用率），FedLGR在评估中提供了最佳结果。
Premier Contracts Umbrella 满足您的 IT 任务 - DISA
• BLUF：SETI 旨在为 IT 任务领域中的新、独特或复杂问题开发创新解决方案；此外，还能够设计解决方案以解决 IT 服务组合中现有的复杂能力差距。• 支持：DISA 和 DoD 任务合作伙伴 • 订购期：F&O：'19-'29 | SB：'20-'30 • 上限价值：75 亿美元 • 评估方法：任务订单可能采用 LPTA 或权衡方法 • 合同类型：所有固定价格和成本型合同的变体，加上 T&M 和工时 • 完整和开放以及小型企业套件：25 名 SB 获奖者；15 名 F&O 获奖者（两个套件中的所有 Prime 获奖者都拥有最低 SECRET FCL）
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行业就业援助内部威胁计划 (ITP)
内部威胁计划高级官员可以是 FSO 或符合要求的任何其他员工。如果 FSO 未被选为内部威胁高级官员，FSO 仍必须是该设施内部威胁计划不可或缺的成员。企业家族可以选择实施全公司内部威胁计划，并指定一名高级官员来建立和执行该计划。使用全公司内部威胁计划高级官员的每个已获批准的法律实体必须单独指定该人作为该法律实体的内部威胁高级官员，并将其列入关键管理人员 (KMP) 名单。当某个部门或分支机构根据保护要求获得 FCL 时，该部门或分支机构可以指定全公司内部威胁计划高级官员作为 KMP，或指定其他员工担任该部门或分支机构的内部威胁计划高级官员。