德国联邦国防军军乐服务部门横向进入者须知 亲爱的音乐家, 1)我们很高兴您有兴趣在德国联邦国防军军乐服务部门工作。您可能对军事音乐家的日常工作有很多疑问。作为一支交响管乐团,该乐团的音乐工作与民间交响乐团有许多相似之处。当然,乐器的排列、演奏的形式,以及军人的身份都有着明显的差别。如果您还没有机会了解军事音乐家的音乐和军事工作日常,我们建议您首先参观您所在地区的音乐团。音乐团的联系方式如下:www.bundeswehr.de/de/organisation/streitkraeftebasis/organisation/streitkraefteamt/zentrum-militaermusik-der-bundeswehr?uri=ci%3Abw.skb_milmus 如果您对未来的工作环境已经有了足够的印象,请与德国联邦国防军职业咨询办公室预约,以启动申请流程。德国联邦国防军职业咨询电话热线 => 0800 9800880 德国联邦国防军职业咨询在线预约 => www.bundeswehrkarriere.de 如果您想先“幕后”看看,您可以选择在您所在地区的德国联邦国防军音乐团实习。在职业咨询办公室,你向德国联邦国防军的职业顾问解释说,你想申请所谓的“横向进入德国联邦国防军军乐服务队带剑结士官的职业生涯”。通常,职业顾问会根据您的大学学位尝试让您对德国联邦国防军的其他职位产生兴趣(部队军官、德国联邦国防军行政部门公务员等)。由于您想在德国联邦国防军的音乐团中担任管弦乐演奏员,因此您应该只申请德国联邦国防军军乐部门的剑尾士官职业。职业顾问将与您一起填写申请表。请在此申请表内附上您的出生证明、表格形式的简历、两张护照照片、学校和大学证书的复印件以及您以前的就业推荐信和就业证明。您的职业顾问将接受您的完整申请。在接下来的四个月内,您应该会收到德国联邦国防军职业中心发来的军事能力倾向测试和音乐中士考试的邀请。如果您没有收到信件,请联系您的职业顾问。或拨打德国联邦国防军人事管理办公室的以下电话号码:0221 / 9571 3544。军事能力评估 军事能力评估将在杜塞尔多夫的德国联邦国防军职业中心进行,通常需要一到两天的时间。适用性评估由以下部分组成:
网络和电信 • 网络通信 • 技术和服务器基础设施 • 运营支持企业应用程序和 NMCI • 企业应用程序和 SharePoint 站点 • SIPRNET • NMCI 管理 • DON 应用程序和数据库管理系统 (DADMS)
• 为开发具有“GAAFET”结构的集成电路而“专门设计”的“ECAD”“软件”不属于 ECCN 3D006 的范围,如果此类软件未经修改便用于开发以下集成电路:(1) 不具有 GAAFET 结构;(2) 处于“生产”状态;并且 (3) 仅因反恐原因而受管制或属于 EAR99 物品。请参阅:EAR 第 772.1 节“专门设计”定义的第 (b)(3) 段。 • 为开发具有“GAAFET”结构的集成电路而“专门设计”的“ECAD”“软件”不属于 ECCN 3D006 的范围,如果 (1) 该软件未经任何修改而开发时“知道”它将用于开发不具有 GAAFET 结构的集成电路,而这些集成电路仅因反恐原因而受管制或属于 EAR99;并且 (2) 有与软件开发同时期的文件,这些文件全部支持该设计意图。请参阅:EAR 第 772.1 节中“专门设计”定义的第 (b)(4) 款。• 符合 ECCN 3D006 开头定义的 ECAD 软件还必须满足管制物项清单第 (a) 或 (b) 款规定的标准。这些段落指的是业界称为布局布线的 EDA 软件,以及“RTL”到“GDSII”数字设计流程中的 RTL 综合软件。
MIT 机构政策作为一所私立机构,MIT 不受第一修正案的法律约束。即便如此,作为机构政策,MIT 可以也应该向社区成员保证,他们享有与州立大学学生类似的言论自由保护,MIT 已通过有关学术自由的既定政策认可言论自由。我们认为,MIT 应该明确认可言论自由原则,因为这是该学院既定使命的关键,“推进知识,教育学生在科学、技术和其他学术领域,为 21 世纪的国家和世界提供最佳服务。”MIT 言论自由的目的是确认在最少的机构限制下公开交流和听取意见的能力。言论自由原则不仅吸引
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV),由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关;此外,它们现在被广泛用于民用领域,包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而,由于其独特的架构,它们带来了相当大的设计和部署挑战,主要与路由协议有关,因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如,由于高移动性和稀疏拓扑,频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中,我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法“Ant-Hocnet”来改进飞行自组织网络的路由。模糊逻辑用于分析无线链路状态信息(例如可用带宽、节点移动性和链路质量),并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计,我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明,我们的方法在吞吐量和端到端延迟方面有所改进,从而提高了 FANET 的可靠性和效率。
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV),由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关;此外,它们现在被广泛用于民用领域,包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而,由于其独特的架构,它们带来了相当大的设计和部署挑战,主要与路由协议有关,因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如,由于高移动性和稀疏拓扑,频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中,我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法“Ant-Hocnet”来改进飞行自组织网络的路由。模糊逻辑用于分析无线链路状态信息(例如可用带宽、节点移动性和链路质量),并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计,我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明,我们的方法提高了吞吐量和端到端延迟,从而提高了 FANET 的可靠性和效率。
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV),由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关;此外,它们现在被广泛用于民用领域,包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而,由于其独特的架构,它们带来了相当大的设计和部署挑战,主要与路由协议有关,因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如,由于高移动性和稀疏拓扑,频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中,我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法(称为“Ant-Hocnet”)来改进 FANET 中的路由。模糊逻辑用于分析有关无线链路状态的信息,例如可用带宽、节点移动性和链路质量,并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计,我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明,我们的方法可以提高吞吐量和端到端延迟,从而提高 FANET 的可靠性和效率。
流行病学调查正在进行中。迄今为止,已报告的病例尚未确定与流行地区的旅行联系。传播可能因一个或多个点源事件而加剧,回顾性调查仍在进行中。猴痘的突然和意外出现(在几个从未报告过这种疾病的非流行国家或仅与流行国家有关的病例)表明,一段时间以来一直存在未被发现的传播。
-作者:Ellen Watters 恰逢春天到来之际,大卫·霍克尼 (David Hockney) 来到剑桥,在 Heong 画廊和菲茨威廉博物馆举办了两场展览。尽管 Heong 画廊是两个空间中较小的一个,但它展示了霍克尼的眼睛:描绘的艺术和技术 (2022 年 8 月 29 日结束) 的很大一部分。从 1959 年开始在皇家艺术学院学习后不久创作的木炭画,到他最近的 iPad 画作,展览展示了霍克尼作为空间探索者,以及如何在各种媒介中在平面上描绘它。两幅 60 年代中期的丙烯画,《被艺术装置包围的肖像》(1965 年) 和《亚利桑那》(1964 年),是霍克尼创造空间、从想象中汲取灵感并思考色调和颜色排列可以代表物体的艺术奥秘的典型例子。在这两幅画中,霍克尼利用了空白空间的潜力。与此同时,《大峡谷 I》(2017 年)是一幅充满色彩和图案的画布。画布本身的规模和不寻常的形状有助于营造出所描绘空间——大峡谷——的极度广阔感。霍克尼不仅捕捉空间,还使用 3D 软件在令人着迷的摄影画作《观众观看带有头骨和镜子的现成品》(2018 年)中构建空间。
机器学习的最新进展导致人们对可解释人工智能(xAI)的兴趣日益浓厚,它使人类能够洞察机器学习模型的决策。尽管最近人们对 xAI 技术产生了浓厚的兴趣,但它在人机协作中的实用性尚未得到体现。重要的是,xAI 有望增强团队态势感知(SA)和共享心理模型开发,这是有效人机团队的关键特征。快速开发这种心理模型对于临时的人机协作尤为重要,因为在这种协作中,代理并不事先了解其他人的决策策略。在本文中,我们提出了两个新颖的以人为主体的实验,量化了在人机协作场景中部署 xAI 技术的好处。首先,我们表明 xAI 技术可以支持 SA(p < 0.05)。其次,我们研究通过协作 AI 策略抽象诱导的不同 SA 级别如何影响临时的人机协作性能。重要的是,我们发现 xAI 的好处并不是普遍的,因为它在很大程度上依赖于人机团队的组成。新手受益于 xAI 提供的更高 SA(p < 0.05),但容易受到认知开销的影响(p < 0.05)。另一方面,随着基于 xAI 的支持的增加,专家的表现会下降(p < 0.05),这表明关注 xAI 的成本超过了通过提供额外信息来增强 SA 所获得的好处。我们的结果表明,研究人员必须通过仔细考虑人机团队组成以及 xAI 方法如何增强 SA,在正确的场景中精心设计和部署正确的 xAI 技术。