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身份证和 DEERS 更新（包括 CAC PIN 重置）
首先前往安全警察办公室并提交丢失/被盗身份证报告 将报告带到身份证部门以获取新身份证 为了向身份证被盗且没有带照片身份证的军事、文职和国防部合同人员重新签发 CAC，第二份文件必须是军事宪兵队长或民警部门的正式报告或信函，表明 CAC 被盗。 军人身份证丢失或被盗的军人赞助者的合格家属，在重新签发新身份证之前，必须获得有效的带照片身份证和第二种身份证明作为身份证明。
生成式人工智能模型应包括检测机制作为公开发布的条件
摘要 新一波“基础模型”——用于生成文本（例如 ChatGPT）或图像（例如 MidJourney）的通用生成式 AI 模型——代表了 AI 的最新进展。但它们的使用也带来了一系列新的风险，这引发了关于可能的监管机制的持续讨论。我们在此提出了一个应纳入立法的具体原则：任何开发用于公共用途的基础模型的组织都必须展示一种可靠的检测机制来检测其生成的内容，作为其公开发布的条件。检测机制应在一个工具中公开提供，该工具允许用户查询任意内容项是否由该模型（全部或部分）生成。在本文中，我们认为这一要求在技术上是可行的，并将在降低许多领域新 AI 模型的某些风险方面发挥重要作用。我们还概述了该工具设计的一些选项，并总结了一些需要政策制定者和研究人员进一步投入的要点。
MI-BCI 特征优化应在何时包含先验知识，以及哪一个？
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 依赖于人与机器之间的交互。因此，两个组件的（学习）特性对于理解和提高性能至关重要。数据驱动方法通常用于选择/提取几乎没有神经生理先验的特征。这种方法是否应该包括先验知识，如果是，那么包括哪些？本文研究了 BCI 性能与由流行的启发式算法选择的特定于受试者的最具判别力的频带 (MDFB) 的特征之间的关系。首先，我们的结果显示所选的 MDFB 特性（平均值和宽度）与性能之间存在相关性。然后，为了调查可能的因果关系，我们在线比较了使用受限（强制与高性能相关的特性）和不受约束的算法获得的性能。虽然我们无法得出因果关系的结论，但使用受限算法的平均性能最高。最后，为了更好地了解 MDFB 特性与性能之间的关系，我们使用机器学习来 1) 使用 MDFB 特性预测 MI-BCI 性能和 2) 为每个受试者自动选择最佳算法（受约束或不受约束）。我们的结果表明，对于具有明显不同或没有明显 EEG 模式的受试者，受约束算法可以提高其性能。
EMA的最新指南，包括对人类挑战试验的更广泛报道
这些应用程序已经为疫苗临床开发计划提出了几个问题，这些计划在先前的指南中未解决。EMA还遇到了有关疫苗临床开发计划的科学建议的请求，这些要求指出需要就某些问题提供更新或其他指导。例如，考虑到进行疫苗疗效试验的考虑，鉴定保护的免疫相关性，旨在用于异源质量增强方案和疫苗的疫苗和疫苗在生命的头几个月中用于保护其婴儿。
儿童照顾机器人：扩展计算思维框架以纳入技术关怀伦理
计算思维 (CT) 在教育环境中受到越来越多的关注，其中机器人编码玩具正成为一种广泛使用的早期计算教学和学习手段。随着儿童与计算机交互领域继续定义幼儿计算思维的含义，儿童与计算机交互的情感维度仍有很多未知之处，例如儿童如何照顾编码机器人等材料以及如何在计算环境中建立社会责任感。本文在旨在支持幼儿园 CT 的早期儿童编码课程的背景下研究了这些问题。儿童的谈话和与机器人的互动可以深入了解他们如何在机器人发生故障时学习照顾和维护机器人。结合女性主义对计算、建构主义和关怀的观点，我们提出了一种关怀技术伦理的概念，并将其定位在儿童早期的编码经历中。通过批判性话语分析，我们介绍了两个案例，其中儿童群体彼此互动，与他们的老师以及一个名为 Cubetto 的机器人互动，建立了对技术的责任形式。我们认为，关怀伦理必须成为气候变化时代计算话语的一部分，关怀技术并保持其正常运转是可持续社会生态关系的关键。
实施提供者：促进制定包括受监管的限制性做法的行为支持计划
• 与参与者和/或其代表以及他们的支持协调员合作，迅速聘请专业行为支持提供者/NDIS 行为支持从业者（“从业者”）制定行为支持计划； • 鼓励专业行为支持提供者在规定的期限内制定临时和综合计划； • 持续定期地与参与者、支持协调员、从业者、直接服务人员、主流服务提供者和其他 NDIS 提供者接触，以告知行为支持计划的制定； • 持续定期地与参与者和/或其代表接触，寻求与 NDIA 进行 NDIS 计划审查，以便在适当的情况下获得制定行为支持计划的进一步资金； • 直接参与行为支持计划的制定和相关评估； • 确保具备必要技能的员工可以与行为支持提供者/从业者合作制定行为支持计划。 通过以下方式协调计划制定的各个方面：
对坎迪地区的包容性幼儿发展计划（包括）的评估，斯里兰卡案例研究
斯里兰卡儿童健康计划的重点是增强成长和预防儿童的病态和死亡的活动。直到最近，为残疾儿童提供早期儿童发展和服务的服务并不是当务之急。估计世界上约有15％的人口具有某种形式的残疾。1此外，据估计，在全球5年以下5年以下的5290万残疾儿童中，有95％的人生活在低收入国家。2没有关于斯里兰卡残疾儿童患病率的数据。最近的科学证据证明，在产前或围产期期间对发育中的大脑的侮辱会导致儿童的大多数发育障碍。3,4，脑瘫，自闭症谱系障碍，阅读障碍和智力障碍很常见。通过多学科方法来管理这些儿童的早期检测和干预是成功解决发展问题的关键。因此，确定管理残疾儿童的重要性，卫生部的家庭卫生局（FHB）与多方利益相关者并发制定了包容性的幼儿发展计划（Incluction）。FHB的儿童保育和特殊需求单位（CDSNU）是领导该计划的焦点。5包括计划的目标，以系统地筛选斯里兰卡的所有儿童，以识别发展延迟和
协议：延伸流感疫苗接种计划包括50至64岁的人（一般人群）
有四种类型的流感病毒。流感和B在全球循环；在北半球，流通期通常为11月至4月，在南半球，是6月至10月。（2）流感C不太常见，仅是轻度感染的原因，（3），而流感d主要在牛中发现。因此，流感和流感B是季节性流感背景下的主要重点。流感A病毒进一步分为亚型。目前，有18公顷（H1-H18）和11个NA（N1-N11）亚型，具有流感A（H1N1）和A（H3N2）最常见的A（H3N2），导致年度季节性流感病例。（3）流感B病毒没有子类型，而是具有两个抗原不同的谱系。维多利亚州和山口。（2）
Kristina Kutukova 是德累斯顿 deepXscan GmbH 的 X 射线应用专家。她的职责包括开发和演示一款
Kristina Kutukova 是德累斯顿 deepXscan GmbH 的 X 射线应用专家。她的职责包括开发和演示高分辨率 X 射线成像的广泛应用。Kristina Kutukova 于 2016 年在德国德累斯顿国际大学和俄罗斯托木斯克理工大学获得无损检测双硕士学位。她的博士论文针对微电子产品的机械坚固性，研究片上互连堆栈中的微裂纹扩展。5 年多来，她一直在德国德累斯顿弗劳恩霍夫陶瓷技术与系统研究所的微电子材料和纳米级分析系担任研究员。她的研究领域是高分辨率 X 射线成像，特别是为微电子和电池应用设计、开发和集成原位和操作设置到 X 射线显微镜和纳米 XCT 系统中。 Kristina Kutukova 是欧洲纳米分析研讨会科学委员会成员，该研讨会每年在欧洲材料研究学会 (E-MRS) 秋季会议期间举行。
用于在包含非胶质瘤图像的数据集中识别胶质瘤的新型机器学习方法的发展趋势：系统评价
结果：共确定了 11,727 篇候选文章，其中 12 篇文章被纳入最终分析。研究调查了包括神经胶质瘤在内的数据集中正常图像与异常图像的区分（7 篇文章）以及神经胶质瘤图像与非神经胶质瘤或正常图像的区分（5 篇文章）。单一机构数据集最常见（5 篇文章），其次是 BRATS（3 篇文章）。样本量中位数为 280 名患者。算法测试策略包括五倍交叉验证（5 篇文章）和使用同一数据集中的独家图像集进行训练和测试（7 篇文章）。神经网络是最常见的算法类型（10 篇文章）。算法的准确率范围为 0.75 到 1.00（中位数 0.96，10 篇文章）。利用 TRIPOD 标准进行报告质量评估得出的平均单个 TRIPOD 比率为 0.50（标准差 0.14，范围 0.37 至 0.85）。