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职位空缺公告编号 #04-JESO-24
担任车辆司机，支持 403d AFSB LRC Torii 站任务。车辆司机：每天安全驾驶非战术车辆 (NTV) 运送乘客和货物。每天向调度员和客户正确传达所有必要的变更。对所有非战术车辆 (NTV) 进行适当的预防性维护检查和服务 (PMCS)。熟悉驻地内外的军事设施。有效地规划和评估日常路线。始终保持专业形象。中型车辆司机和叉车：偶尔驾驶中型车辆运输货盘和其他货物设备。在驾驶客车的同时运送士兵、平民、承包商和/或 MLC（主劳务合同）人员。支持所有 LRC 拥有和管理的非战术车辆的清障车请求。为 LRC Torii 站执行叉车任务。行政支持：通过邮件分发、车辆维护工作单运输到维护部门以及偶尔前往国防再利用和营销办公室 (DRMO) 为 TMP 任务提供行政支持。还为车辆调度员提供协助，即电话查询、车辆调度并根据需要协助加油站加油。执行分配的其他相关或附带职责。
临时联合、特别和法定的最终报告...
前言 肯塔基州宪法第 36 和 42 条规定，州议会应在“一月第一个星期一之后的第一个星期二”召开会议，在双数年召开 60 个立法日，在奇数年召开 30 个立法日，包括最多 10 天的组织部分。在立法会议期间，立法研究委员会 (LRC) 的临时联合委员会以及特别和法定委员会召开会议，讨论并听取州议会可能面临的许多重要问题的证词。所有 15 个临时联合委员会和 9 个法定委员会在 2015 年临时会议期间召开了会议。有三个特别委员会。LRC 提供这本信息手册，作为自 2015 年大会休会以来临时联合、特别和法定委员会活动的总结。报告由委员会工作人员单独准备。David A. Byerman 主任 立法研究委员会 肯塔基州法兰克福 2015 年 12 月
最初的基于研究概率的算法使用超声和其他测试，可疑的GCA
巨型细胞动脉炎（GCA）的抽象目标临床表现是蛋白质的，进行安全诊断并排除疑似GCA紧急转介的模仿至关重要。主要目标是基于概率得分分码，开发一项连接，端到端，快速轨道确认性/排除算法，算法过程，以通过要求进行超声（US）进行后续研究和任何适当的其他测试。方法该算法是通过将患者分层为低风险类别（LRC），中等风险类别（IRC）和高风险类别（HRC）启动的。回顾性数据是从案例记录中提取的。Southend预测试概率得分（PTP）的总成绩中位数为9，第75个百分点得分为12。因此，我们将LRC分为PTPS <9，IRC 9-12和HRC> 12。GCA诊断是通过临床，美国和实验室发现的结合进行的。在2018年至2019年的所有推荐中评估了该算法，以测试美国整体和各个类别的诊断性能。354个转诊的结果，89个具有GCA，案例分为LRC（151），IRC（137）和HRC（66）。250有我们，而104没有（得分<7和/或替代诊断的概率很高）。在HRC中，美国的灵敏度为94％，特异性为85％，准确性92％和GCA患病率80％。在LRC中，美国显示灵敏度不确定（0/0），特异性98％，准确性98％和GCA患病率0％。在IRC中，美国表现出100％的敏感性，特异性97％，准确性98％和GCA患病率为26％。 在总人口中，美国的敏感性为97％，特异性97％和准确性97％。在IRC中，美国表现出100％的敏感性，特异性97％，准确性98％和GCA患病率为26％。在总人口中，美国的敏感性为97％，特异性97％和准确性97％。GCA的普遍性总体为25％。结论Southend PTP成功地分层了快速诊所的推荐并排除了模仿。该算法在上下文中解释了我们，阐明了诊断方法并确定不确定性，重新评估和替代测试。通过PTPS显着提高了我们的测试性能。
重新思考人工智能世界中的数据库权利和数据所有权
系列前言 有人说，我们正处于人工智能 (AI) 开发和使用的转折点。过去十年，数据量呈指数级增长——从 2010 年的 2 万亿 GB 增长到 2018 年底的 33 万亿 GB，预计到 2025 年将达到 175 万亿 GB——这使得人们能够汇编巨型数据集并用作开发更为复杂的人工智能系统的基础。这些系统反过来又被用于商业、军事、消费者和其他领域，以增强人类执行任务的能力，甚至完全取代人类。从自动驾驶汽车和机器人护理员到自主武器和自动化金融交易系统，机器人和其他数据驱动的人工智能系统正日益成为我们经济和日常生活的基石。自动化程度的提高将带来巨大的社会效益。然而，随着越来越多的流程在没有“人类参与者”参与的情况下进行，人们的注意力转向了这些机器人和其他自主系统如何运作、如何“学习”以及它们做出行动决策所依据的数据。即使是在 2019 年国际发展研究中心政府人工智能就绪指数中排名第一的新加坡，鉴于变化的速度和持续性，也不可避免地会出现这样的问题：现有的法律、法规和更广泛的公共政策体系是否仍然“符合目的”。也就是说，它们是否鼓励和促进创新、经济增长和公共福利，同时提供保护，防止滥用和对个人造成身体、财务或心理伤害？为此，新加坡法律学院的法律改革委员会 (LRC) 成立了一个机器人和人工智能小组委员会，负责审议法律在人工智能系统中的应用，并提出建议。在考虑了新加坡现行法律以及世界其他地区的法律和政策发展后，LRC 目前正在发布一系列报告，解决人工智能背景下出现的独立法律问题。目前，国家和国际层面正在开展大量工作。在国内，新加坡政府发布了第二版《人工智能治理模型框架》，并推出了国家人工智能战略，以期从系统和广泛应用新技术中获益。法律改革委员会希望其报告能够补充和促进这些努力，并帮助新加坡法律（通过立法或“软法”）以一种促进机器人和人工智能驱动技术在社会和经济上有益的发展和使用的方式发展。该系列报告并不旨在为提出的许多问题提供全面的解决方案。然而，法律改革委员会希望它能够激发政策制定者、立法者、行业、法律界和公众对这些问题进行系统思考和辩论。
行动计划/成本效益分析
● 提高概念理解。● 对学区 LRC 产生积极影响。● 让学生为专业技术写作做好更多准备。● 让学生为上大学做好更多准备，减少补习课程的需求。● 提高批判性思维能力。● 提高学生对 ACT 的准备程度。
刑事责任、机器人和人工智能系统报告
系列前言 有人说，我们正处于人工智能 (AI) 开发和使用的转折点。过去十年，数据量呈指数级增长——从 2010 年的 2 万亿 GB 增长到 2018 年底的 33 万亿 GB，预计到 2025 年将达到 175 万亿 GB——这使得人们能够汇编巨型数据集并用作开发更为复杂的人工智能系统的基础。这些系统反过来又被用于商业、军事、消费者和其他领域，以增强人类执行任务的能力，甚至完全取代人类。从自动驾驶汽车和机器人护理员到自主武器和自动化金融交易系统，机器人和其他数据驱动的人工智能系统正日益成为我们经济和日常生活的基石。自动化程度的提高将带来巨大的社会效益。然而，随着越来越多的流程在没有“人类参与者”参与的情况下进行，人们的注意力转向了这些机器人和其他自主系统如何运作、如何“学习”以及它们做出行动决策所依据的数据。即使在新加坡，这个在国际发展研究中心的政府人工智能准备指数中名列世界领先国家之一的国家，鉴于变化的速度和持续性，也不可避免地会出现这样的问题：现有的法律、法规和更广泛的公共政策体系是否仍然“符合目的”。也就是说，它们是否鼓励和推动创新、经济增长和公共福利，同时提供保护，防止滥用和对个人造成身体、财务或心理伤害？为此，新加坡法律学院的法律改革委员会（“LRC”）成立了一个机器人和人工智能小组委员会，以考虑并就法律在人工智能系统中的应用提出建议。在考虑了新加坡现行法律以及世界其他地区的法律和政策发展后，LRC 目前正在发布一系列报告，以解决人工智能背景下出现的独立法律问题。目前，国家和国际层面正在开展大量工作。在国内，新加坡政府发布了第二版《人工智能治理框架模型》，并推出了国家人工智能战略，以期从系统性和广泛应用新技术中获益。LRC 希望其报告能够补充和促进这些努力，并帮助新加坡法律（通过立法或“软法”）以一种促进机器人和人工智能驱动技术在社会和经济上有益的发展和使用的方式发展。该系列报告并不旨在为提出的许多问题提供全面的解决方案。然而，LRC 希望它能激发政策制定者、立法者、行业和政府对这些问题进行系统思考和辩论。法律界和公众。
社区领袖信息论坛（CLIF）
• 计划、培训、动员和安全局 (DPTMS) Charly Peddy • 人力资源局 (DHR) Marc Kelly • 紧急服务局 (DES) LTC Miguel Sanchez • 公共工程局 (DPW) Aaron Close • 家庭、士气、福利和娱乐 (FMWR) Josh Soldan • 为单身士兵提供更好的机会 (FMWR-BOSS) Eric Hamilton • 宗教支持办公室 (驻军牧师) LTC Karlyn Maschhoff • 后勤准备中心局 (LRC) Zac Miller
CGSC 外勤处理简报 - 陆军驻地
• 开幕词 莱文沃思堡驻军指挥官 • 命令和重新分配 莱文沃思堡人力资源服务 • 财务 莱文沃思堡 AMPO • 住房预检简报 莱文沃思堡边境遗产社区 • 交通和签证/护照简报 第 407 空军安全营 LRC 莱文沃思 • 家庭旅行筛查和 EFMP 简报 蒙森陆军健康诊所 • 学校过渡支持 儿童和青年服务 • 陆军社区服务 陆军社区服务 • 学生支队 CGSS 学生支队
社区领袖信息论坛 (CLIF)
• 计划、培训、动员和安全局 (DPTMS) Charly Peddy • 人力资源局 (DHR) Marc Kelly • 紧急服务局 (DES) LTC Miguel Sanchez • 公共工程局 (DPW) Aaron Close • 家庭、士气、福利和娱乐 (FMWR) Josh Soldan • 为单身士兵提供更好的机会 (FMWR-BOSS) Sebastian Arias • 宗教支持办公室 (驻军牧师) LTC Karlyn Maschhoff • 后勤准备中心局 (LRC) Zac Miller
