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海军一级军士长
2024 年 8 月 15 日 发件人：海军一级军士长 收件人：全体一级军士长 主题：致全体一级军士长的信息 1. 自去年以来，士官长一直率领我们的战斗队在不断受到威胁和充满挑战的地区工作。无论是在红海的武器交战区持续作战，还是在南太平洋威慑对手，带领他们的团队度过艰苦的维护期，还是准备和训练他们的战斗队进行部署，士官长一直是确保从海底到太空等各个领域每个责任区任务成功不可或缺的一部分。 2. 虽然伟大领导者最重要的品质是自我意识，但每个士官长都能自我评估和自我纠正也至关重要。了解自己作为一个人和作为一个领导者的身份，可以让你愿意并持续评估自己和团队的表现，并做出必要的改变来改进。去年，我们讨论了对士官长在品格、能力和人脉方面领导的期望。现在，随着卓越文化 2.0 的发布，我们将把关注点从联系扩展到文化。我们与水兵、军官室以及彼此之间的联系对于培养海军的卓越文化至关重要。首席军士长通过培养优秀人才、优秀领导者和优秀团队，直接促进了海军作战文化的发展。3. 所有军士长诚实地自我评估其表现的能力对于打击军营内部的假冒行为和分裂至关重要。然而，拥有评估自己的能力只是等式的一半。军士长不仅能识别错误，而且还知道什么是“正确”，并能与团队沟通。军士长必须能够培训、指导和指导水兵自我评估和自我纠正其表现，接受红色，并自信地向指挥官建议哪些方面做得好，哪些方面做得不好，以及哪些方面需要帮助。我们必须以不同的方式思考、行动和运作，以提高我们的表现，确保我们的团队做好在战斗中取得决定性胜利的准备。4. 我将在今年的入职季发送三封信——每两周一封。目标是让我们整个食堂都提出相同的问题，进行类似的对话，共同成长。每个食堂都会坐下来就每个话题进行坦诚的对话。所有首席军士官和首席军士官候选人都必须参加这些讨论。不要将此视为“候选人培训”，而应视为食堂讨论。我们必须积极寻找真正需要改变的领域并付诸行动。詹姆斯·M·霍尼阿，海军第 16 任首席军士官
2024 - 2034 年国家数字经济总体规划
冈比亚是西非的一个小国。它是非洲最小的国家之一，面积超过一万平方公里，人口为 250 万。然而，它是非洲人口最稠密的国家之一，57% 的人口集中在城市地区。旅游业、农业和建筑业是主要的经济部门，服务业和制造业正在增长。冈比亚是一个共和制国家，实行资本主义经济制度。国家实行多党制，总统既是国家元首，也是政府首脑。政府是一个行使行政权力的民主政府，而立法权则属于议会。我在下面找到的表格重点介绍了有关冈比亚表的一些统计指标。
主幻灯片：神经发散大脑的接受和承诺疗法
● 识别可能导致情绪失调和情绪回避的情绪障碍，并加剧羞耻/内疚/恐惧循环和回避 ● 描述 ACT 的 hexflex 模型如何帮助客户做出积极而有意义的行为改变。 ● 为 ACT 的六个核心流程中的每一个应用一项具体的以客户为中心的技能 ● 在每个核心流程中考虑神经发散大脑 ● 介绍神经发散大脑的其他考虑因素（例如完美主义和取悦他人），但这些是每个领域的完全独立的演示
聪明的农业城市 - （总建议）
1。在各种形式和维度中结束贫困。2。通过实现粮食安全和促进可持续农业来零饥饿。3。所有年龄段的人都身体健康和福祉。4。质量教育，包括终身学习的包容性和公平性。5。所有妇女和女孩的性别平等和授权。6。清洁水和卫生，以确保可用性和可持续管理。7。所有人负担得起的清洁能源。8。体面的工作和经济增长，促进创新和生产力。9。行业，创新和基础设施，用于弹性和可持续系统。10。减少了国家内部和之间的不平等现象。11。可持续城市和社区优先考虑包容性和韧性。12。负责任的消费和生产最大程度地减少废物。13。气候行动以打击全球变暖及其影响。14。水下的生活，保护海洋和海洋资源。15。陆地上的生活，保护生物多样性和生态系统。16。和平，正义和强大的机构，确保问责制。17。实现目标的合作伙伴关系，通过协作加强实施。
生物信息学和微生物组中的硕士论文
项目背景：微生物组在人类健康和疾病中起重要作用。下一代16S rRNA基因测序是一种强大的技术，用于表征粪便，诸如感染，癌症，糖尿病，神经退行性疾病和肥胖等疾病的样品中的细菌组成。微生物组分析有望有望诊断和整合常规临床微生物学。但是，16S测序数据所需的生物信息学分析的复杂性仍然是一个主要障碍。开发简化的管道来简化此分析对于常规诊断使用至关重要。目标：该项目的目的是通过一般微生物组组成输出来构建和验证16S rRNA基因测序分析的标准化生物信息学管道和工作流程。方法：Qiime2将与NextFlow结合使用，以创建标准化的16S rRNA测序工作流，用于微生物组分析。微生物组测序和常规诊断的分析数据将用于测试和验证工作流程。
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。
引用巴内特，迈克尔·安德鲁。 2017。量化主权：一种研究基本概念的新方法。硕士论文，哈佛大学
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Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。