考虑范围:该职位对 E5 至 E6 级人员开放。根据美国法典第 32 篇第 502f 节的规定,被选中的个人将被命令以现役警卫/预备役 (AGR) 身份服现役,并将在犹他州陆军或空军国民警卫队接受为期 36 个月的初始试用期 AGR 一次性临时巡回 (OTOT)。36 个月的 OTOT 结束后,个人将进入 AGR 计划。是否保留 AGR 职位将根据职责表现和犹他州陆军或空军国民警卫队的需求决定。超级别申请人必须以书面形式表明在被分配到该职位时愿意在行政上降低级别。例外情况必须由 HRO-A 书面批准,并且需要当地的住宿/居住计划。基本工作资格列于附件职位描述中;* 必须能够在完成 18 年现役或强制退伍日期之前完成 3 年 AGR 服务。必须符合 AR 600-9 的身高和体重标准。必须拥有或能够获得安全许可。军官:必须拥有与 AGR 职责相称的 AOC。准尉:必须拥有与 AGR 职责相称的 MOS。入伍:申请 E5 级及以下职位的申请人将有 12 个月的时间获得 MOS 资格。
i. 就一个健康讲座主题进行演讲 10 分 ii. 演示一 (1) 种医疗保健实践 10 分 iii. 制定日常护理计划 / 免疫接种时间表 10 分 30 分 备注:演示应围绕以下主题进行: (a) 病人安全、舒适度、定位 (b) 病人的晨间护理 (c) 口腔护理、洗头、洗手 (d) 体育锻炼 (e) 饮食习惯 (f) 包扎 / 伤口敷料 (g) 沟通周期的要素 B. 口试 10 分 根据所进行的实践操作和教学大纲中的主题进行。 8. 作品集 10 分 作品集应包括考生在工作场所或社区中的实践经验文件(包括照片、报纸文章、报告等)以及与能力单元相关的产品照片。 9. 项目 10 分 从以下项目中选择一个项目工作: (a) 医院废物管理 (b) 研究选定病房/单位的管理 (c) 评估同龄人的个人卫生习惯 (d) 学习洗手技术 10. 直接观察 10 分 下表所列的就业能力评估应由教师/培训师通过直接观察进行评估,并应保留适当的记录以确保评估的透明度。 就业能力技能领域
我们提出了一种混合量子经典算法来计算二元组合问题的近似解。我们采用浅深度量子电路来实现一个幺正算子和厄米算子,该算子对加权最大割或伊辛汉密尔顿量进行块编码。测量该算子对变分量子态的期望可得出量子系统的变分能量。通过使用归一化梯度下降优化一组角度,该系统被迫向问题汉密尔顿量的基态演化。实验表明,我们的算法在随机全连通图上的表现优于最先进的量子近似优化算法,并通过产生良好的近似解向 D-Wave 量子退火器发起挑战。源代码和数据文件可在 https://github.com/nkuetemeli/UQMaxCutAndIsing 下公开获取。
太阳能跟踪器将太阳能光伏面板或浓缩太阳反射器或镜头朝向太阳,以最大化照射。随着太阳在天空中移动时,太阳在天空中的位置随着一天的季节和时间而变化。如果板的位置始终是静态的,那么在一天过程中由太阳能电池板拦截的太阳能不会最大化。动态定向的太阳能电池板每天都可以追踪太阳,从而大大提高能量收集。
摘要:尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害,但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理,例如从卫星造成的高层区域,与恶劣的天气危害有关,但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型,即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练,该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统(WOFS)训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行,从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50%的根平方误差,一个大于0.65的确定系数,以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合(IOU)的相交(IOU)超过0.45。除了WOFS分析之外,使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50%。同时,5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外,但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据,该数据与最大垂直速度有关,这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。
考虑范围:该职位对 E1 至 E5 等级开放。根据美国法典第 32 篇第 502f 节的规定,被选中的个人将被命令以现役警卫/预备役 (AGR) 身份服现役,并将获得初步的 36 个月试用期 AGR 命令。是否保留 AGR 将根据职责表现和犹他州陆军或空军国民警卫队的需求决定。超等级申请人必须以书面形式表明在被分配到该职位时愿意在行政上降低等级。例外情况必须由 HRO-A 书面批准,并且需要当地住宿/居住计划。基本工作资格列在附件职位描述中;* 必须能够在完成 18 年现役军事服务或强制退役日期之前完成 3 年 AGR 服务。必须符合 AR 600-9 的身高和体重标准。必须拥有或能够获得安全许可。官员:必须拥有与 AGR 职责相称的 AOC。准尉:必须拥有与 AGR 职责职位相称的 MOS。士兵:申请 E5 级及以下职位的申请人将有 12 个月的时间获得 MOS 资格。
考虑范围:该职位对 E4 至 E7 等级的人员开放。根据美国法典第 32 篇第 502f 节的规定,被选中的个人将被命令以现役警卫/预备役 (AGR) 身份服现役,并将获得初步的 36 个月试用期 AGR 命令。是否保留 AGR 身份将根据职责表现和犹他州陆军或空军国民警卫队的需求决定。超等级申请人(仅限士兵)必须以书面形式表明在被分配到该职位时愿意在行政上降低等级。例外情况必须由 HRO-A 书面批准,并且需要当地住宿/居住计划。基本工作资格列在附件职位描述中;* 必须能够在完成 18 年现役军事服务或强制退役日期之前完成 3 年 AGR 服务。必须符合 AR 600-9 的身高和体重标准。必须拥有或能够获得安全许可。官员:必须拥有与 AGR 职责相称的 AOC。准尉:必须拥有与 AGR 职责职位相称的 MOS。士兵:申请 E5 级及以下职位的申请人将有 12 个月的时间获得 MOS 资格。
(1)水是地球上最重要的资源之一,但通常被认为是理所当然的。尽管它丰富,但现实是,只有一小部分世界水是新鲜的,可用于人类使用。随着人口增加,气候变化和工业需求的增加,我们水资源的压力正在增长。这不仅使节水不仅是集体责任,而且是至关重要的个人义务。每个人为保存水的努力可以显着影响未来子孙后代的这一重要资源(2)个人节水工作如此重要的主要原因之一是小动作的累积效应,这似乎是自身。但是,当乘以数百万人时,这些行动可能会导致大量的节水。例如,一次滴水的水龙头每天可以浪费15升水。想象一下,如果城市中的每个家庭只修复了一个漏水的水龙头,就可以节省水。这突出了集体个人行动减少水废物的力量。(3)此外,为节水提供的个人努力通常会导致更大的认识和教育。当个人采取措施节省水时,他们会更加意识到自己的用水和该资源的重要性。这种意识可以在社区内传播,激发他人采取类似的做法。例如,一个在家里安装节水设备的家庭可能会鼓励邻居和朋友也这样做,从而产生连锁反应。这种基层保护方法在大规模倡议可能缓慢执行或缺乏支持的领域中特别有效。(4)除了日常习惯外,个人还可以通过更重要的生活方式选择来有所作为。例如,选择在花园中抗旱的植物并支持水有效的农业都可以促进节水。农业,尤其是牲畜种植,是全球最大的水消费者之一。通过支持可持续的农业实践,个人可以间接减少食物的水足迹。
(2022年3月23日收到; 2022年6月25日修订; 2022年8月6日接受)摘要 - 对于车辆状态估算,传统的卡尔曼过滤器在高斯假设下表现良好,但在实际的非高斯局势(尤其是当噪声是非高斯的重型尾巴)中,它表现出较差的准确性和鲁棒性。在本文中,提出了基于最大相关标准(MCC)的扩展卡尔曼过滤器(EKF)算法(MCCEKF),并建立了横向纵向耦合的车辆模型,同时使用YAW速率,longipudinal peppare的状态观察者,使用了longitialinal peppare,该速度使用了易于使用的速度。在分析了所提出算法的复杂性后,通过双车道变化和正弦扫描转向扭矩输入操作在Simulink/CARSIM仿真实验平台上验证了新算法。实验结果表明,与传统的EKF算法相比,基于MCC的EKF算法在非高斯噪声的情况下具有更强的鲁棒性和更好的估计精度,而MCCEKF在实际情况下更适合于车辆状态估计。关键词:车辆状态估计,最大Correntropy标准,非高斯噪声,车辆动力学1。简介
摘要:神经信号解码是脑机界面(BMI)中的一项关键技术,可以解释从瘫痪患者中收集的多神经活动的运动意图。作为一种常用的解码算法,卡尔曼过滤器通常用于从高维神经帧观察中得出运动状态。但是,其性能是有限的,对于具有高维测量的嘈杂的非线性神经系统的有效性较小。在本文中,我们提出了一个非线性最大值相关信息过滤器,目的是在过滤过程中进行更好的状态估计,以实现嘈杂的高维测量系统。我们使用神经网络重建了高维测量和低维状态之间的测量模型,并使用Correntropy标准来得出状态估计,以应对非高斯噪声并消除较大的初始不确定性。此外,还提供了收敛性和鲁棒性的分析。通过将其应用于来自两只大鼠的神经尖峰数据的多个段来评估所提出的算法的有效性,以解释受试者执行两杠杆歧视任务时的运动状态。与其他滤波器相比,我们的结果表现出更好,更健壮的状态估计性能。