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MyNAVYHR 官方新闻通讯 2023 年 2 月
FY24 海军预备役指挥士官长晋升选拔委员会：NAVADMIN 051/23 FY24 现役海军指挥士官长晋升选拔委员会：NAVADMIN 050/23 FY24 指挥高级士官筛选委员会：NAVADMIN 049/23 FY24 指挥士官长筛选委员会：NAVADMIN 048/23 FY24 现役 LDO 和 CWO：NAVADMIN 035/23 FY24 预备役 LDO 和 CWO：NAVADMIN 036/23 fy24 一线参谋军官晋升现役：NAVADMIN 040/23 FY24 一线参谋军官晋升预备役：NAVADMIN 041/23
MyNAVYHR 2023 年 3 月官方通讯
本 NAVADMIN 宣布海军支持舰队参与和出席海上服务亲和小组 (SSAG) 会议和研讨会。SSAG 全国会议的日期和地点如下：海军服务官员协会东部地区专业发展研讨会：2023 年 6 月 6 日至 8 日，弗吉尼亚州诺福克。海上服务领导协会联合女性领导力研讨会：2023 年 6 月 29 日至 7 月 1 日，加利福尼亚州圣地亚哥。全国海军军官协会年度领导力、专业发展和培训研讨会：2023 年 7 月 31 日至 8 月 4 日，加利福尼亚州圣地亚哥。
Meadow Park London 家庭简讯 - 2025 年 1 月
新年快乐！！祝您 2025 年平安快乐。在进入新年之际，我想向您介绍一下洒水系统的最新情况。我们已经完成了肯特区的所有工作，消防部门也已检查通过。我们已经完成了下层用餐区和服务走廊，正在等待消防部门的批准。最后，您会看到他们正在处理最困难的粉色/黄色用餐区和正门。我们目前请求您耐心等待。我们将于 2024 年 1 月 6 日将黄色居民转移到肯特休息室和埃尔金休息室用餐。这将为消防队提供一个清晰的工作区域。粉色居民将留在粉色餐厅，一旦粉色用餐区需要完成，他们就会搬到黄色一侧。他们的工作进展很快，所以我们希望他们能在一月份完成。如果您有任何其他问题，请随时与我联系。
新闻通讯2024-2025.DOCX-大气科学
生成的预估计变压器改变了世界，尽管它们以缩写为首字母缩写，就像在流行的大型语言模型chatgpt中一样。大型语言模型（LLM）的成功已紧随计算机视觉方面的成功，通常是基于针对LLM开发的方法的。同样，UW前研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Microsoft的Rich Caruana在2019年至2021年的三篇论文中，前大学研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Rich Caruana都在适应了天气预报。随后的发展产生了更大，更准确的AI模型，例如来自华为的Pangu Weather和Deep Mind/Google的Graphcast。这些模型在ERA5重新分析数据上进行了训练，并且在以¼度纬度分辨率进行比较时，表现出与欧洲中等范围预测中心（ECMWF）世界领先的整合预测系统（IF）相似或更好的技能。ECMWF最近推出了自己的AI天气预报模型AIFS，与IFS相比，它通常也表现出优秀的技能。
ACS 内部新闻通讯 1 月 25 日
每年，数以百万计的人都会制定雄心勃勃的新年决心，希望改变自己的生活并实现期待已久的目标。虽然新年的兴奋带来了新的开始，但随着时间的推移，许多人发现自己很难保持正轨。造成这种情况的主要原因之一是倾向于设定过于雄心勃勃的目标而不考虑实现这些目标的途径。长期成功的关键在于使用符合您的能力、资源和生活方式的现实目标设定技巧。以下是您可以使用实用且可实现的目标来坚持您的新年决心并实现持久改变的方法。
使用机器学习技术的假新闻检测
摘要 - 社交媒体中的人们传播了许多信息，以更新其状态并与他人分享关键新闻。但是，这些平台中的大多数并未迅速验证个人或其帖子，人们无法手动识别假新闻。因此，需要一个能够检测假新闻的自动化系统。这项研究提出了使用四种机器学习算法构建模型。实验中采用的数据集是两个数据集的综合，其中包含几乎相等数量的有关政治的真实和虚假新闻文章。预处理阶段首先要通过删除标点符号，令牌化，特殊字符，白色空间，冗余单词消除，数字和英文字母，然后启动并停止数据离散化。然后，我们分析了收集到的数据，其中80％的数据最初用于训练每个模型。之后，应用四种明显的分类算法。使用新闻文章中的虚假新闻，诸如逻辑回归，决策树，随机森林和梯度提升分类器之类的方法。使用其余20％的数据评估了受过训练的分类器的精度。结果表明，决策树模型的最佳精度为99.60％，梯度提升为99.55％。此外，随机森林显示99.10％，逻辑回归98.99％。此外，我们还探索了根据混乱矩阵的结果获得最高精度，回忆，F1得分的最佳模型。索引术语 - 社会媒体，虚假新闻检测，机器学习，分类器，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升。
人工智能通讯
1. 利用人工智能聊天机器人实现日常任务和客户服务的自动化：人工智能聊天机器人越来越多地被用于自动化日常任务，例如客户服务查询，从而使人类工作者能够专注于更复杂和更有价值的任务。这些聊天机器人正在接受训练，以便快速准确地响应客户查询，旨在提高客户满意度。 2. 提高搜索引擎结果的准确性和速度：Transformer 模型和 LLM 被用于提高搜索引擎结果的准确性和速度。通过更好地理解自然语言，这些模型可以实时向用户提供更相关的结果。 3. 提高机器翻译的准确性和速度：借助 LLM，机器翻译变得更准确、更快速。这有助于打破语言障碍，使人们更容易在全球范围内交流和开展业务。 4. 更高效、更准确的自然语言处理：LLM 和 Transformer 模型被用于提高自然语言处理的效率和准确性。这使得语音激活助手、改进的情绪分析和更准确的文本分类等新应用成为可能。 5. 改进广泛应用的预测分析：借助扩散模型，预测分析在股票市场预测、客户行为预测和欺诈检测等广泛应用中变得更加准确和有用。6. 改进图像和视频识别和分析：LLM 和变压器模型正用于改进图像和视频识别和分析。这使新的应用成为可能，例如改进监控、增强医学成像和更准确的内容推荐。7. 更复杂和准确的数据分析：借助 LLM，数据分析变得更加复杂和准确。这可以帮助组织根据从其数据中获得的见解做出更好的决策。8. 通过加密和身份验证提高数据隐私和安全性：借助 LLM 和其他技术，数据隐私和安全性正在通过加密和身份验证得到改善。这有助于确保敏感信息的安全和机密性。
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
Cuet -PG 2025-有资格的课程清单...博士流行病学和公共卫生的教学大纲cutn e-news
全国可持续图书馆数字化转型会议于2024年1月29日至30日在蒂鲁瓦鲁尔泰米尔纳德邦中央图书馆举行，由蒂鲁瓦鲁尔的泰米尔纳德邦中央图书馆举行，由加尔各答的Raja Rammohun Roy图书馆基金会赞助。并由DTE支持（赞助）。ER和IPR，DRDO，德里 - 110054。就职典礼由Padma Shree和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram提供。在有关可持续性和数字化转型的演讲中，他包括了包括泰米尔语诗歌在内的各种文学作品。Padma Shrie和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram博士与Cutn的Hon'ble副校长M. Krishnan教授一起发布了首届会议期间的第一本纪念品副本。此外，加尔各答的Jadavpur大学图书馆与信息科学系的Udayan Bhattacharya教授也接受了同样的接受。