海军部 海军作战部长办公室 2000 海军 P ENTAGON 华盛顿特区 20350-2000 OPNAVINST 1040.11F N1 2023 年 11 月 6 日 OPNAV 指令 1040.11F 来自:海军作战部长 主题:海军士兵留任和职业发展计划 编号:(a) NAVPERS 15878 (b) OPNAV N1 ltr 1000 Ser N1/121079 of 23 Dec 13 (NOTAL) (c) OPNAVINST 1900.2 (d) DTFM ltr 5311 Ser N12/138 of 20 Sep 16 (e) BUPERSINST 1001.39 (f) RESPERSMAN M-1001.5,2023 年 1 月 23 日 (g) OPNAVINST 3120.32 1. 目的。为海军士兵保留和职业发展计划 (CDP) 的管理和运营提供指导,符合参考 (a) 至 (g)。本指令为完整修订版,应完整审查。重大修订与参考 (a) 中包含的流程更改一致。2. 取消。OPNAVINST 1040.11E。3. 范围和适用性。将严格遵守海军士兵保留和 CDP 的政策和程序。本指令的规定适用于所有配有士兵的指挥部。4. 讨论。海军士兵保留和 CDP 旨在提高水手实现职业目标的能力,并积极影响他们继续服现役或转入海军预备役的愿望。自上而下的指挥链积极参与是职业发展计划取得成功的关键因素。本指令旨在为所有海军指挥部提供指导。不需要单独的指挥指令。5. 目标。海军士兵保留和 CDP 旨在加强以下政策和计划:a. 保留具有适当技能的优秀水兵。b. 确保为所有水兵及其家人提供必要的指导,以做出明智的职业决策。
领导备注•我的维护计划是否安全?我们是否配备了适当的装备并接受了适当的培训?我们在维护操作中哪些地方偷工减料?•我们做了哪些工作来降低感恩节假期期间的风险?我们是否充分解决了 POV 旅行的风险(疲劳、天气、安全带)?我们是否解决了狩猎和消防安全问题?•我们是否与航空部队一起解决了寒冷天气作业问题?他们是否做好了充分的准备并了解风险?•我的部队是否完成了所需的年度寒冷天气训练?
层论的语境定义对我们理解语境起到了重要作用,因为它为直观的语境概念提供了精确的数学结构。层论框架最早由 Abramsky 和 Brandenburger [11, 13] 提出,他们在测量场景中定义了事件和分布,并确定了这些概念的层结构。在这里,我们可以将全局分布与隐变量模型联系起来,该模型因无法解释量子理论的独特特征而闻名。Abramsky、Barbosa 和 Mansfield [16] 进一步探讨了语境的一种度量。这项工作开辟了在给定量子场景中量化语境的方法。随后同调方法对语境的研究也为在给定测量场景中观察语境提供了重要的方法。 Abramsky、Mansfield 和 Barbosa [12] 提出了基于ˇ Cech 上同调不变量的方法,该方法利用层上同调的强大工具来检测经验模型中的语境性。Okay、Roberts、Bartlett 和 Raussendorf [21] 的提议建立了识别语境性的拓扑方法,该方法有可能提供更精细的分析,尽管必须考虑额外的拓扑结构。Aasnæss [18] 将这些方法联系起来,通过将论据从一种转化为另一种,补充了每种方法的通用性和完整性。另一方面,同一研究小组还描述了一种更强形式的语境性,即全有与全无 (AvN) 论据。Abramsky 等人 [14, 15] 参考 Mermin [9, 10] 的观察,将量子信息系统中的逻辑不一致性形式化为 AvN 论证。在 Aasnæss [18] 的著作中,这种语境性也被看作是上同调群的一个障碍。虽然层论框架为 MBQC 和浅层电路的量子优势提供了论证基础,但应用的最后一个案例,即参考文献 23 和 24,可以追溯到 Kochen 和 Specker 关于形式化语境性的框架,即所谓的封闭子理论中的语境性。这个概念似乎用
1 请参阅 LUMA 于 2024 年 10 月 11 日提出的遵守决议和命令的动议以及于 2023 年 10 月 18 日提交的保密处理请求,第 1-2 页。2 在此澄清,第 1 阶段和第 2 阶段 IPP 之间的主要区别(之前描述为是否需要升级)具体在于拟议的 BESS 的建立是否需要修改现有的互连点以互连特定的拟议 BESS。
摘要 COVID-19 大流行加速了现代社会中的许多混乱过程,这非常严重且紧迫地凸显了了解复杂过程以实现共同福祉的必要性。现代高性能计算技术、量子计算和计算智能被证明在维护人类命运方面极为有效和有用。这些技术是 IT 发展的最先进水平,是当今竞争力和效率的基础。如果一家公司熟悉这些技巧和技术,将能够更高效、更有效地处理任何意外和复杂的情况。我们工作的主要贡献是一套最佳实践和案例研究,可以帮助研究人员解决计算复杂的问题。我们提供一系列软件技术,从高性能计算到机器学习和量子计算,它们代表了当今处理极其复杂的计算问题的最先进水平,这些问题由混乱事件驱动且不易预测。在本章中,我们将分析不同的技术和应用,这些技术和应用将帮助人类克服这一困难时刻,并越来越深入地理解非常复杂现象的深层方面。在这个日益复杂的环境中,无论是技术、算法还是不断变化的生活方式,都必须强调实现最高效率和成果的重要性,同时保护每个人的个人数据的完整性并尊重整个人类。
具有挑战性的太空任务包括极低海拔的任务,其中大气是航天器空气阻力的来源,除非提供补偿方法,否则最终将决定任务的寿命。这种环境被称为极低地球轨道 (VLEO),定义为 h < 450 公里。除了航天器的空气动力学设计外,为了延长此类任务的寿命,还需要一个高效的推进系统。一种解决方案是大气呼吸电力推进 (ABEP),其中推进系统收集大气颗粒以用作电推进器的推进剂。该系统可以消除携带推进剂的要求,也可以应用于任何有大气的行星体,从而能够在低海拔范围内执行新的任务,延长任务持续时间。H2020 DISCOVERER 项目的目标之一是开发用于 ABEP 系统的进气口和无电极等离子推进器。本文介绍了进气设计的特点以及基于模拟的最终设计,收集效率高达 94%。此外,本文还介绍了射频 (RF) 螺旋式等离子推进器 (IPT),在评估其性能的同时,
我们探索了轨道角动量(OAM)在第一个诞生近似中从扭曲的光束到原子电离的电子的过程。无论检测方案如何,都研究了弹出电子的特性。我们发现,当单个原子位于光子的传播轴上时,即将发出的电子具有OAM的确定投影,而电子波包的大小仅由光子的能量而不是其横向相干性长度决定。移动原子的位置会产生电子oAM的有限分散。我们还研究了一个更具实验性可行的场景(一个局部有限尺寸的原子目标),并开发了描述相干和不连贯的光电离心方案的代表性方法。
生成的AI是指从数据中学习伪像的代表的AI技术,并使用它来生成类似但不重复原始数据的全新独特文物。这些文物可以提供良性或邪恶的目的。生成的AI可以产生完全新颖的内容(包括文本,图像,视频,音频,结构),计算机代码,合成数据,工作流程和物理对象的模型。生成的AI也可以用于艺术,药物发现或材料设计中。