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测试和学习量子Juntas几乎是最佳的 *
1简介认证和表征量子系统的动态行为是物理学中的基本任务，通常通过量子过程断层扫描（QPT）来实现[CN97]。但是，QPT非常有资源密集型。例如，所有已知的方法用于学习任意n- Qubit统一操作员的经典描述（给定的黑框查询访问），都需要对单位[GJ14]进行ω（4N）查询。另一方面，如果我们要测试统一是否具有特定的特定属性，则可以显着降低这种复杂性。这自然会导致我们考虑理论计算机科学中研究良好的财产测试框架[GOL10，BY22]。属性测试的设置（在统一动态的背景下，与本文有关）如下：给定甲骨文访问1对单位运算符U及其逆U†的设置，我们的目标是确定您是否具有某个属性或与每个单位运算符的“远处” 2，使用少量的属性使用对Oracles的呼叫来满足每个属性。我们还允许算法以一些较小的概率输出不正确的答案。在此模型中已经研究了单一动力学的几种自然特性，例如通勤性，对角度，保利（Pauli）的成员身份等。，我们将有兴趣的读者转到Montanaro和De Wolf在量子属性测试[MDW16]的调查第5.1节中，以获取更多信息。像Montanaro和Osborne [Mo10]一样，我们将统一的K -Junta称为量子K -Junta，以将其与K -Junta Boolean函数（或简单的Boolean K -Junta）区分开来。我们对这里进行测试感兴趣的属性是作为k -junta：我们说，如果仅对n个qubits的k起作用，则n qubit unition U是k -junta（对于正式定义，请参见definition 2.2）。作为一种特殊情况，量子k -juntas的概念捕获了研究的良好测试问题，如果布尔函数f：{0，1} n→{0，1}是k -junta（cf.问题1.3）。
第 22 号 gnisbecl 服务奖章，表彰杰出功绩...
IV .. 带金属吊坠的嘉奖绶带。1.根据陆军部长的指示，根据 .AR 672-5-1 第 18 段的规定，向以下人员颁发带金属吊坠的嘉奖绶带，以表彰其功绩：美国陆军一级准尉 WaTcr D. Brady。1956 年 8 月 8 日至 1950 年 4 月 27 日。美国陆军一级准尉 Paul J. Dieter，1957 年 7 月 24 日至 1950 年 5 月 23 日。美国陆军军需兵团中校 Jefferson M. Fairley。1955 年 8 月至 1050 年 4 月。谢尔盖少校！小霍姆·S·格莱兹 (S. Glaze, Jr.)，美国联合陆军中将军团。1955 年 9 月 10 日至 20 lllay 1050。中士 Jaelc E. Golrlfa?·b, , 美国 Anny。20 Mny l!J.i8 至 1950 年 3 月 6 日。Mnjoi- '.I'homa.~ B. Maertens，，步兵，UnHed Stntt•:;;陆军，1958 年 1 月 2 日到 1050 年 1 月 20 日。Emmett L. Nations 上校，陆军上将（陆军），美国陆军。1950 年 5 月 28 日至 1959 年 5 月 31 日。Dwav11a A. Panzer 上尉，陆军总参谋部（陆军），美国陆军。1958 年 1 月 1 日至 1050 年 1 月 31 日。Howanl P. Persons 上校，军事专家，陆军上将（陆军）。1956 年 7 月 6 日至 1059 年 5 月 31 日。Rieder lV 中校。Schell，，美国陆军装甲部队。1956 年 8 月 1 日至 1950 年 3 月 31 日。牧师（::\fojur）Osborne E. Scott，，美国陆军牧师。1950 年 8 月 10 日至 1959 年 4 月 21 日。上校，fome.~ S. 8-i.inmcrman，，美国陆军装甲部队。1957 年 10 月 17 日至 1950 年 6 月 5 日。美国陆军准尉 Maui·icc J. Stinson，陆军上校。1957 年 9 月 20 日至 1959 年 5 月 31 日。
评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。
语言研究理论与实践目录
英汉词缀来源与词形的哲学关系 谭正华 郭燕华 疫情期间英语语言元素的传播 Merey Balabekova、Nadezhda Khan、Yeldos Tuite、Sayan Kenzhegaliev、Zamzagul Zuyntayeva、Bektursun Kaliev 和 Zhandos Smagulov 描写 Khushwant Singh 短篇小说《Kusum》和《The Great Difference》中的怪诞人物和场景 P. Gopikrishna 和 J. Anil Premraj 古爪哇语语法主语的结构和作用 Ni Ketut Ratna Erawati 和 I Ketut Ngurah Sulibra 推进动机与能力研究与教师实践和成功的二语学习成果的关系 Sami Ali Nasr Al-wossabi 诗人的心理状态及其与 Zahaafaat 的关系和 Ilal：以 Abi Al-Shis Al- Khuza'i 的诗为范本 Ali M. Al Tawalbeh 《白鲸》的圣经原型研究 Xiaoni Ye 文学翻译是艺术接受的主要工具之一：以哈萨克斯坦和俄罗斯文学互动为例 Kadisha Nurgali、Viktoriya Siryachenko、Liliya Mukazhanova、Marzhan Zhapanova 和 Rabiga Nurgali 通过导演话语和作者理论重新思考电影改编：解读丹·布朗的《达芬奇密码》 M Caleb Theodar 和 Saranya P 印尼语寒暄功能的三元性 R. Kunjana Rahardi 第二语言词汇学习中的语料库和协和 Morad Alsahafi 阿卜杜拉二世国王关于 COVID-19 疫情影响的两次演讲中的说服策略 Amal Samir AbuAlhuda 和 Sabri Alshboul An约翰·奥斯本的《道林·格雷的画像》中自恋表达的编排——一种道德娱乐：对科胡特自我心理学的反思 精神分析 M. Ramesh Kumar 和 G. Christopher 探索亚萨维的《Divan-i Hikmet》英文版中的主题和情感：一种文本挖掘方法 Zhazira Azamatovna Suleimenova、Rysgul Abilkhamitkyzy、Bakyt Amirkhankyzy Yskak 和 Bolat Saginbekuly Korganbekov 解读学生和教师对英语作为教学媒介的看法：以萨塔姆·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学为例的研究 Mohammed Aldawsari
Rugo 等人 ELEVATE ESMO 2024_12
参考文献： 1.Zhao M 等，Target Oncol。 2023;18(3):327-358; 2. Burstein HJ 等人。 J Clin Oncol. 2021;39(35):3959-3977； 3.Burstein HJ 等人。 N Engl J Med . 2020;383(26):2557-2570; 4.Osborne CK 等人。医学年鉴2011；62：233-247； 5.Brett JO 等人乳腺癌研究。 2021；23(1):85； 6. Bidard FC等Lancet Oncol. 2022;23(11):1367-1377; 7.Santiago Novello RG 等人。 ESMO 公开赛。 2023；8（补充4）：104409； 8. Glaviano A 等人。分子癌症。 2023;22(1):138； 9.癌症基因组图谱网络。自然。 2012;490(7418):61-70; 10.Hartkopf AD 等人。乳房护理（巴塞尔）。 2020；15：347-54； 11.雷建涛，等.乳腺 2019；48：S26–S30； 12. Jeselsohn R 等人。临床癌症研究。 2014;20(7):1757-1767; 13.Toy W 等人。纳特基因。 2013;45(12):1439-1445; 14. Oesterreich S 等人。纳特基因。 2013;45(12):1415-1416; 15.Lloyd MR 等人。治疗学、肿瘤学进展。 2022；14：17588359221113694； 16.Robinson DR 等人。国家将军2013；45：1446-51； 17. Jhaveri K 等人。年肿瘤学杂志。 2023；34 (补充2): S334-S390； 18.Bhave MA 等人。 SABCS 2023.PO2-16-05； 19. 奥塞尔杜。处方信息。 Stemline Therapeutics； 2023； 20. Bidard FC 等。 J Clin Oncol. 2022；40：3246-3256； 21. Bardia A 等人。临床癌症研究。 2024； doi:10.1158/1078-0432.CCR-24-1073； 22. Rugo H 等人。 J Clin Oncol. 2024；42（补充 16）：摘要 1069。23. Cardoso F 等人。年肿瘤学杂志。 2020；31(12):1623-1649。
英国政府技术优先事项。......
理查德·琼斯 曼彻斯特大学 2024 年 2 月 12 日 简介 一系列政策领域的政策变更问题被认为是阻碍英国生产力增长的障碍，科学和创新政策也不例外。英国不可能面面俱到——它占世界研发资源的不到 3%，因此需要专攻某一领域。但近来，英国政府发现，要决定英国应该把重点放在哪里并坚持这些决定并不容易。2012 年，时任科学部长戴维·威利茨发起了一项倡议，确定了 8 项优先技术——“八大技术”。威利茨在去年发表的一篇非常有趣的论文中反思了这一倡议的命运 1 。简而言之，虽然人们一致认为英国需要集中精力（除了一个短暂的时期），但重点领域一直在频繁变化。尽管自 2010 年以来我们一直由一个政党执政，但技术政策的方向发生了重大变化，尤其自 2015 年保守党多数执政时期以来的不稳定。自 2012 年以来，创新政策的平均寿命约为 2.5 年。在这些主要变化的背后，确实存在一些连续性。但考虑到建立研究项目和将其进行到成果所需的时间，这种不稳定性使得实施任何形式的连贯战略都变得不同。 优先事项的转变：从“八大技术”到“七大技术家族”再到“五大关键技术” 表 1 总结了自 2012 年以来政府政策中确定的各种优先技术，并按最能体现连续性的方式进行了分组。 2012 年，时任财政大臣乔治·奥斯本 (George Osborne) 2 在皇家学会发表演讲时提出了“八大技术”这一概念；大卫·威利茨 (David Willets) 的一本小册子详细阐述了这些选择的理由 3。2014 年的科学与创新政策 4 批准了“八大技术”，并增加了量子技术。经过广泛的游说活动，量子技术已在 2013 年的秋季预算案中被添加到名单中 5。2015 年，保守党上台，但首相和财政大臣办公室的连续性并不意味着创新政策的连续性。商业、创新和技能部的新任国务大臣是萨基德·贾维德 (Sajid Javid)，他给这个职位带来了撒切尔主义的不信任，对任何带有撒切尔主义色彩的东西都不信任。
人工智能的采用和系统范围的变革
在过去十年中，人工智能 (AI) 已成为一种潜在的通用技术 (Cockburn 等人 (2019))。在机器学习进步的推动下，各个领域的预测成本开始加速下降 (Agrawal 等人 (2018a))。这引发了一些有趣的问题：人工智能将在哪些领域得到采用，以及它对就业和企业的潜在颠覆性影响 (Gans 和 Leigh (2019)、Frey 和 Osborne (2017)、Brynjolfsson 和 McAfee (2017))。到目前为止，我们对人工智能采用的概念主要在任务或决策层面上运作 (例如，Frank 等人 (2019)；Acemoglu 和 Restrepo (2018))。例如，为了预测人工智能对就业的潜在影响，已经进行了大量练习，旨在识别受人工智能威胁的工作、构成威胁的工作的任务以及自动化对工作场所的更普遍影响（Webb（2020）；Brynjolfsson 和 Mitchell（2017）；Brynjolfsson 等人（2018）；Felten 等人（2018））。尽管如此，一些人质疑这种任务级别的关注是否合适。Bresnahan（2020）认为人工智能是一种信息技术，传统上这种技术需要组织重新设计才能全面采用。这在早期 IT 的采用模式中显而易见（Bresnahan 和 Greenstein（1996）；Bresnahan 等人（2002）；Aral 等人（2012）；Dranove 等人（2014））。 Bresnahan (2020) 质疑了可以在任务层面分析 AI 采用情况的观点，而与任务所在的组织环境无关。Bresnahan 将组织的模块化程度确定为 AI 采用的预测指标。当一个组织是非模块化的时，改变一个部分的决策性质（就像采用 AI 时会出现的情况一样）可能需要改变其他地方的决策和实践。他认为，整个非模块化组织都需要进行调整，这可能会阻碍 AI 的采用。相反，Bresnahan 预测 AI 将主要在现有的模块化组织中采用，并且只有在其他组织被重新设计为模块化时，AI 才可能被采用。我们建立了一个模块化在 AI 采用中的作用模型。我们考虑一家公司，其价值来自两个决策（类似于任务）的结果。模块化是指公司从一个决策中获得收益的程度，即使这两个决策没有正确对齐。在基线模型中，决策者不知道外部状态，因此不知道正确的操作。因此，他们选择最有可能正确的操作。无论模块化程度如何，决策者都没有必要进行沟通。他们总是做同样的事，而且通常是正确的，但并非总是正确的。
商业与管理 - ICAEW
财政研究所 (IFS) 在 10 月底对英国财政状况的评估让我想起了狄更斯的《米考伯先生》中的名言：“年收入二十英镑，年支出二十英镑零六英镑，结果就是苦不堪言。”政府在处理这个问题时表现出的异常胆怯令人失望——股东和银行通常不会允许企业年复一年地亏损（除了特斯拉或苏格兰皇家银行等极少数显著的例外）。政府在削减开支方面做出了一些努力，但也付出了巨大的努力来提高税收，将负担推高到 1969 年的水平，并且未来还会进一步增加。然而，年度赤字仍在继续。前财政大臣乔治·奥斯本曾预测到 2020 年将有能力偿还债务，因为预测显示到那时年度赤字将被消除。现任总理菲利普·哈蒙德现在希望在 2025 年弥补年度支出缺口。 IFS 认为这是不可能的，由于生产力低下，缺口高达 200 亿英镑。英国的生产力低于几乎所有 G7 国家，但自第二次世界大战以来，英国的生产力缓慢但稳定地增长，平均每年约 2%。政府预测认为生产力将继续缓慢但稳定地增长。英国现在面临的问题是，生产力刚刚恢复到 2007 年的水平，自 2014 年以来基本持平。论点
签订定制化购电协议
量身定制的 PPA 和投资组合优化 通常，新电厂签署的 PPA 交付期为 10 至 15 年，以确保长期的价格安全和融资。 但根据这项协议，Tion 将从其运营投资组合中向 Nobian 供应电力，供应期限较短，约为三年。 “在我们仅有五年的公司历史中，我们已经成功与欧洲领先的企业达成了定制的短期和长期企业 PPA。 我们成功的决定性因素是，我们不仅稳步扩大我们的投资组合，还不断实现多元化并对其进行优化——例如，从我们的运营风电投资组合中为 Nobian 构建 PPA，这使我们能够向 Nobian 提供德国东部的绿色电力，”Tion Renewables Group 首席商务官 David Willemsen 概述道。 “它需要值得信赖和可靠的合作伙伴来推动能源转型。在 Nobian，我们发现了一位我们认为未来项目与我们并肩合作的合作伙伴。” Nobian 与 Tion Renewables 在德国签署的首份电力购买协议 Nobian 与 Tion Renewables 在德国签署的首份电力购买协议标志着其在 2040 年前实现 100% 可再生能源零碳排放的征程中又迈出了重要的一步。Nobian 能源总监 Johan Hospers 表示：“该协议强调了我们在运营所在国家采购电力的承诺，加强了我们在整个欧洲的可持续发展努力。这些电力将分配给 Nobian 位于德国东部比特菲尔德的电解厂，用于满足大风期间的所有电力消耗。每年，这约占该工厂总能耗的 20-25%，预计每年可节省 20,000 吨二氧化碳的范围 2 排放。” Nobian 希望在未来几年内在德国、荷兰和丹麦签署更多电力购买协议，以扩大其可再生能源组合。这将有助于通过减少盐、氯、烧碱和氢气生产过程中的二氧化碳排放来生产低碳产品。 Hospers 补充道：“继荷兰和芬兰成功签署 PPA 之后，与德国 Tion Renewables 建立的新合作伙伴关系体现了 Nobian 致力于向可持续能源供应转型的承诺。” 编者注 企业温室气体排放分为范围 1、范围 2 和范围 3 排放。此处披露的范围 2 排放包括企业获取或购买能源产生的所有间接排放。每年削减 20,000 吨二氧化碳排放量是基于这样的假设：以德国平均电网系数 0.474 kg CO2/kWh 计算，用电力替代生产的电力。 外部参与 以下外部方参与了此次交易：施耐德电气 (伦敦) 的 Zeigo 及其交易平台和作为 Tion 法律顾问的 Osborne Clarke (科隆)。
rttuzyuw rhoiaaa0001 1671854-uuuu--rhsssuu。 - 海军医疗
RTTUZYUW RHOIAAA0001 1671854-UUUU--RHSSSUU。 ZNR UUUUU R 161843Z 6 月 21 日 MID200000938104U FM BUMED FALLS CHURCH VA 致 AIG 7783 CMC 华盛顿特区 CNO 华盛顿特区 COMPACFLT PEARL HARBOR HI COMUSFLTFORCOM 诺福克 VA COMMARFORCOM COMMARFORPAC NAVFAC 华盛顿特区 BT UNCLAS MSGID/GENADMIN/BUMED FALLS CHURCH VA/MAY// SUBJ/2020 海军外科医生将军 BLUE H - 健康促进和健康奖获奖者 // POC/Jenni Osborne/NMCPHC/757-953-3151/jenni.r.osborne.civ(at)mail.mil/ WWW.MED.NAVY.MIL/SITES/NMCPHC/HEALTH-PROMOTION/PAGES/BLUE-H.ASPX RMKS/TYCOMS 被要求将此消息转发给他们所关注的所有单位// 1. 我很自豪地宣布海军获得 2020 年 Blue H 海军卫生局长健康促进和保健奖，该奖由海军和海军陆战队公共卫生中心 (NMCPHC) 管理。 2. 海军舰队指挥部类别表彰在工作场所健康促进政策、活动和成果方面的卓越表现。医疗机构类别表彰在临床一级预防服务、社区健康促进和医务人员健康方面的卓越表现。涵盖的健康主题包括负责任的饮酒、无暴力和无伤害的生活、健康饮食、积极生活、心理健康、性健康、无烟生活和体重管理。奖项有三个级别：金星、银鹰和铜锚。每个申请的组织都至少获得了铜锚级奖项。在每个主题上获得至少 50% 可用分数的司令部获得了银鹰级奖项。在每个主题上获得至少 50% 可用分数、达到关键必做标准并且获得总可用分数 80% 的司令部获得了金星级奖项。3. 海军和海军陆战队工作场所、社区和医疗机构中的初级预防政策和活动对于保持一支健康、随时待命的部队至关重要。降低行为风险还可以提高个人生活质量并降低长期医疗保健成本。4. 疫情给该奖项的要求带来了许多挑战。司令部通过在线上课、进行社交距离健身挑战以及确保以电子方式传递健康信息，轻松应对了这一挑战。5. 我赞扬 441 名海军和海军陆战队获奖者。总共有 206 名金星奖、50 名银鹰奖和 185 名铜锚奖获得者。我邀请所有司令部参加 2021 年的 Blue H。6. 海军陆战队司令部获奖者共有 66 人，其中 26 人获得金星勋章，7 人获得银鹰勋章，33 人获得铜锚勋章。a. 金星级获奖者是：第 1 海军陆战师第 11 海军陆战队第 1 营；第 12 海军陆战队第 1 营；第 3 海军陆战队第 1 营；第 1 海军陆战队突击营；第 2 牙科营；第 3 牙科营；第 3 侦察营；第 24 战斗后勤营；第 1 支队运输服务公司；东部野战医疗训练营；海军陆战队社区服务 MCAS