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USAFSOS 课程列表和课程主任 POC
ISOC PDS: 35K 开放 Maj Jurgen Vurgun Maj Guinevere Bernard MSgt Uwemediimo Essien EUCOM ORIENTATION AOR 100 AOR 100 PDS:3A6 开放 (CME) Ms. Jaime Nowack INDOPACOM ORIENTATION AOR 110 AOR 110 PDS:3A7 开放 (CME) Mr. Bill Register AFRICOM ORIENTATION AOR 130 AOR 130 PDS:3A8 开放 (CME) Mr. Hadi Tabit CENTCOM ORIENTATION AOR 150 AOR 150 PDS:3AA 开放 (CME) Mr. Mike Colangelo
国防部数字参与 POC 斯蒂芬妮·德雷尔 (Stephanie Dreyer) 总监 ...
Jason Kelly 数字媒体总监 美国海军 1200 海军五角大楼，4B514 室 华盛顿特区 20350-1200 电话：(703) 614-9434/DSN 224-9434 手机：(703) 407-3785 邮箱：jason.s.kelly@navy.mil 单位邮箱：navysocialmedia@navy.mil @JasonKellyPAO /@USNavy Christopher Madden ( Christopher.madden@navy.mil ) 海军媒体内容运营 – CHINFO
农业扩展杂志木质物种组成，结构，再生状态和碳
Mkulazi森林保护区（MFR）是位于坦桑尼亚摩洛哥区的最大森林保护区（Lovett and Pocs 1993，John 2018，TFS 2022）。MFR在1955年由于其高潜在的木材价值而被淘汰为生产森林。它由林地主导，每年收到估计的降雨量为1,000-1,500毫米（Lovett and Pocs 1993）。自1955年的公报以来，除了Malimbwi等人的研究外，还没有根据植物的组成，多样性，结构和再生状态进行的详细植被调查。（2005）报告了储备中可收获的木材量。随着森林保护区人类活动的越来越多的发生率（Lovett和Pocs 1993，Malimbwi等人2005，John 2018，TFS 2022），有关植物组成，结构和再生潜力的信息对于储备的声音管理和保护策略至关重要。这将有助于保护其余的生物多样性，这可能有可能减轻气候变化和相邻社区的生计（Godoy等人2011）。据报道的人类活动发生在森林储备中，例如凹坑，建筑杆的收获，柴火和药用植物，野火，木炭制造，牲畜放牧和耕种，被怀疑已经影响了
海外生活津贴（OCOLA）
根据新立法，国防部将在今年 5 月 15 日和 11 月 15 日实施超过两个指数点（基于数据）的 OCOLA 降幅，增量为 50%。自 2022 年 12 月 8 日起暂停的 OCOLA 降幅现将于 2023 年 5 月 15 日生效，美国本土以外受影响地区（OCONUS）的军人将在 2023 年 6 月 1 日的薪水中看到降幅。只要有可能，将至少提前 30 天通知作战指挥官 (CCMD) 和海外联络点 (POC)，以确保军人有时间为即将发生的变化做好准备。随着预定的实施日期临近，国防部将继续在全年向 CCMD/POC 通报货币波动对 OCOLA 利率的潜在影响，以便军人为这些变化做好准备。
主题：评估国防部为乌克兰武装部队提供维修零件的流程（项目编号 D2024-DEV0PD-0182.000）
1. 根据国防部督察长的要求提供评估 POC。 2. 参加评估入门会议。 3. 回应国防部督察长的信息请求。 4. 协助国防部督察长人员协调和/或参加评估相关会议。 5. 提供 POC 以协调国防部督察长现场访问。 6. 向国防部督察长提供现场访问或会议要求的文件、材料或信息。 7. 审查报告是否存在任何不准确之处。 8. 完成安全分类审查。 9. 如果需要，向国防部督察长草案报告提供管理层意见。 10. 对任何未解决的建议提供管理层意见。 11. 提供建议完成的证据。
数据驱动的企业：数据掌握的路径
他们的非技术基础（文化，道德护栏，治理机制以及法律和监管框架）。超过一半（56％）认为自己在技术基础（数据，技术，基础架构和技术技能）上成熟。我们还研究了生成AI的兴起及其对数据操作的影响。我们发现，有60％的组织已经实施了基于企业数据的生成AI计划的早期概念证明（POC）。但是，有75％的数据主管将生成AI POC的大规模部署是一个重大挑战。例如，只有42％的数据主管具有训练生成AI模型的所需数据。与2020年相比，随着数据驱动的企业，随着数据驱动的企业的比例，随着数据驱动的企业的比例，随着数据驱动的企业的广度，数据驱动的企业的规模增加了。
数据驱动的企业：数据掌握的路径
他们的非技术基础（文化，道德护栏，治理机制以及法律和监管框架）。超过一半（56％）认为自己在技术基础（数据，技术，基础架构和技术技能）上成熟。我们还研究了生成AI的兴起及其对数据操作的影响。我们发现，有60％的组织已经实施了基于企业数据的生成AI计划的早期概念证明（POC）。但是，有75％的数据主管将生成AI POC的大规模部署是一个重大挑战。例如，只有42％的数据主管具有训练生成AI模型的所需数据。与2020年相比，随着数据驱动的企业，随着数据驱动的企业的比例，随着数据驱动的企业的比例，随着数据驱动的企业的广度，数据驱动的企业的规模增加了。
