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失去太空：V-2和战后英国的失败...
摘要：1944年9月，英国成为历史上第一个受到持续弹道导弹运动的国家。V-2火箭是德国一项20年研究计划的高潮，但运营历史少于七个月，对战争的结果没有明显的影响。对抗导弹是两到三年的英国情报优先事项，但是尽管有地震技术变化，但英国仍在谨慎地利用这些技术和背后的科学家。可以说，这是对英国太空野心和战略能力的长期阴影。本文从运营和情报的角度考虑了V -2的发展和运营历史，然后考虑了利用技术的挑战和成果，这些挑战是在战后紧缩和竞争战略要求的背景下设定的。
美国邮政服务报告第一季度财政年度2025美国邮政服务报告第一季度财政年度2025美国邮政服务报告FIRS
选定的第一季度2025年选定的第一季度财政年度2025选定的第一季度财政年度2025选定的第一季度财政年度2025 2025年第2025财政年度的运营结果和非GAAP操作结果以及非GAAP操作结果以及非GAAP的运营结果和非GAAP操作结果和非GAAP的业务成果和非GAAP测量值测量的量度不包括在内，并衡量的是可用于控制的收入，并分配了计算。该非GAAP措施被计算为对管理控制以外的成本调整的净收入（损失），包括由精算重估和折现率变化引起的工人补偿费用以及CSRS和联邦雇员退休系统（FERS）的摊销。这些后者的成本不仅在很大程度上超出了管理层的控制之外，而且还可以根据精算假设和利率显着波动。
多语言主义博士后研究员 - uit ...
语言，大脑和学习中心（C-LABL）将在我们对多种语言如何在思维/大脑中相互作用，开发创新的纵向方法来研究多语言主义并培训下一代学者和研究领导者中的逐步改变。通过跨语言理论，神经科学和语言获取/处理培养合作研究，我们将重点关注多语言的效果 - 对于所涉及的语言，对他们的大脑，以及多种语言的学习和教学。c-labl分为三个研究领域（语言，大脑和学习），这些领域将通过关注语言距离的横切研究主题联系在一起。因此，C-labl的核心工作将研究多语言思维/大脑中多个语法的相互作用，主要关注语言距离（语言之间的相似性/差异）对发展，跨语言影响，神经认知的适应性的重要性，这是多语言经验的结果，以及其他语言学习。
后基因组时代的谷子改良
全球约有 500 万公顷的东非和南亚半干旱环境下种植了小米，它是一种重要的两用作物，可满足这些边缘地区的粮食、饲料和营养需求。尽管产量潜力巨大，但包括小米在内的全球小黍种植面积在 1961 年至 2018 年间减少了 25.7%。小米改良计划于 1913 年在印度启动；然而，与改良其他主要谷物所投入的努力相比，尚未集中精力实现这种气候适应性作物的遗传增益。这导致即使经过 100 多年的育种，农民田地里的小米产量仍然低于其潜在产量。然而，重要性状具有显著的遗传变异。亚洲和非洲的育种计划已经根据当地需求改进了杂交技术和育种目标。 ICRISAT 是一家国际中心，其授权作物之一为小米，该中心正与合作伙伴合作开发新种质，以提高边远地区这种作物的生产力。该项目以印度和肯尼亚为基地，在过去几十年中在全球范围内开发和传播了种质和育种品系。许多有前途且适应性广的品种已在许多国家推出和采用。20 世纪 90 年代，印度和非洲小米基因库之间的杂交为印度的小米生产带来了范式转变。现在，随着新品种的鉴定，育种渠道得到了加强
2024 年学习与参与总监（育儿假保障）招聘启事
● 开发创新、有趣且有影响力的学习和参与机会 ● 开发、规划、设计和促进面向不同受众的引人入胜且易于访问的公共项目，包括针对儿童、青少年、成人和家庭的课程、营地和学习机会 ● 与策展团队合作开发的展览解说、节目和资源 ● 管理学校艺术家计划，包括聘请和管理合同艺术家，以及监督预订和评估程序 ● 创建和促进内部学校项目，包括参观和研讨会 ● 协调外展活动 ● 为所有人创造受欢迎且易于访问的体验，消除参与障碍 ● 与参展和社区艺术家建立关系并密切合作 ● 在整个社区发展和培养关系和伙伴关系
职位_项目经理_INTEGRA.docx
● 良好的口头和书面沟通能力 ● 具有生物技术领域业务开发或战略咨询经验。 ● 具有项目管理和拨款申请、执行和论证经验 ● 积极主动，展望未来活动、项目和电话，预测需求、问题和可能的结果。 ● 维护和更新功能提供商和利益相关者数据库 ● 对在先进疗法中应用新型基因书写技术充满好奇心和积极性。 ● 具有良好的时间管理和组织能力。 ● 优秀的团队合作者，喜欢在快速发展的研究环境中工作。 ● 精通英语。西班牙语和加泰罗尼亚语将受到重视。
从测试数百万台服务器中汲取的教训 - ...
协议骨化延迟了TLS 1.3多年的推出，并再次成为量词后加密术的推出的障碍。在最近对TLS服务器的大规模研究中，我们评估了Quantum关键协议的部署兼容性，发现了令人惊讶的结果和见解。值得注意的是，由于较大的钥匙尺寸，我们观察到了众所周知的客户端透明消息问题的方案骨化。我们相信，量词后证书将出现更多的惊喜，这使得部署比“转换的翻转”过渡更为复杂。在本演讲中，我们分享了研究的发现，并强调了早期测试以确定潜在的量化后移民挑战的重要性，而不是对可能出现问题的假设做出假设。我们介绍管理Quantum PKI实现后的复杂性时可能出现的细微部署复杂性和操作问题，特别是对于最终用户连接稳定性。通过提供实用的见解，我们希望为量词后时代的更平稳转变做出贡献，增强了加密性的能力，并增强了Web PKI作为副产品的可靠性。
中央采后工程与技术研究所
自我声明 我在此声明，据我所知，上述所有声明均真实、完整和正确。我还声明：(i) 我从未被政府（中央/州）自治组织和 ICAR 服务部门处罚或禁止其任职；(ii) 我没有因任何罪行被法院定罪。如果在选拔前或选拔后的任何时间发现任何信息虚假/不正确/不符合资格，我可能会受到处罚，并且我将受雇主决定的约束。我进一步声明，我已仔细阅读了本广告，并声明我符合合同聘用规定的所有资格条件，包括年龄限制、学历要求等。
最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。