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LTC Greer 是特克萨卡纳人，1996 年入伍陆军，担任运输经理。2001 年，他被选入 Green to Gold 计划，在路易斯安那国民警卫队担任 M1 艾布拉姆斯坦克指挥官，同时在西北州立大学获得政治学学士学位。2003 年，LTC Greer 被任命为防空炮兵军官，并担任 D/5-5 ADA 的复仇者/毒刺排长，后来担任韩国红云营第 2D 步兵师特种部队营 (STB) 助理 S3。2006 年，他被分配到第 57 运输营 (TB)，担任科威特阿里夫詹营第 513 运输公司 (TC) 的排长和执行官，以及华盛顿州刘易斯堡第 355 终端监督小组的指挥官。随后，他被任命为韩国凯西营 302D 旅支援营的 S-4 营。2011 年，LTC Greer 接管了第 513 战术集团军的指挥权，并被部署到科威特，以支持从伊拉克撤出装备，随后被部署到阿富汗巴格拉姆，以支持 OEF。随后，他被任命为第 4 军人航空旅的 OC/T，之后进入弗吉尼亚州匡蒂科的海军陆战队指挥参谋学院。毕业后，LTC Greer 被分配到巴林麦纳麦的第 831 战术集团军地面部署和配送司令部，并担任营执行官和美国驻阿拉伯联合酋长国大使馆的海关官员。2016 年，他被任命为
LTC Greer 是特克萨卡纳人，1996 年入伍陆军，担任运输经理。2001 年，他被选入 Green to Gold 计划，并在路易斯安那州国民警卫队担任 M1 艾布拉姆斯坦克指挥官，同时获得学士学位。在西北州立大学获得政治学学士学位。2003 年，LTC Greer 被任命为防空炮兵军官，并担任 D/5-5 ADA 的复仇者/毒刺排长，后来担任韩国红云营第 2D 步兵师特种部队营 (STB) 助理 S3。2006 年，他被分配到第 57 运输营 (TB)，担任科威特阿里夫詹营第 513 运输公司 (TC) 的排长和执行官，以及华盛顿州刘易斯堡第 355 终端监督小组的指挥官。随后，他被分配到韩国凯西营 302D 旅支援营担任营 S-4。2011 年，格里尔中校接管了第 513 运输公司，并被部署到科威特，支持从伊拉克撤出装备，随后被部署到阿富汗巴格拉姆，支持 OEF。随后，他被分配到第 4 CAV BDE 担任 OC/T，之后进入弗吉尼亚州匡蒂科的海军陆战队指挥参谋学院。毕业后，LTC Greer 被分配到位于巴林麦纳麦的第 831 TB 地面部署和配送司令部，并担任美国驻阿拉伯联合酋长国大使馆的营执行官和海关官员。2016 年，他被任命为弗吉尼亚州李堡第 59 军械旅副指挥官，随后被任命为阿富汗巴格拉姆特种作战联合特遣部队-阿富汗支援作战官。2021 年，他担任华盛顿特区联邦 COVID-19 响应小组的供应链/配送经理。他之前的职务是陆军人才管理工作组 HQDA G-1 的人才管理行动官。LTC Greer 毕业于短程防空炮兵军官基础课程、基础空降课程、联合后勤上尉职业课程和海军陆战队指挥与参谋课程。他拥有圣马丁大学的工商管理硕士学位和海军陆战队的硕士学位。LTC Greer 获得的奖项和勋章包括：铜星勋章（1 OLC）、国防功绩服务勋章、联合服务嘉奖勋章、功绩服务勋章（3OLC）、陆军嘉奖勋章（3 OLC）、陆军成就勋章（1 SOLC）、阿富汗战役勋章、伊拉克战役勋章、韩国国防服务勋章、人道主义服务勋章、士官专业发展勋带、海外服务勋带、北约勋章、跳伞员徽章、战斗行动徽章和陆军参谋身份徽章。
QDUKI 低温学杂志第 1.1 版 - 量子设计
PPMS 是一个完整的测量系统，由低温恒温器、超导磁体和用于进行特性测量的控制电子设备组成。该系统有一个 12 针样品盘，通过低温恒温器侧面的 LEMO 连接器连接。在常规操作期间，样品连接器连接到 PPMS 电子设备，系统的 MultiVu™ 软件控制样品空间的场和温度，同时协调 PPMS 系统中包含的测量电子设备。
QDB、QRDI 签署协议以支持…… - 卡塔尔论坛报
每月将有 10 名获奖者获得价值 5,700,000 卡塔尔里亚尔的奖金，每月将有 10 名获奖者获得价值 500,000 卡塔尔里亚尔的奖金，每季度抽奖将有 3 名获奖者获得 100 万卡塔尔里亚尔的奖金。QIB 现有客户和新客户都可以通过 QIB 移动应用程序轻松开设 Misk 账户。客户将获得一张免费的借记卡，有资格申请一张免费的首年信用卡来抵消他们的 Misk 账户余额，获得储蓄利润，并有机会经常赢得现金奖励。要获得每周抽奖的资格，客户必须保持每月至少 10,000 卡塔尔里亚尔的余额才有资格参加每周抽奖。要获得大奖抽奖的资格，客户必须在抽奖前三个月开设账户，并在每个月保持至少 10,000 卡塔尔里亚尔的存款。每额外节省 10,000 卡塔尔里亚尔，客户就有一次额外的抽奖机会。
第 14 章 特殊报告代码 (SRC) 和职责分配 这些报告分类仅用于人员和/或职位报告目的。 a. 本节所述的职责分配代码已建立，用于识别职位描述与特定 CMF 或 MOS 无直接关联的职位。这些代码允许在部队结构和库存变化方面具有更大的灵活性，从而可以进行更准确的编码以满足要求，但受到控制，通常需要得到代码批准机构的批准，然后才能在授权文件中对职位进行编码。职责分配代码包含前两位数字 00。 b. 已建立特殊报告代码以识别本节所述的特殊类别的人员。人员报告文件中将使用特殊报告代码来反映士兵的报告分类。特殊报告代码包含前两位数字 09。 14-1. 特殊职责分配 (00D) a. 此代码 (00D) 将用于识别组织授权文件中批准的特殊职责分配职位，并报告分配到这些职位的士兵的职责 MOS。授权文件在获得 HQDA、ODCS G-1 (DAPE-PRP) 批准之前不会标明 SRC 00D（见表 14-2）。特殊职责岗位必须符合以下标准：（1）职责涉及一般军事技能/教育或独特的特殊资格，与特定职责无直接关系
第 14 章 特殊报告代码 (SRC) 和职责分配 这些报告分类仅用于人员和/或职位报告目的。a.本节所述的职责分配代码已建立，用于识别职位描述与特定 CMF 或 MOS 无直接关联的职位。这些代码允许在部队结构和库存变化方面具有更大的灵活性，允许更准确的编码以满足要求，但受到控制，通常需要获得代码批准机构的批准，然后才能在授权文件中对职位进行编码。职责分配代码包含前两位数字 00。 b.已建立特殊报告代码以识别本节所述的特殊类别的人员。特殊报告代码将用于人员报告文件中，以反映士兵的报告分类。特殊报告代码包含前两位数字 09。14-1。特殊职责分配 (00D) a。此代码 (00D) 将用于识别组织授权文件中已批准的特殊职责分配职位，并报告分配到这些职位的士兵的职责 MOS。在获得 HQDA、ODCS G-1 (DAPE-PRP) 批准之前，授权文件不会标有 SRC 00D（见表 14-2）。特殊职责职位必须满足以下标准： (1) 职责涉及一般军事技能/教育或与特定 MOS（MOS 无关紧要）不直接相关的独特特殊资格。(2) 职责需要独特的民事技能/教育或组件独特经验，这些经验未在本法规的其他地方归类为标识符。(3) 技能和知识通常无法从其他军事组织的其他岗位获得。(4) 驻地或非驻地军校课程既不适用也不适用于培训人员执行所需职责。(5) 涉及的职位数量太少，不足以建立新的 MOS 或其他职业标识符。b.识别 SRC 00D 职位的请求将转发给 ODCS G-1，收件人：DAPE-PRP，300 Army Pentagon，华盛顿特区 20310-0300，并将包括以下信息： (1) 单位识别码、命令代码和职位所在的授权文件的文件编号。(2) 段落和行号。(3) 薪级。(4) 授权数量。(5) 职位描述，包括-- (a) 职责。(1) 随员 (SQI 7) 职位。(b) 所需的最低技能和知识。(6) 与特定 MOS 无关的一般军事技能/教育或独特技能的摘要，或成功执行工作所需的民事教育/培训/经验。(7) 解释为什么不能用现有的陆军标识符编码该工作。c. 除非在初始批准时获得接受（如下文第 d 项所列），否则批准将一直有效，直到任务发生变化或 3 年（以先到者为准）。如果要求有效期超过 3 年，必须重新提交理由以供 HQDA 审查和批准继续有效。d. 批准使用 SRC 00D 的组织或任务集，无需 3 年续签要求。(2) 陆军要求/授权文件中的其他军事服务职位。(3) 伤亡和纪念事务行动中心 (CMAOC) 职位。(4) 监察长 (IG) NCO 职位。(5) 动员 TDA 中的 MOS 非重要职位。(6) 现役部队要求/授权文件中的预备役部队 MOS 00F/00G 非重要职位。(7) 国防部/陆军部信使职位。(8) 总部、信息作战 (IO) 组/营/BNFSB/BNGSB (SRC 53519Gxxx/53612Gxxx/53616Gxxx/ 63617Gxxx/53618Gxxx) 中的 MOS 非重要职位。(9) 美国陆军降落伞队 (W027AA)。
一般命令第 1 号主题：在高级负责军官 (SRO) 当局的授权下，针对威斯巴登美国驻军司令部 (USAG-W) 内人员的 COVID-19 公共卫生措施。北约部队地位协定 (SOFA) 第 11 条，1951 年 6 月 19 日；1951 年 6 月 19 日；北约部队地位协定补充协议第 54 条，1998 年 3 月 29 日；10 USC 第 47 章（统一军事司法法典）；HQDA 一般命令第 2008-01 号，一般军事法庭召集机构，2008 年 3 月 11 日；欧洲军队条例 (AER) 10-5，组织和职能，2019 年 12 月 5 日；AER 27-9，平民不当行为，2011 年 11 月 22 日； AER 27-10，军事司法和法律服务，2014 年 8 月 19 日。适用性。本一般命令适用于驻扎、分配、附属和/或出现在 USAG-W SRO 责任区内的军事设施的所有个人，包括士兵、国防部和陆军部文职人员、家庭成员、其他附属人员以及在 USAG-W 军事设施内或寻求进入这些设施的人。本一般命令取代 2022 年 4 月 1 日修订的一般命令 1 号 (GO-1)，直至另行通知。1. 军事目的和必要性声明。本一般命令确定了有损于 USAG-W 内所有人员的良好秩序、纪律、战备、健康和安全的行为，以防止 COVID-19 的传播。限制活动对于保持任务战备状态以及 USAG-W 附属士兵、平民和家属的健康至关重要。
一般命令第 1 号主题：在高级负责军官 (SRO) 当局的授权下，针对威斯巴登美国驻军司令部 (USAG-W) 内人员的 COVID-19 公共卫生措施。北约部队地位协定 (SOFA) 第 11 条，1951 年 6 月 19 日；1951 年 6 月 19 日；北约部队地位协定补充协议第 54 条，1998 年 3 月 29 日；10 USC 第 47 章（统一军事司法法典）；HQDA 一般命令第 2008-01 号，一般军事法庭召集机构，2008 年 3 月 11 日；欧洲军队条例 (AER) 10-5，组织和职能，2019 年 12 月 5 日；AER 27-9，平民不当行为，2011 年 11 月 22 日； AER 27-10，军事司法和法律服务，2014 年 8 月 19 日。适用性。本一般命令适用于驻扎、分配、附属和/或出现在 USAG-W SRO 责任区内的军事设施的所有个人，包括士兵、国防部和陆军部文职人员、家庭成员、其他附属人员以及在 USAG-W 军事设施内或寻求进入这些设施的人。本一般命令取代 2022 年 4 月 1 日修订的一般命令 1 号 (GO-1)，直至另行通知。1. 军事目的和必要性声明。本一般命令确定了有损于 USAG-W 内所有人员的良好秩序、纪律、战备、健康和安全的行为，以防止 COVID-19 的传播。限制活动对于保持任务战备状态以及 USAG-W 附属士兵、平民和家属的健康至关重要。
144 Mbit QDR® II+ 同步 SRAM
英飞凌的 144 Mbit 四倍数据速率 (QDR™)-II+ 同步 (Sync) SRAM 采用英飞凌专利的 RadStop™ 技术设计，针对太空以及其他恶劣环境应用进行了优化。144 Mbit QDR™ II+ SRAM 是下一代 QDR™ II+ SRAM 设备，延续了航天级传统，比上一代具有更低的功耗和更高的性能。QDR™ II+ SRAM 提供 x18/x36、双字/四字数据总线配置，并带有或不带有片上终端以优化功耗。QDR™ II+ SRAM 架构提供低延迟和随机内存访问能力，这是外部缓存存储器等高性能应用所需的。英飞凌的 QDR™ II+ 同步 SRAM 系列提供随机
QDiff：量子软件堆栈的差分测试
摘要 — 过去几年，随着量子计算硬件的快速发展，人们开发了多种量子软件堆栈 (QSS)。QSS 包括量子编程语言、优化编译器（将用高级语言编写的量子算法转换为量子门指令）、量子模拟器（在传统设备上模拟这些指令）以及软件控制器（将模拟信号发送到基于量子电路的非常昂贵的量子硬件）。与传统的编译器和架构模拟器相比，由于结果的概率性质、缺乏明确的硬件规格以及量子编程的复杂性，QSS 难以测试。这项工作设计了一种新颖的 QSS 差分测试方法，称为 QD IFF，具有三大创新：(1) 我们通过保留语义的源到源转换生成要测试的输入程序以探索程序变体。 (2) 我们通过分析电路深度、2 门操作、门错误率和 T1 弛豫时间等静态特性，过滤掉不值得在量子硬件上执行的量子电路，从而加快差分测试速度。（3）我们通过分布比较函数（如 Kolmogorov-Smirnov 检验和交叉熵）设计了一种可扩展的等效性检查机制。我们使用三个广泛使用的开源 QSS 评估 QD IFF：IBM 的 Qiskit、Google 的 Cirq 和 Rigetti 的 Pyquil。通过在真实硬件和量子模拟器上运行 QD IFF，我们发现了几个关键的错误，揭示了这些平台中潜在的不稳定性。QD IFF 的源变换可有效生成语义等价但不相同的电路（即 34% 的试验），其过滤机制可将差分测试速度提高 66%。
QDNN：具有量子层的深度神经网络
量子计算机利用量子力学原理进行计算，在许多计算问题上比经典计算机更强大（Shor 1994；Grover 1996）。许多量子机器学习算法被开发出来，例如量子支持向量机、量子主成分分析和量子玻尔兹曼机（Wiebe 等 2012；Schuld 等 2015a；Biamonte 等 2017；Rebentrost 等 2014；Lloyd 等 2014；Amin 等 2018；Gao 等 2018），这些算法被证明比经典版本更有效。近年来，DNN（LeCun et al. 2015 ）成为机器学习中最重要和最强大的方法，广泛应用于计算机视觉（Voulodimos et al. 2018 ）、自然语言处理（Socher et al. 2012 ）等许多领域。DNN的基本单元是感知器，它由一个仿射变换和一个激活函数组成。激活函数的非线性和深度赋予了DNN很多的表示能力
QDNN：具有量子层的深神经网络
量子计算机使用量子机械原理进行计算，在许多计算问题中，它们比古典计算机更强大（Shor 1994； Grover 1996）。开发了许多量子机学习算法，例如量子支持矢量机，量子主体分析和量子玻尔兹曼机器（Wiebe等人。2012; Schuld等。2015a; Biamonte等。2017; Rebentrost等。2014;劳埃德等。2014; Amin等。2018; Gao等。2018），这些算法比其经典版本更有效。近年来，DNNS（Lecun等人2015）成为机器学习中最重要，最有力的方法，该方法广泛应用于计算机视觉中（Voulodimos等人。2018），自然语言处理（Socher等人2012）和许多其他领域。DNN的基本单元是感知器，它是一种仿射转换，以及激活函数。激活函数的非线性和深度给出了DNN大量表示
