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联合战备训练中心 (JRTC) 和约翰逊堡......
2023 年 6 月 13 日 — 促进和培养上班和下班时安全使用摩托车的文化。3. 适用性：本政策适用于所有被分配或被授权的制服人员。
如何进行PQC准备计划
2024看到NIST的里程碑发布了第一个经认证的PQC算法。随着2025年开始，量子准备就绪比以往任何时候都更加紧迫。我们将讨论这些当前和未来的风险，并概述如何在PQC准备计划中以战略和战术步骤有效地抵抗不断发展的威胁。本届会议还将确定影响当今PKI，IoT，TLS和代码签名的一些行业挑战。总而言之，将以现实世界中的示例（包括PQC代码签名）的形式提出策略，这些示例在关键企业应用程序和基础架构中专门描述了生态系统协作和测试。
联合战备训练中心和约翰逊堡政策 15
2024 年 5 月 20 日 — 联合战备训练中心 (JRTC) 和约翰逊堡的部队 (RTU) 和所有支持推动者。3. 适用性。本政策适用于所有...
o r i g i g i n a l r e s a r c h准备出院，出院质量，外科手术患者的出院质量，焦虑和抑郁症
目的：这项定量研究旨在确定出院教学，焦虑，抑郁以及各种人口统计学和疾病相关的因素是否可以预测中国西部地区宫颈癌手术患者的出院准备。方法：从2023年11月到2024年5月，采用便利抽样方法来对新疆的高等级A专业医院的宫颈癌手术患者进行调查表。调查包括一份患者一般信息问卷，出院教学量表（QDTS），广义焦虑症7-项目量表（GAD-7），一份调查表评估了在增强的康复（ARAS）模型恢复（ARAS）模型和PHENAIRE-9（PHQ-9）（恢复后的康复（ARAS）中，妇科恶性肿瘤肿瘤手术患者的准备就绪。多元线性回归分析用于识别影响排放准备就绪的因素。结果：总共参加了180名宫颈癌手术患者，在ERAS模型下的妇科恶性肿瘤排出就绪问卷中的平均得分为190.46±25.36。多个线性回归分析表明，教育水平，慢性疾病，药物使用，出院教学质量和抑郁情绪是宫颈癌手术患者出院准备的重要预测指标。结论：发现宫颈癌手术患者的总体排出准备状态处于中等状态。护士应优先考虑具有较低教育水平，慢性病，抑郁症和需要药物治疗后的患者。应制定个性化的健康指导和有针对性的干预措施，以提高出院教学的质量，从而提高患者的出院准备。关键词：宫颈癌，手术，出院准备，出院指令的质量，抑郁>
IXL技能计划 - 密西西比大学和职业准备...
bio.2.3：开发主要反应物和细胞呼吸产物的模型（有氧和厌氧），以证明食品中存储的化学能的转化，从而将其转化为ATP的可用能量。强调键断裂并释放能量的化学过程，形成新的键并存储能量。
P 3005-7698，E 3005-768X-健康准备...
简介：在数字化时代，医疗保健系统以卫生工作者的能力适应数字技术的能力。数字技术媒体被用来加强和禁食患者和社区的医疗保健。目的：本研究旨在在在东帝汶的卫生设施上工作期间探索卫生专业利用数字技术的准确信息。材料和方法：这是一项横断面研究，有56位受访者。自2023年2月1日至30日以来，使用Google表格问卷通过社交媒体收集了数据，包括WhatsApp，电子邮件，Facebook和Twitter。纳入标准是：居住在东帝汶的卫生专业人员，能够回答问卷。使用描述性分析分析数据。结果：参加的大多数卫生专业人员是男性（54.2％），使用了手持电话（100％），以促进其日常活动，包括与他们的工作活动相关。数字技术工具使用中的其他特征是使用Microsoft Word（78.3％），Microsoft Excel（76.7％）和Power Point（81.7％）的能力。电子邮件的使用量为89.2％，WhatsApp的使用率为81.7％，约74.2％使用Zoom/Webinars/Google会议应用程序，而工作场所中使用计算机约为72.5％。确定的大约96.4％的人需要提高其未来使用ICT的知识和技能来促进其活动。关键字：数字技术，医疗保健系统结论：东帝汶的大多数卫生专业人员使用计算机，互联网和手机来进行设施日常活动，他们需要获得培训以提高未来的知识，态度和心理运动技能。
评估与Hypernation-hypernance-Hypernance-Rressiness。 ...
摘要：本文研究了供应链（SC）的弹性（SC）的弹性在不断上升的背景下，开发了定量的，面向性能的指标，以评估SC的准备和物理互联网（PI）概念在增强SC弹性方面的功效。我们采用了弹性三角概念，传统上用于基础设施弹性评估，以随着时间的推移来衡量SC性能动态。我们的发现表明，PI概念通过改善开放合同存储中心网络（OCSC）网络的分布和存储来显着提高SC的弹性。敏感性分析进一步证明了这些策略的盈利能力，即使OCSC中的持有成本比大大高于传统仓库。这项研究通过为先验SC的弹性评估提供框架，为该领域做出了贡献，从而洞悉了PI概念的潜力，从而创造了更具适应性，强大和有效的SC。未来的研究指示包括将这些发现应用于各个工业领域，并探索对全球SC网络的长期影响。
IBM花岗岩基准测试和企业准备就绪
IBM花岗岩是IBM开发的生成AI模型家族，目标是满足企业AI的不同需求。IBM考虑了商务用例，开发了其花岗岩模型，并发布了几种变体，以满足不同的企业需求，所有这些都在Apache 2.0许可下的开源，鼓励透明度，并使用户能够根据其需求自定义模型。花岗岩3.0家族包括具有20亿和80亿个参数密度模型的预训练和训练后模型，以及较小的Experts（MOE）稀疏模型，具有4亿和8亿个活性参数。Granite 3.0家族中的所有模型都相对较小，目的是满足实用的企业部署要求，并使用企业数据启用自定义，以在低计算成本下实现最先进的性能。各种模型尺寸提供了额外的灵活性，以满足各种用例和基础设施功能。