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PERS-41 联系信息 - MyNavy HR
PERS-412 JO Branch首席Mike Bencini William.M.Bencini.mil@us.navy.mil 412a Jo Shore协调员LCDR Rob Allen Robert.R.Allen29.mil@us.navy.navy.navy.mil.mil 412B Jessica Yang Jessicalynn.b.yang.mil@us.navy.mil 412h Divo详细信息CG LT Griffin Buskill peter.g.buskill.buskill.mil@us.navy.mil 412i大法官Swett Justice.swett.mil@us.navy.mil 412m 1st Tour DH详细信息lcdr aaron Jochimsen aaron.aaron.a.a.jochimsen.jochimsen.mil@us.navy.navy.mil 412n 412n 412o
在...举行的普通会议的未经确认的会议记录
议员 市长 Francis Murray 副市长 Damien Watson Damian Clarke (通过 Teams) Rob Dare Kerry Morton (通过 Teams) 官员 首席执行官 Julianne Meier 首席运营官 Jason Beaton 企业服务临时总监 Lorelle Hatch (通过 Teams) 基础设施服务执行董事/总监 Brent Reeman 旅游经理 Patrice Brandenburg 行政助理 Jillian Anderson (通过 Teams) GBA 咨询工程师顾问合伙人 Stuart Bourne
1Z0-1127-24的免费问题
a-将模型*输出的随机性释放，从而影响其创造力。b-指定一个字符串，该字符串告诉模型停止生成更多内容c-它为经常发生的令牌分配惩罚，以减少重复性文本。d-它确定该模型可以生成每个响应的最大令牌。
国家防御授权法案财政...
DUNCAN HUNTER，加利福尼亚州，主席 CURT WELDON，宾夕法尼亚州 JOEL HEFLEY，科罗拉多州 JIM SAXTON，新泽西州 JOHN M. M C HUGH，纽约州 TERRY EVERETT，阿拉巴马州 ROSCOE G. BARTLETT，马里兰州 HOWARD P. “BUCK” M C KEON，加利福尼亚州 MAC THORNBERRY，德克萨斯州 JOHN N. HOSTETTLER，印第安纳州 WALTER B. JONES，北卡罗来纳州 JIM RYUN，堪萨斯州 JIM GIBBONS，内华达州 ROBIN HAYES，北卡罗来纳州 HEATHER WILSON，新墨西哥州 KEN CALVERT，加利福尼亚州 ROB SIMMONS，康涅狄格州 JO ANN DAVIS，弗吉尼亚州 ED SCHROCK，弗吉尼亚州 W. TODD AKIN，密苏里州 J. RANDY FORBES，弗吉尼亚州 JEFF MILLER，佛罗里达州 JOE WILSON，南卡罗来纳州 FRANK A. L O BIONDO，新泽西州 TOM科尔，俄克拉荷马州 杰布·布拉德利，新罕布什尔州 罗布·毕晓普，犹他州 迈克尔·特纳，俄亥俄州 约翰·克莱恩，明尼苏达州 坎迪斯·S·米勒，密歇根州 菲尔·金格雷，佐治亚州 迈克·罗杰斯，阿拉巴马州 特伦特·弗兰克斯，亚利桑那州
基于图像的手术伤口感染识别的机器学习方法：范围审查
背景：手术部位感染 (SSI) 频发，对患者和医疗保健系统造成影响。目前，由于需要临床医生进行手动评估，远程监控手术伤口受到限制。基于机器学习 (ML) 的方法近期已用于解决术后伤口愈合过程的各个方面，并可用于提高远程手术伤口评估的可扩展性和成本效益。目的：本综述旨在概述用于从图像中识别手术伤口感染的 ML 方法。方法：我们按照 JBI（乔安娜·布里格斯研究所）方法对用于 SSI 视觉检测的 ML 方法进行了范围界定审查。纳入了任何术后背景下的参与者的手术伤口感染识别报告。未涉及 SSI 识别、手术伤口或未使用图像或视频数据的研究被排除在外。我们于 2022 年 11 月在 MEDLINE、Embase、CINAHL、CENTRAL、Web of Science 核心合集、IEEE Xplore、Compendex 和 arXiv 中搜索了相关研究。对检索到的记录进行了双重筛选以确定是否符合条件。使用数据提取工具绘制相关数据图表，以叙述方式描述并使用表格呈现。对 TRIPOD（个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告）指南的使用情况进行了评估，并使用 PROBAST（预测模型偏倚风险评估工具）评估偏倚风险 (RoB)。结果：总共有 10 条筛选出的独特记录符合资格标准。在这些研究中，临床背景和手术程序各不相同。所有论文都开发了诊断模型，但没有一篇进行外部验证。使用传统 ML 和深度学习方法从大多为彩色的图像中识别 SSI，所用图像的数量从不到 50 张到数千张不等。此外，至少有4项研究报告了10个TRIPOD项目，但少于4项研究报告了15个项目。PROBAST评估显示，9项研究被认定为总体RoB较高，1项研究的RoB总体不明确。结论：基于机器学习的图像识别手术伤口感染的研究仍属新兴领域，需要标准化报告。未来应解决与图像采集、模型构建和数据源差异相关的局限性。
捕获离子和激光冷却，V
Kielpinski、Brad King、Brian King、Chris Langer、David Lee、Didi Leibfried、Dawn Meekhof、Volker Meyer、John Miller、Travis Mitchell、Chris Myatt、Amy Newbury、Chris Oates、Rob Rafac、Mary Rowe、Cass Sackett、Joseph Tan、Quentin Turchette、Thomas Udem、Kurt Vogel、Joe Wells、Chris Wood、Brent Young，尤其是 Chris Monroe（现就职于密歇根大学）。我们非常感谢
从障碍到扩大规模：全球 AI 冲刺
但 IBM 报告《从障碍到规模：迈向 AI 的全球冲刺》中令人兴奋的新数据显示，尽管仍有工作要做，但从数据准备到偏见检测以及技能培训和再培训工作等一系列技术的最新进展，正在使 AI 探索和采用的速度比一些人预测的更快。基于这些见解和数百次客户互动，IBM 数据和 AI 总经理 Rob Thomas 预计，企业界对 AI 的采用将在未来 18 到 24 个月内大幅攀升，激增至 80% 甚至 90%。