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晋级位置水手评分标准参考
2. 水手评分标准和加权值。被考虑参加 A2P 的水手必须满足以下基本资格：通过最近的全海军晋升考试或等级知识考试（未晋级）（PNA），并且必须在“我的海军任务”（MNA）中申请下一个更高薪级的海上工作。如果水手满足基本资格，以下因素将决定哪些水手将被选中参加 A2P：
Dynamo AI - CSAIL 联盟
虽然 Dynamo AI 最初只专注于为联邦学习提供“即插即用”工具（事实上，该公司的原名是 DynamoFL），但团队很快意识到，客户关心的 AI 实施还有许多其他方面。世界各地不断涌现的与 AI 相关的新法律、推出 AI 系统已知和未知的风险，以及保护用户和公司免受有意或无意滥用 AI 程序的人侵害的持续过程，都是 Mugunthan 意识到 Dynamo AI 可以提供帮助的问题。因此，在 2023 年末和 2024 年初，该公司从专注于联邦学习转向更广泛、更全面的功能集，旨在帮助公司设计和推出安全合规的 AI 系统。
大气模型在山上太冷了吗？帆场运动的科学和见解
摘要：山上在水资源可用性中起着极大的作用，并且它们提供的水的数量和时机在很大程度上取决于温度。为此，我们提出了一个问题：大气模型捕捉山温度的程度如何？我们合成结果表明，高分辨率，与区域相关的气候模型产生的空气温度（T2M）测量比观察到的（一种“冷偏置”）更冷，尤其是在冬季雪覆盖的中纬度山脉中。我们在全球山脉的44项研究中发现了常见的冷偏见，包括单模型和多模型合奏。我们探讨了推动这些偏见的因素，并检查了T2M背后的物理机制，数据限制和观察性不确定性。我们的分析表明，偏见是真实的，不是由于观察到的稀疏性或分辨率不匹配。冷偏置主要发生在山峰和山脊上，而山谷通常是温暖的偏见。我们的文献综述表明，增加模型分辨率并不能清楚地减轻偏见。通过分析科罗拉多洛矶山脉中的地表大气中的数据集成现场实验室（SAIL）现场活动，我们测试了与冷偏见有关的各种假设，发现当地的风回流，长波（LW）辐射和地表层参数有助于在此特定位置的T2M偏见。我们通过强调在仪器高的山区位置的协调模型评估和开发工作的价值来解决，以解决T2M偏见的根本原因，并提高对山气候的预测性理解。
大气模型在山上太冷了吗？帆场运动的科学和见解
摘要：山上在水资源可用性中起着极大的作用，并且它们提供的水的数量和时机在很大程度上取决于温度。为此，我们提出了一个问题：大气模型捕捉山温度的程度如何？我们合成结果表明，高分辨率，与区域相关的气候模型产生的空气温度（T2M）测量比观察到的（一种“冷偏置”）更冷，尤其是在冬季雪覆盖的中纬度山脉中。我们在全球山脉的44项研究中发现了常见的冷偏见，包括单模型和多模型合奏。我们探讨了推动这些偏见的因素，并检查了T2M背后的物理机制，数据限制和观察性不确定性。我们的分析表明，偏见是真实的，不是由于观察到的稀疏性或分辨率不匹配。冷偏置主要发生在山峰和山脊上，而山谷通常是温暖的偏见。我们的文献综述表明，增加模型分辨率并不能清楚地减轻偏见。通过分析科罗拉多洛矶山脉中的地表大气中的数据集成现场实验室（SAIL）现场活动，我们测试了与冷偏见有关的各种假设，发现当地的风回流，长波（LW）辐射和地表层参数有助于在此特定位置的T2M偏见。我们通过强调在仪器高的山区位置的协调模型评估和开发工作的价值来解决，以解决T2M偏见的根本原因，并提高对山气候的预测性理解。
自主生活技术-CSAIL联盟
在2019年秋天开始，库拉拉斯被诊断出患有ALS，也被称为Lou Gehrig病。当时，他是一家使用AI创建体育赛事的多摄像机视频的初创公司的创始人，编写可以检测运动的代码，并自动感觉到哪个角度是给定时刻中最好的镜头。诊断后，Koulouras决定将他在传感器，算法和AI程序中运用他的经验，以辅助技术。他在1980年代初为Apple II计算机的辅助开关工作，因此他熟悉该地区。他说：“这使我对技术的状态感到震惊我基本上几乎看不到40年的进展。”可用的工具，例如喂食臂和眼睛跟踪传感器，是故障，不可靠且无法承受的Koulouras看到了一个机会，因为正如他所说，“我在硅谷呆了40年，我知道什么是花费，以及如何应用尖端的AI和机器人技术。”
可持续性 - 报告2022-23-帆
在本报告的经济绩效部分以及位于印度各个部门的植物，单位和矿山（运营）的经济绩效部分以及各个部门的植物和环境表现中，已使用该公司2022 - 23年的年度报告，截至2022年3月31日结束。 该报告的第10-11页提供了有关涵盖艾利亚间工厂，单位和地雷的报告边界的信息。 在本报告中，本地意味着在印度的运营。 在2022-23财年期间，没有移动，剥离或关闭。 帆在共享过去的所有显然事件及其将来发生的影响的预测方面是透明的。 公司维护报告的数据质量，同时确保了构成报告基础的FI和时期的准确性，可靠性，及时性，清晰度和可比性。 标准在本报告的经济绩效部分以及位于印度各个部门的植物，单位和矿山（运营）的经济绩效部分以及各个部门的植物和环境表现中，已使用该公司2022 - 23年的年度报告，截至2022年3月31日结束。该报告的第10-11页提供了有关涵盖艾利亚间工厂，单位和地雷的报告边界的信息。在本报告中，本地意味着在印度的运营。在2022-23财年期间，没有移动，剥离或关闭。帆在共享过去的所有显然事件及其将来发生的影响的预测方面是透明的。公司维护报告的数据质量，同时确保了构成报告基础的FI和时期的准确性，可靠性，及时性，清晰度和可比性。标准
将海军陆战队和水手连接到全球
图像 /应用程序服务 - EUS开发了在NEN和MCEN上运行的EUD的标准操作系统图像。在海军一侧，服务管理和集成承包商和EUS工程团队的组合保留了在Windows操作系统上运行的核心图像。在MCEN方面，EUS工程团队开发并维持了海军陆战队企业台式标准化（MCEDS）图像。海军正在重新合并EUD，以使用侧面速度租户应用和管理服务。EUS与车队网络司令部，海军部队网络空间司令部和国防信息系统局（DISA）合作，以确保根据安全技术实施指南结合所有必需的软件和固件更新。软件分发是通过NEN和MCEN的Microsoft Enterprise Configuration Manager（MECM）。除了图像维持力外，EUS工程团队还进行了应用程序包装以支持用户。
光纤光子计算 - 人员 | MIT CSAIL
19 世纪，查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 将计算机设想为模拟设备。然而，直到 150 年后，美国海军才建造了一台机械模拟计算机来求解微分方程。随着摩尔定律的终结，光子计算利用光子的速度、带宽和能效，为更快、更高效、可扩展的模拟计算系统注入了新的活力，重振了模拟计算的前景。本文认为，网络社区应该为可插拔转发器增强光子计算功能，以实现向后兼容的网络内计算解决方案。我们提出了光纤上光子计算，当数据在光域中时，在网络转发器内执行计算操作。我们讨论了将计算无缝集成到光通信链路结构中所需的组件。然后，我们讨论了光纤上光子计算的几个用例，包括机器学习推理、视频编码、负载平衡和入侵检测。
Leela AI | CSAIL 联盟
这就是为什么麻省理工学院的衍生公司和 CSAIL Alliances Startup Connect 成员 Leela AI 基于婴儿学习方式建模的现实世界常识、推理和演绎建立他们的视频智能平台，将这些创新汇编成一个制造支持系统，可以优化生产流程并改变 AI 技术的未来。 起步 20 世纪 90 年代，Leela AI 的三位联合创始人还是麻省理工学院的学生，他们一起研究计算机架构（米兰明斯基博士）、认知科学（赛勒斯绍尔博士）和人工智能（亨利明斯基）。在此期间，亨利明斯基接触到了研究生加里德雷舍在当时的麻省理工学院教授马文明斯基和西摩佩普特的指导下所做的令人兴奋的研究。德雷舍将儿童心理学家让皮亚杰的开创性工作带到了计算机科学领域，将婴儿学习图式应用于人工智能，努力设计出像婴儿一样学习世界的人工智能。