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未分类 - 陆军预备役
目录（按段落和页码列出） 变更摘要 第 1 章 一般指导 目的 1-1，第 1 页 参考文献、表格和缩写解释 1-2，第 1 页 职责 1-3，第 1 页 记录管理要求 1-4，第 1 页 目标 1-5，第 1-2 页 第 2 章 全职支持分配和津贴表 (FTS TDA) 全职支持分配和津贴表和指挥计划 2-1，第 2 页 全职支持分配和津贴表变更申请 2-2，第 2 页 变更文件 2-3，第 2 页 第 3 章 人力需求 需求确定 3-1，第 3 页 需求描述 3-2，第 3-4 页 人员配备附加物 3-3，第 4 页 全职支持人员配备和分遣队/拆分单位信息 3-4，第 4 页 标准要求的应用 人员配备指南和人力标准的代码模型 3-5，第 4 页 第 4 章 全职支援授权管理和文件 全职支援的分配 分配和津贴授权表 4-1，第 4-5 页 已分配授权的重新调整 4-2，第 5-6 页 第 5 章 全职支援部队结构变化的管理 激活 5-1，第 6 页 停用 5-2，第 6 页 转换/重组 5-3，第 6 页 转移或重新安置 5-4，第 6 页 附录 A. 参考文献，第 6-7 页 B. TDA 变更管理计划 (TDA CMP) 填写说明，第 7 页 图表列表 B-1：TDA CMP CAT1 备忘录请求示例，第 8 页 B-2：TDA CMP CAT1 备忘录请求随附的电子表格示例，第 9 页 术语表，第 10-14 页
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1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。 摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。 该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。 利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。 计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。 这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。 主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。 使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。 数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。 图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。 使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。转移学习技术为垃圾分类任务优化了这些模型。分类涉及使用使用优化算法（如随机梯度下降（SGD）和ADAM）进行标记的数据训练改良的CNN模型。诸如非最大抑制（NMS）之类的后处理技术解决了生产预测并消除重复的信号。实验结果证明了该算法在准确分类和识别废物类型方面的有效性，从而对废物管理工作产生了重大贡献。未来的研究指示包括实时实施，可伸缩性以及与机器人系统的集成，用于工业和城市环境中的自主废物管理。关键字：计算机视觉，CNN模型，Python，Yolo模型，优化铝制。
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(6) 商业化战略。此外，商业化战略还应解决第 508 条合规性问题，如下所示：第 508 条合规性 承包商应确保与这项工作相关的所有系统、硬件、软件、软件工程和信息技术均以残疾人可访问的方式制作，如 NGA 指令 8400.4 和 1998 年修订的 1973 年《康复法》第 508 条（第 508 条）所规定的那样。具体而言，与本合同相关的所有信息和通信技术 (ICT) 均可使用 Web 内容可访问性指南 (WCAG) 2.1 来遵守第 508 条，或使用替代设计或技术，以使残疾人能够基本同等或更好地访问和使用产品。此外，承包商应遵循以人为本的设计和可用性指南，以确保尽可能多的用户能够访问与此主题领域相关的所有服务，并推动现代化、创新和增强任务支持。作为投标人提案的一部分，投标人应在 ICT 产品的设计中具体说明如何实现第 508 条合规性。第二阶段的提案应提供明确、详细的方法描述，表明计划的内容、工作开展的方式和地点、主要事件的时间表、解决方案如何符合第 508 条以及要交付的最终产品。应明确详细地讨论实现每个目标或任务的计划方法。如果确定第 508 条例外请求合理，则必须提出例外请求的理由并将其作为提案的一部分提交。成本卷（第 3 卷）除非个别主题公告另有说明，否则第一阶段的金额在长达六 (6) 个月的执行期内不得超过 100,000 美元。成本必须在提案封面（第 1 卷）和第 3 卷中分开并明确标明。请查看 DoD 计划 BAA 中包含的更新的工作百分比 (POW) 计算详细信息。NGA 不会接受任何偏离 POW 要求的行为。
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(6) 商业化战略。此外，商业化战略还应解决第 508 条合规性问题，如下所示：第 508 条合规性承包商应确保与这项工作相关的所有系统、硬件、软件、软件工程和信息技术均以符合 NGA 指令 8400.4 和 1998 年修订的 1973 年《康复法》第 508 条（第 508 条）中规定的残疾人标准的方式进行。具体而言，与本合同相关的所有信息和通信技术 (ICT) 均可使用 Web 内容可访问性指南 (WCAG) 2.1 来遵守第 508 条，或使用替代设计或技术，以使残疾人能够以基本相同或更大的方式访问和使用产品。此外，承包商应遵循以人为本的设计和可用性指南，以确保尽可能多的用户都可以访问与此主题领域相关的所有服务，并推动现代化、创新和增强任务支持。作为投标人提案的一部分，投标人应包括一份大纲，具体说明在 ICT 产品的设计中如何实现第 508 条合规性。第二阶段的提案应提供方法的明确、详细描述，表明计划的内容、工作将如何开展以及在何处开展、主要事件的时间表、解决方案如何符合第 508 条以及要交付的最终产品。应明确详细地讨论实现每个目标或任务的计划方法。如果确定第 508 条例外请求是合理的，则必须提出例外请求的理由并将其作为提案的一部分提交。成本卷（第 3 卷）除非个别主题公告另有规定，否则第一阶段的金额在长达六 (6) 个月的履行期内不得超过 100,000 美元。成本必须在提案封面（第 1 卷）和第 3 卷中分开并明确标明。请查看国防部计划 BAA 中包含的更新的工作百分比 (POW) 计算详细信息。NGA 不会接受任何偏离 POW 要求的情况。
遮挡的面部图像的分类...
在这项工作[1]中使用了单拍的多伯克斯检测器深度学习技术来准确地分类和定位面部闭塞。具有七种不同类型的常见面部闭塞的自我结构数据集，导致平均平均精度达到95.46％。研究的作者[2]提供了一种可靠有效的方法，用于精确地识别使用卷积神经网络和多任务学习的面部遮挡。使用多任务CNN可以准确预测许多面部区域的覆盖范围，例如鼻子，嘴和两只眼睛。为了解决面部排除问题的问题，本文[3]将问题分为三个步骤：面部解析，遮挡检测和面部重建。最后阶段使用前两个阶段的信息重建面部。因此，该模型在实际的遮挡数据上表现良好，这在先前的方法中是无法实现的。
使用支持向量机进行脑肿瘤图像分类
摘要 本文致力于开发一种对脑肿瘤（包括胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤）的 MRI 图像进行分类的模型。数据集是从 Kaggle 收集的。然后，它被组织起来并上传到 GitHub。这项工作利用了 Python 的不同库，即 Matplotlib、NumPy 和 Sci-Kit Learn。Google Collaboratory 已用于执行环境，存储要求有限，为 108 GB。图像从名为“Brain-Tumor”的 GitHub 存储库克隆到 Google Collaboratory。该存储库包含一个对应于所有指定类型肿瘤图像的数据集。支持向量机算法已用于分类。所提出模型的准确率在 84% 到 92% 之间。关键词：Google Collab、图像分类、MRI 图像、机器学习、存储库、支持向量机 (SVM)
深度学习的自动化脑肿瘤分类器
CSUSB Scholarworks研究生办公室将该项目带给您免费和公开访问。已被CSUSB Scholarworks的授权管理人所接受，将其纳入电子论文，项目和论文。有关更多信息，请联系Scholarworks@csusb.edu。
SIFMA QDVII 事后报告
虽然公司会为第三方中断做好计划，但勒索软件攻击导致的长时间故障可能会对临时解决方法和事件响应团队恢复备份数据源的能力造成不可预见的挑战。根据公司重新连接到可能遭受网络攻击的提供商的风险承受能力，第三方满足既定重新连接标准的时间可能比预期的要长得多。最近的事件表明，勒索软件事件的恢复可能需要几天到几周的时间。考虑到最近的勒索软件事件，公司应继续准备通过替代方式管理其业务，时间范围应与更现实的恢复时间目标相一致。公司应评估其定期风险评估是否适当反映了关键第三方中断的数量和严重程度的增加。
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2024财年计划： - 将继续利用DOD Out Cycle Baa以恰当的时间发布SBIR/STTR主题。 - 将继续根据2022 SBIR/STTR重新授权法发布SBIR和/或STTR开放主题。 将在2023财年的初始版本中汲取的经验教训，并为2024财年实施。。 - 将继续其尽职调查计划业务评估计划，从2023财年的实施中获取的教训，并在2024财年改进和简化它们。 - 将继续利用DARPA SBIR/STTR主题，以最大程度地支持更大的DARPA计划，以确保成功过渡SBIR/STTR技术。 - 将继续利用SBIR/STTR计划可用的各种资金途径。 这包括第一阶段，第二阶段，直接直接进入II期，共同基金，跨代理奖，II期增强和SBIR XL Pilot。 - 将继续使用DARPA S SBIR XL飞行员，该飞行员旨在通过重新想象SBIR将思想转变为成功的小型企业来增加DARPA资助的技术的机会。 SBIR XL的目标包括：（1）增加DARPA技术开发计划的相关性； （2）强调过渡和商业化是评估过程的一部分，包括建立具体的商业化里程碑； （3）提高奖励天花板，以支持运营量表部署的努力，从而增加了技术过渡和商业化的可能性； （4）减少奖励时间表。2024财年计划： - 将继续利用DOD Out Cycle Baa以恰当的时间发布SBIR/STTR主题。- 将继续根据2022 SBIR/STTR重新授权法发布SBIR和/或STTR开放主题。将在2023财年的初始版本中汲取的经验教训，并为2024财年实施。- 将继续其尽职调查计划业务评估计划，从2023财年的实施中获取的教训，并在2024财年改进和简化它们。- 将继续利用DARPA SBIR/STTR主题，以最大程度地支持更大的DARPA计划，以确保成功过渡SBIR/STTR技术。- 将继续利用SBIR/STTR计划可用的各种资金途径。这包括第一阶段，第二阶段，直接直接进入II期，共同基金，跨代理奖，II期增强和SBIR XL Pilot。- 将继续使用DARPA S SBIR XL飞行员，该飞行员旨在通过重新想象SBIR将思想转变为成功的小型企业来增加DARPA资助的技术的机会。SBIR XL的目标包括：（1）增加DARPA技术开发计划的相关性； （2）强调过渡和商业化是评估过程的一部分，包括建立具体的商业化里程碑； （3）提高奖励天花板，以支持运营量表部署的努力，从而增加了技术过渡和商业化的可能性； （4）减少奖励时间表。- 将继续与OUSD（R＆E）关键技术领域一起链接，其中包括：（1）FutureG； （2）信任的AI和自治； （3）生物技术； （4）高级计算和软件； （5）集成感应和网络； （6）定向能量）； （7）超为型； （8）微电子； （9）集成网络系统系统； （10）量子科学； （11）太空技术； （12）可再生能源产生和存储； （13）高级材料； （14）人机界面。