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准尉申请清单
DA 表格 61：任命申请表 UF 3.3：连长 LOR（或适用的 1 级 UCMJ 当局）- 必须进行数字签名 UF 3.3：营长 LOR（或适用的 2 级 UCMJ 当局）- 必须进行数字签名 UF 3.3：组指挥官 LOR（或授权代表）- 仅限 180A - 必须进行数字签名 UF 3.3：高级准尉 LOR（检查 MOS 先决条件）- 必须进行数字签名 OSJA 确认面试 MFR：仅限 270A UF 3.2：简历士兵人才档案 (STP) 或同等文件 - 删除照片、性别、种族和族裔（必须显示 GT 分数）评估报告（全部）从最近到最旧的顺序学术评估报告（DA 表格 1059s）从最近到最旧的顺序（MLC、SLC、ALC、 BLC) 大学成绩单（官方或非官方） 专业证书或执照 SIFT 成绩 - 签名 - 仅限 153A
学生 AI 行为准则
4.维护数据隐私：使用 AI 时应保护个人身份信息 (PII)。学生不应与 AI 技术共享任何 PII，包括姓名、出生日期、地址或其他财务或机密信息。5.检查 AI 生成的来源：AI 并不完美，众所周知会创建不准确的信息，并可用于创建错误信息和虚假信息。使用 SIFT 研究技能（停止、调查来源、找到更好的覆盖范围和追溯到原始上下文）检查来源并找到独立事实以确认 AI 生成的内容。6.提供归属：使用 AI 工具和技术时，学生应提供适当的归属并归功于工具或技术的来源。7.有疑问时寻求指导：当学生不确定使用人工智能是否适合特定作业或项目时，他们应该向老师或导师寻求指导。
ESG 和可持续发展报告
作为投资者，Alphinity 有能力筛选“蓝洗”行为，并向其考虑投资的公司提出尖锐问题。每个行业都有自己的挑战，没有灵丹妙药可以解决这种类型的犯罪。我们确实希望，通过增加披露、更多地参与和合作，以及更多地了解最佳实践，我们可以减少全球供应链中现代奴隶制的普遍性。我们与我们的公司合作，向我们展示他们的控制如何每年不断改进，以及他们如何定义和衡量有效性。在这个阶段，我们最感兴趣的是公司如何评估其突出的人权风险和影响、与受影响的利益相关者合作以及真实地解决令人担忧的领域的透明度。
标准化报告以实现更高的绩效工资...
结构化报告提供了清晰、简明的逐项报告，无需临床医生仔细阅读冗长的段落。结构化报告有助于避免模糊的描述，并提供逐项检查表，以确保在后续检查中重新评估所有相关器官系统，从而防止因注意力不集中而导致的错误。多项研究表明，在经典的散文报告中，有时会省略相关信息。易于解释应该可以让临床医生做出更明确的治疗决定，并改善放射科医生和转诊临床医生之间的沟通。Lawrence 等人的一项研究得出结论，以结构化格式撰写的放射学报告的内容和清晰度满意度有统计学显著提高。
技术对人才管理的影响研究论文
技术融入人才管理，不可逆转地改变了整个人才生命周期的传统模式，因此需要重新调整策略和方法。从招聘的初始阶段到持续的发展和保留过程，创新的技术解决方案已成为现代人才管理专业人员不可或缺的工具。由算法和机器学习驱动的自动化申请人跟踪系统彻底改变了招聘流程，使组织能够有效地筛选大量申请人，并确定技能与组织需求紧密契合的候选人。同样，人工智能驱动的候选人筛选工具的出现提高了人才识别的效率，有助于快速准确地评估候选人的能力和文化契合度。
计算机视觉类XII教学大纲
SL。 编号 实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。 实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。 应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。 实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。 2特征提取12实用：实施特征提取技术。 任务：实现Harris角检测算法。 使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。 提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。 可视化提取的功能和描述符。SL。编号实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。2特征提取12实用：实施特征提取技术。任务：实现Harris角检测算法。使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。可视化提取的功能和描述符。
以数据为中心的威权主义
以数据为中心的技术正在改变独裁者与信息的关系。自国王，皇后，沙皇和皇帝时代以来，信息一直对压迫异议的专制项目至关重要。的确，他们的间谍和警察将定期提供有关秘密会议和反对运动的信息。在二十世纪的独裁政权中，例如共产主义东德的监视，其中一些是技术辅助的 - 具有普遍性的特征，并没有完全保护社会或私人生活的方面，没有完全保护眼睛（或耳朵）。尽管引入了技术工具，但是让人们受到监视仍然是一项深刻的人类努力。设备可能会记录对话，但是人类安全人员必须手动筛选并理解磁带上的单词。
...内部数据管理的最佳实践
同样，如果不将任务相关信息混杂在一起，那么将这些信息放在一起并不能保证任务效率的提高。例如，社交媒体、信息网络和地理情报视觉数据抓取可能会产生目标或目标人群的持续快照。然而，对此类数据的分析很少能提供对对手有效性的可靠衡量标准，因为这些数据仅限于相关性或时间序列。当这种现实出现时，通常会购买更多的数据或工具——认为它们是众所周知的缺失部分，并认为如果有资金可以更广泛、更深入地挖掘，就会不遗余力。相反，这种善意的努力往往会加剧丰富但孤立的能力和成本问题，同时增加人类分析师筛选整体解决方案产生的更多信息的能力。
运营技术消息总线如何帮助运营商扩展其实时网络
智能电网部署和大规模分布式能源 (DER) 集成非常复杂，因为需要将来自不同代技术的不同设备和软件应用程序互连。 智能电网集成面临着诸多挑战，需要将数据从一个系统转换到另一个系统，并转换为满足运营和业务要求的形式。 工程师尝试将 IT 和 OT 系统整合到智能电网部署中时，它们会面临困难。 无法存储和筛选来自公用事业应用程序（如 SCADA、AMI 和 OMS）的大量原始运营数据，这使得发现有用且可操作的情报变得困难。本白皮书讨论了这些挑战，并提供了可使复杂架构进行通信以管理、路由和交换实时数据的解决方案：