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MTERA 最终技术报告
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联合机构间实验24-4
Bavovna AI是双重使用AI驱动的替代导航，用于在GPS贬低和电子战的威胁性环境中运行的无人车辆。该实验的主要目的是基于无人机平台Aurelia X6 Max（US MADE）的非GNSS导航技术Bavovna AI，同时使用ES Airborne有效负载 - 平台 - 无向SIGINT解决方案来实现电台智能和Emittic Emitting Targets in 40 KOLE范围内，同时执行了准确的RF目标检测（信号智能任务）。将收集以下数据： - 遥测数据，以详细分析非GNSS和SIGINT应用程序期间的飞行和任务更正； - 从接收器获得的无线电频率（RF）原始数据，以在500 MHz和12 GHz之间进行进一步的信号处理。- 到达角度（AOA）数据无人机将通过矩形轨迹（至少4次），侧面为500米，高度为150-200米，以全自动任务进行150-200米。
美国陆军工程兵团 (USACE) 附属职责安全官 (CDSO) 任命书
3. 根据 OSHA 1960.58 的要求，此表格上指定的 CDSO 满足以下最低 EM 385-1-1 培训和经验要求；熟悉美国陆军工程兵团 SOH 计划；其报告、评估和消除危险的程序；报告和调查事故和报复指控的程序、危险情况和环境的识别；SOH 标准的识别和使用，以及其他适当的规则和规定。
物理疗法脱离门-ESTASL
我们认为，获得硕士学位的物理治疗师（第7级）也可以在不可预测的环境和确定的领域中获得复杂决策和风险管理的能力。当他们在其一个专业领域之一（神经物理疗法，物理物理疗法或积极衰老和物理疗法）中获得物理疗法的硕士学位时，物理治疗师的重点是临床实践，教学，调查或管理的特定方面，在这些领域的复杂性和关键决策中，在这些领域的研究中，可以深入研究这些领域的硕士硕士，该领域是物理学硕士; Extas intas in extas intas in extas intas in extas in extas in extas in extas intas in n extas。因此，ESTASL的物理疗法硕士学位的学院想赞美自2018年以来在本文档中收集本硕士学位的物理治疗师，所有工作通过其披露的文章或口头交流或海报的形式而公开的所有工作。我们想强调所做的工作质量以及其作者的持久性，意志和韧性，以及对一组知识，技能和态度的贡献，这些知识，技能和态度是物理治疗师专业技能的一部分。公众对最终工作的传播使大师进行的研究的科学成果更加平均并得到了门外治疗师和其他卫生专业人员的认可，从而突出了在全国范围内以及在卓越的教学方面，在教育方面的卓越范围内，强调了公认的高等教育机构的工作。
退伍军人卫生管理
4标题38和Hybrid 38职业免于标题5竞争性服务招聘要求。VA手册5005/161，人员配备，2024年1月29日，第二部分，第3章。vacaa和VCQEA还为弗吉尼亚州秘书奠定了授权的权力，并直接任命了合格的候选人，以确定为OIG所确定为短缺的职业，尽管有竞争力的服务和优先权要求要求在5 U.S.C.中。§§3304和3309-3318; 38 U.S.C.§7412。基于OIG的2023财年决定，弗吉尼亚州秘书应用了这一额外权力，以授予退伍军人对14个职业（包括心理学）的偏好资格要求放弃。可以在2023年1月10日，https://dvagov.sharepoint.com/sites/sites/sites/vhahrhrhrhrhrhrhrhrhrhrhrhub/sitepages/wfppages/wfppshortage.aspx中找到，可以在附录A. VHA A. VHA Workforce Management and Consulting办公室中找到一份具有直接租用权限的职业清单。（此站点无法公开访问。）
25推进人类计算机互动
目的：使用计算机硬件和软件领域的进步来取得各种行业的进步，包括业务，制造业，教育，健康和治理。但是，无论人工智能（AI）的应用，即AI系统的情感或情感智力（EI），都有一个共同的分母。本文旨在讨论EI模型的主要要素与人工情绪智力（AEI）系统的整合。设计/方法论：纸张结构具有描述性。根据研究AI，EI和AEI领域的50项研究，该论文扩大了有关AI和EI之间互联的讨论。调查结果：借助大数据的可用性，高级数据分析工具，能够进行多元分析，可扩展记忆和保留的复杂算法，AI开始掌握理解，学习和应用人类情绪以及获得情感智力。本研究提出，通过模拟人类所表现出的学习机制可以实现人为的情绪智力。研究含义
PVA/GO作为锂电池分离器的热特性
抽象具有适当的孔隙率，高电导率和良好的热稳定性的锂离子电池中分离器的特性。分离器中的热稳定性是电池使用中必须考虑的重要特征。分离器是锂离子电池中正极和负电极之间分离的一个组成部分，并且必须能够承受高温而不会遭受降级或安全危害。本研究的目的是将PVA/GO分离器的热性分析为锂离子电池分离器。PVA纳米纤维合成使用电源方法，PVA纳米纤维的结果将浸入GO溶液中，然后将以DTA-TGA来表征结果，以确定热性能。结果表明，PVA/GO分离器的热稳定性在小于317.35°C的温度下具有热稳定性，并且在317.35°C的温度下分解。在这项研究中，可以得出结论，PVA/GO分离器已达到一半的热稳定性。
