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MILPERSMAN 1900-015 分离，舰队预备队...
1.目的。发布提交定期离职、舰队预备役和退休方案的程序和时间表。就本文而言，“离职”是指离职、退休和舰队预备役（不包括行政离职、临时残疾退休名单 (TDRL) 或永久残疾退休名单 (PDRL)）。2.政策 a。完整、可操作的离职方案可在离职前 5-9 个月提交给交易服务中心 (TSC) 诺福克。为了使分离活动符合参考 (a) 中指示的海军标准时间表和国防财务会计服务 (DFAS) 处理时间表，必须在服役人员的临时工作 (PTDY)、分离假或分离日期（以最早的日期为准）开始前至少 60 天提交所需的关键支持文件 (KSD)。满足所需的提交时间表可防止在完成分离命令和 DD-214 现役解除或退伍证书以及处理最终和退休工资和福利（如果适用）方面出现不必要的延误。如果 DD-214 未在服役人员因 PTDY 或分离假离开指挥部前 14 个日历日完成，TSC 人员可以通过将其标记为“无法获得签名”来最终确定服役人员的 DD-214。
用于规则和不规则时间序列分类的新型高效储层计算方法
时间序列是指在一段时间内按时间顺序收集的一系列数据点，每个点通常记录在特定的时间戳。时间序列有两个主要组成部分：时间戳和观测值。时间戳表示获取特定记录的时间，而观测值则显示与每个时间戳相关联的值，该值表明该值相对于其他时间点的相对重要性。此外，时间序列数据可能还带有一些其他模式，使时间序列分析更具挑战性。例如，来自同一数据集的样本可能具有不同的长度（可变长度）和/或相邻时间点可能具有不同的时间间隔（异质间隔）。时间序列分析涉及研究和解释样本随时间变化的趋势和依赖性等模式，并已广泛应用于现实世界现象 [1-3]。其中，时间序列分类 (TSC) 专注于将序列数据分类并标记为不同的类别，在医学、电信和金融等领域发挥着不可或缺的作用。TSC 算法的有效性取决于它们平衡短期和长期记忆以及捕捉时间依赖性的能力，同时将所需模式与噪声模式区分开来。在过去的几十年中，已经开发了大量算法来解决这一特定领域。到目前为止，长短期记忆 (LSTM) 网络可以看作是一个里程碑式的突破，它为序列数据中复杂的长期依赖关系建模所带来的挑战提供了强大的解决方案 [4-7]。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它利用记忆单元和门作为控制信息在网络中流动的手段。网络的设计主要是为了缓解梯度消失的瓶颈。然而，网络的训练是通过最先进的时间反向传播 (BPTT) 技术实现的。虽然 BPTT 是一种强大而有效的方法，但它的计算成本可能很高，尤其是对于大型和深度神经网络而言。除了反向传播辅助神经网络外，基于距离的方法也在广泛的 TSC 任务中取得了巨大的成功 [8-10]，其中，1-最近邻动态时间规整 (1NN-DTW) 已被证明
GAO-06-1031 恐怖分子监视名单筛查
联邦调查局恐怖分子筛查中心 (TSC) 管理的综合监视名单包含已知或疑似恐怖分子的姓名，包括国际和国内恐怖分子。各机构的任务是筛查与恐怖主义的联系，这些机构使用监视名单记录。例如，美国海关和边境保护局 (CBP) 在入境口岸筛查旅客。由于筛查基于姓名，因此如果名单上没有列出姓名的人的姓名与名单上的人相似，则会导致错误识别。此外，一些姓名可能会被错误地列入监视名单。无论哪种情况，个人都可能受到负面影响，并可能表达担忧或寻求机构采取行动或补救，以防止将来再次发生。本报告涉及：(1) 被错误识别的人员人数的已知程度以及他们可能受到的影响；(2) 发生错误识别的主要原因以及机构为减少或尽量减少其影响而采取的行动；以及 (3) 有监视名单相关问题的个人可以获得的补救机会。在 TSC 和使用监视名单数据的主要联邦机构开展工作时，GAO 审查了标准操作程序和其他相关文件，并采访了负责官员。GAO 目前不提出任何建议，因为这些机构正在采取持续的举措来提高数据质量、减少错误识别的数量或减轻其影响，并加强补救工作。
绿色债券框架Baden-Württemberg
报告。下表显示了这些类别以及相关的资格标准11，该标准11显示为插图，而不是详尽的列表，因为相关的技术筛查标准和/或法律定义是对欧盟分类法的授权行为的应用。Baden-württeMberg提供了所有项目作为第二方意见的一部分的技术筛选标准（TSC）的完整说明。这包括对案件的透明度，在该案例中，由于缺乏数据，项目不能与经济活动相匹配，或者无法完全确认标准。
使用新的基于注意力的深卷积神经网络的实时交通标志识别方法
摘要：汽车行业中的人工智能（AI）允许汽车制造商通过整合AI驱动的高级驾驶员辅助系统（ADAS）和/或自动化驾驶系统（ADS）（例如Traffiffififififient识别（TSR）系统），从而为智能和自动驾驶汽车提供智能和自动驾驶汽车。现有的TSR解决方案集中在他们认识的某些标志上。出于这个原因，提出了一种TSR方法，其中涵盖了更多的道路标志类别，例如警告，监管，强制性和优先符号，以构建一个智能和实时系统，能够分析，检测和分类为正确类别。提出的方法基于对不同的特征符号检测（TSD）和Traffim符号分类（TSC）的概述，旨在在准确性和处理时间方面选择最佳的特征。因此，提出的方法将HAAR级联技术与深CNN模型分类结合在一起。开发的TSC模型在GTSRB数据集上进行了培训，然后在各种路标上进行了测试。所达到的测试精度率达到98.56％。为了提高分类性能，我们提出了一个新的基于注意力的深卷积神经网络。由于获得的测试准确性和F1测量率分别达到99.91％和99％，因此所达到的结果比其他符号分类研究中存在的结果更好。在Raspberry Pi 4板上评估并验证了开发的TSR系统。实验结果证实了建议的方法的可靠性。
2023 年 1 月 18 日海军部 - MyNavyHR
• MILPERSMAN 1306-1505 已被取消，其内容已纳入 MILPERMAN 1306-1502 • 将 FTS 更改为预备役训练和管理 (TAR) • 更新了 AC 转换为 TAR 计划的资格要求 • 将 PSD 更改为交易服务中心 (TSC)。• 在 BUPERS-3（BUPERS-32、BUPERS-33 和 BUPERS-35）内建立支付责任。为 MNCC 和 BUPERS- 072 建立职责。• 删除对 AC 2 TAR 计划的引用。计划权限不在单独的文章中涵盖。• 更新了 AC 转换为 TAR 计划的资格要求
sr0798-epidiolex-tsc利益相关者 - feedback.pdf
大麻二酚，这并不意味着患者不能使用两种药物。 禁止服用MTOR抑制剂的患者会导致不合理的访问限制。 mTOR抑制剂是肾脏或SEGA（大脑）中AML的人的第一道治疗方法。 这不应阻止患者获得大麻二酚。 有很多相互作用的药物相互作用，但通过监测血液水平，较低剂量等来管理。 我们要求删除条件6.1。 我们完全同意条件6.2。 7。 无法评论8。 无法发表评论，我们希望能够达到Epidiolex建议的价格，以便患者可以使用这种有效的药物来治疗TSC引起的癫痫发作。大麻二酚，这并不意味着患者不能使用两种药物。禁止服用MTOR抑制剂的患者会导致不合理的访问限制。mTOR抑制剂是肾脏或SEGA（大脑）中AML的人的第一道治疗方法。这不应阻止患者获得大麻二酚。有很多相互作用的药物相互作用，但通过监测血液水平，较低剂量等来管理。我们要求删除条件6.1。我们完全同意条件6.2。7。无法评论8。无法发表评论，我们希望能够达到Epidiolex建议的价格，以便患者可以使用这种有效的药物来治疗TSC引起的癫痫发作。
基于优化的联网自动车辆和行人的交叉控制
目前使用交通信号进行协调的较大或更繁忙的城市交叉点的抽象流量，以防止危险的交通情况并规范交通流量。在将来有100％连接的自动化车辆的情况下，可以更换常规的交通信号，并且交叉路口的车辆可以通过车辆到车辆和车辆到基础设施通信无缝协调。在过去的二十年中，已经提出了许多这样的控制策略，通常称为自主交叉路口管理（AIM）。近年来，可以观察到更简单的首先发展，首先可以观察到基于优化的目标策略。与基于插槽的策略和常规交通信号控制（TSC）相比，基于优化的目标可以显着提高容量并减少延迟。此外，它允许优先考虑道路用户。本文是第一个以优化目标考虑行人的人之一。所提出的方法由无信号的车辆控制组成，结合了完全集成到优化问题中的行人信号相。由于控制器的通信范围在现实世界应用中受到限制，因此详细介绍并详细说明了滚动范围方案。使用微观交通模拟框架实施和评估了呈现的策略。结果表明，与完全驱动的TSC相比，车辆延迟可以大大减少，车辆容量可以增加，而行人等待时间则是可比的。此外，将重点放在在介绍的设置中如何平衡车辆和行人延迟。可以调整三个不同的控制参数，需要根据所考虑的需求方案对其进行调整。
患者问题：肺癌的创新
ALK (4) NRAS (2) ARID1A (1) NRG1 (2) ATM (2) NTRK (6) ATR (1) P53 (1) BRAF (15) PALB (1) BRCA (2) PDGFR (2) CCND (1) PIK3 (5) CDK4/6 (1) POLD1 (2) CDKN2 (1) POLE (2) ctDNA (3) PRKC (2) CTNNB1 (1) PTCH1 (2) DDR (5) RAF (2) EGFR (10) RAS (2) ERK (2) RET (4) EWSR1 (1) ROS1 (5) EZH2 (1) SMO (1) FBXW7 (1) STK11 (1) FGFR (4) TAF15 (1) GNAQ/11 (2) TMB (4) HRD (7) TP53 （1） IDH （2） TSC （1） KIT （2） UGT1A1 （1） KRAS （24） CCNE1 （1） MDM2 （1） CLDN （3） MEK （3） FET （1） MET （5） FRa （1） MMR （2） FUS （1） MRD （2） HER2 （12） MSI-H （1） MAGE （2） MTAP （4） MUC （1） MYC （1） PD-L1 （12） Nectin-4 （2） PRAME （1） NF1 （6）
CDS 问答 - MyNavy HR
CDS 问答注：以下问题由参加 2022 年 7 月 13 日至 14 日在诺福克海军站和 Oceana 海军航空站举行的职业发展研讨会市政厅的水手提交。为清晰起见，对部分问题进行了编辑。人力培训和教育门户网站被推广为薪资和人事 (PAYPERS) 人员获取资源以随时了解最新指南的一种方式。为什么要使用 Facebook？门户网站仍然是最新信息的主要来源。Facebook 是一种传播信息的好方法——包括培训指挥薪资/人事管理员 (CPPA) 访问门户网站——但是，RDML Satterwhite 支持使用官方渠道将向 CPPA 分发信息的手段正规化。eNavFit 中指定的审核员是否有限制？eNavFit 中对审核员没有限制。每个周期的晋升配额是如何确定的？晋升配额由当前和未来预计的空缺职位决定。基本公式为：当前薪级库存减去预计到某个日期的薪级损失再减去薪级授权要求。例如，如果当前薪级人员为 150，预计薪级损失为 50，薪级授权要求为 200，则释放 100 个晋升配额（150 - 50 - 200 = -100）。为什么某些费率（如零售服务专家 (RS)）被锁定？一旦一个人完成了学习和发展路线图上该等级的所有资格，并且他们想要更改等级，士兵社区经理似乎不会释放他们。等级人员配备水平是转换进出机会的主要驱动因素。RS 等级目前海上配备人员为 87%，岸上配备人员为 91%。在 FY23 RS 需求将增加 126 个岗位。这一增长推动了将水手留在等级内的需求。非常希望保留所有合格的 RS。是否会允许更多水手成为 Yeoman (YN) 和人事专家 (PS) 或获得重新入伍奖金？2023 财年 YN 授权数量将增加 88 个，未来五年 PS 授权数量将增加 275 个。目前，与授权相比，YN 和 PS 人员配备充足。由于两种等级的人员配备水平，目前不提供选择性再入伍奖金 (SRB)。TSC Great Lakes 将在 9 月前接管所有校舍收益/损失。关于永久换站 (PCS) 期间的中途停留，这些停留时间为几天或一两周：我们能否在 CPPA 级别简化一种计算其到达/离开的方法，而无需服务交易服务中心 (TSC)？这意味着同一个 TSC 将进行损失和收益，最终简化整个流程，特别是在这些短暂的中途停留期间。