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2024 年 7 月 29 日 致国防部采购与保障副司令、美国印度-太平洋司令部主任、国防创新部门审计长、陆军部审计长、海军部审计长、空军部审计长的备忘录 主题：评估复制器计划选定的全域可消耗自主系统满足美国印度-太平洋司令部作战需求的能力（项目编号 D2024-DEV0SI-0141.000）
1978 年《监察长法案》（5 USC §§ 401-424，经修订）授权我们及时接触我们认为必要的人员和材料，以进行监督。您可以从国防部指令 5106.01“国防部监察长 (IG DoD)”（2012 年 4 月 20 日，经修订）和国防部指令 7050.03“国防部监察长办公室访问记录和信息”（2013 年 3 月 22 日，经修订）中获取有关国防部监察长办公室的信息。我们的网站是 www.dodig.mil。
CRUISE 关于推荐系统中特征选择的量子计算
协同过滤技术[1,2]根据用户行为模式和物品特征预测潜在的用户-物品交互，广泛应用于推荐算法中，该领域的一些著名技术包括矩阵分解方法[3]、基于邻域的方法[4]、深度学习方法[5,6]、基于图的技术[7,8]、因式分解机[9]、混合方法[10]、贝叶斯方法[11]和大型语言模型（LLM）[12]。然而，协同过滤技术[1]严重依赖于数据的质量。例如，使用用户个人资料、物品特征、评论、图像和其他信息可以显著提高推荐算法的性能，但在某些情况下，也会降低其性能。因此，区分哪些信息对推荐有用至关重要，这有助于构建高效的系统并降低能耗[13、14、15、16]。量子计算机利用量子比特和叠加、纠缠、量子隧穿等量子效应，是从冗余数据中识别有用信息的有效工具[17]。它显著提高了搜索问题和大整数分解的处理速度[18]。因此，在本文中，我们旨在利用量子计算技术寻找对推荐有用的特征。我们的目标是通过识别和利用相关数据来提高推荐系统的效率和准确性，从而降低计算要求和能耗[18、19、20]。在 QuantumCLEF 2024 中，我们专注于任务 1B，其中为每个项目分别提供 150 和 500 个特征[21、22]。我们将分析这些特征以提取与推荐系统最相关的特征。该任务要求参与者使用量子退火和模拟退火从给定数据中选择合适的特征，用于基于项目的 KNN 推荐算法（Item-KNN）。组织者提供了一个使用互信息进行特征选择的示例 [18]。但是，我们的初步实验表明，与使用所有特征而不进行任何选择相比，仅使用互信息进行特征选择对 Item-KNN 性能的改善有限。这是因为互信息仅反映两个变量之间的相互关系，与推荐算法的最终目标无关。因此，
早期婴儿诊断（DNA-PCR）实验室申请表
编码拒绝的代码1 =未标记的DBS 9 =血液2 =饱和饱和10 =不适当的干燥3 =不足的血液11 =血清11 =血清环 - 水，酒精4 =刮擦点12 =在过期的DBS卡上收集的dbs Card 5 =散射点5 =散射点13 =包装在一起的样品
使用Eliquis®（Apixaban）
，如果您服用Eliquis并服用其他增加出血风险的药物，例如阿司匹林，非甾体类抗炎药（称为NSAIDS），华法蛋白，肝素，选择性的静脉蛋白抑制剂（SSSRIS）或Serotrise nore perpiptir nore norepplipiner（SSRIS），您可能会有较高的出血风险。帮助预防或治疗血块。告诉您的医生您服用的所有药物，包括任何非处方药，维生素和草药补充剂。
货币政策和气候变化区分保护性和主动议程
许多经济体的中央银行正在努力考虑其政策和运营的气候变化。1在2021年11月的格拉斯哥宣言中，在2021年联合国气候变化会议（COP26）之际，金融体系绿色网络（NGFS）致力于“加深对气候变化考虑的分析，将其整合到其成员任务的货币政策战略和框架中”。大约有五十名成员中央银行以及众多的金融监管机构发布了自己的策略，这些策略与该声明有关。2023年下半年举行的COP28会议重申了领导人致力于解决气候变化的承诺，包括从使用化石燃料的使用中过渡。在这种情况下，NGFS表示“敏锐地意识到与气候相关的发展的宏观经济维度，并致力于考虑气候变化的含义以及对货币政策的过渡的含义。” 2
IUIS-FIMSA-IIS会议报告 div>
（CSIR），印度政府和印度浦那Savitribai Phule Pune University的杰出教授。关键亮点：Shekhar Mande博士通过演讲为研讨会开幕，强调了现代世界中传统实践的相关性。他强调了疾病负担从当前年龄从传染性疾病转变为非传染性疾病的转变，提到了表观遗传标记的跨代影响。Mande博士还讨论了在CSIR研究所发起的Covid队列研究，并引入了空气监视和消毒等主题，他简要介绍了卫生假设及其对自身免疫性疾病的影响。会议以一个高度互动的问答段结束，涵盖了TB疫苗和消除结核病等主题，以及有关卫生假设的进一步讨论。
神经语言学研究进展
本文全面概述了机器在神经语言学中的应用所产生的革命性影响，强调了语言和大脑研究的范式转变。从神经成像技术的进步（如 fMRI 和 PET，揭示了大脑的语言网络）到脑机接口 (BCI) 的开发（用于实时脑信号解码），机器的集成已经改变了我们对语言处理、认知和交流的理解。由机器学习算法驱动的计算模型在自然语言处理应用中发挥了关键作用，影响了人机交互和聊天机器人的发展。对神经振荡的探索、它们在语言发展、理解和产生中的作用以及它们与多语言和双语的相关性为理解与语言相关的认知过程增加了一个动态维度。此外，本文还探讨了通过非侵入性脑刺激技术（如经颅磁刺激 (TMS) 和经颅直流电刺激 (tDCS)）治疗交流障碍的创新方法。本文讨论了这些领域的潜在应用、机制和正在进行的研究工作。伦理考虑，包括数据隐私和负责任的技术使用，被认为是整合机器的重要方面
NAVFAC SE 采购流程信息
1. 政府保留在授予合同之前随时排除任何或所有报价的权利；与报价人谈判；并将合同授予提交被认为代表最佳价值的提案的报价人——该提案对政府最有利，且考虑了价格和其他因素。2. 政府打算在不与报价人讨论的情况下评估提案并授予合同（FAR 15.306(a) 中所述的澄清除外）。如果合同官员后来认为有必要，政府保留进行讨论的权利。3. 权衡过程是针对此次收购而选择的。政府认为，允许将合同授予除最低价格报价人或技术评级最高的报价人以外的其他报价人符合其最佳利益。4. 所有技术因素结合起来对绩效信心评估（过去绩效）评级具有同等重要性；所有技术因素和绩效信心评估（过去绩效）评级结合起来大约等于价格。
实习申请表
标题：实习生，临床操作报告：Sr。经理，临床运营部：临床操作地点：远程MMRF概述：多发性骨髓瘤研究基金会（MMRF）是世界上最大的非营利组织，仅着重于加速每个多发性骨髓瘤患者的治疗方法。我们推动下一代疗法的开发和交付，利用数据来识别最佳和更个性化的治疗方法，并赋予骨髓瘤患者和更广泛的社区，并提供信息和资源以延长生命。我们任务的核心是我们致力于促进健康平等的承诺，以便所有骨髓瘤患者都可以从我们追求的科学和临床进步中受益。自成立以来，MMRF已投入超过6亿美元的研究，开设了近100次临床试验，并帮助将15多种FDA批准的疗法带到了市场，这使骨髓瘤患者的预期寿命增加了三倍。要了解更多信息，请访问www.themmrf.org。
