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入伍行政分离 发起部门：国防部人事和战备事务副部长办公室 生效日期：2024 年 8 月 1 日 可发布性：已获准公开发布。可在指令司网站 https://www.esd.whs.mil/DD/ 上查阅。 重新发布和取消：国防部指令 1332.14“入伍行政分离”，2014 年 1 月 27 日修订 纳入：指令式备忘录 19-008“快速筛查协议”中概述的入伍分离政策，2019 年 7 月 31 日修订 批准人：Ashish S. Vazirani，《履行国防部人事和战备事务副部长职责》 目的：根据国防部指令 (DoDD) 5124.02 中的授权，本次发布：
a. 通知。................................................................................................................................ 42 b. 额外通知要求.................................................................................................................... 43 c. 回复。.............................................................................................................................. 43 d. 豁免。............................................................................................................................. 44 e. 听证程序。...................................................................................................................... 44 f. 分离权限....................................................................................................................... 48 5.4. 关于受民事当局监禁的士兵的额外规定............................................................................. 49 5.5. 对某些预备役士兵的额外要求............................................................................................................. 50 a. 非现役预备役士兵............................................................................................................ 50 b. 转入 IRR。................................................................................................................ 51 c. 通知行政委员会。................................................................................................ 51 d. 服务到期。................................................................................................................ 51 e. 通知成员。 ........................................................................................................... 51 5.6. 因未经授权缺勤而不受军事控制的士兵的额外要求。 ...................................................................................................... 52 a. 适用性的确定。 ...................................................................................................................... 52 b. 通知。 ...................................................................................................................................... 52 c. 预备役士兵的分离限制。 ...................................................................................................... 52 5.7. 行政分离处理时间表的额外要求。 ............................................................................................. 53 5.8. 告知士兵分离政策的额外要求。 ............................................................................................. 53 5.9. 分离前健康评估的额外要求。 ............................................................................................. 54 5.10. 因连续未经授权缺勤 180 天或更长时间而导致在非光荣条件下退役所需的额外咨询。 55 5.11.5.12. 对无限制举报性侵犯行为的士兵进行非自愿行政解散的附加要求................................................................................................................. 55 5.13. 对因某些性侵犯被定罪的士兵进行行政解散的附加要求................................................................................................................. 55 5.13. 对获得非光荣服役描述的成员的附加要求....................................................................................................................................... 56 第 6 部分：提前释放士兵以便入读大学、职业或技术学校的程序......................................................................................................... 57
纵向缺失数据推出了多发性硬化症患者的残疾阶段Mahin Vazifehdan *，1，Pietro Bosoni 1，da
∗相应的作者关键字：纵向缺失数据，多发性硬化症，多个插入，关节建模插图摘要。多发性硬化症（MS）是一种慢性疾病，其特征是神经功能（运动，感觉，视觉和认知）的进行性或替代性损害。通过概率和时间依赖的方法预测疾病进展可能有助于提出可能延迟疾病进展的干预措施。但是，从不规则收集的纵向数据中提取信息知识很困难，缺少数据构成了重大挑战。MS进展，该状态量表（EDSS）随着时间的推移量化MS中的残疾。EDSS评估八个功能系统（FS）中的损伤。经常，仅报道了临床医生分配的EDSS分数，而FS子得分则缺失。推出这些分数可能很有用，尤其是根据患者对疾病进展的表型进行分层的分层。这项研究的目的是i）探索用于归类缺失FS子得分的不同方法，ii）使用完整的临床数据预测EDSS评分。结果表明，指数加权的移动平均值达到了丢失的数据插图任务中最低的错误率；此外，预测任务的归纳和SVM的分类和回归树的组合获得了最佳准确性。
Bernstein-Vazirani 算法 - PhysLab
Deutsch-Josza (DJ) 算法确保问题可以在多项式时间内得到确定性解决；DJ 算法背后的直觉是，对于平衡函数，我们知道一半的输入输出为零，另一半输出为一。这类似于有两个桶，一个装有零，另一个装有一。如果我们在一组随机点上查询 oracle，也就是说，如果我们随机选择输入，则输入来自同一桶的概率会呈指数下降。如果允许错误答案的概率可以忽略不计，经典计算机也可以在多项式时间内解决 DJ 算法。然而，在 BV 算法中，我们以一种量子计算机可以以高概率解决但经典计算机无法在相同时间内以大于一半的概率解决的方式定义我们的问题。
博士瓦兹根·梅利基扬
Vazgen Melikyan 博士 – Synopsys 亚美尼亚教育部主任 Vazgen 于 2004 年加入 Synopsys，担任 Synopsys 亚美尼亚教育部 (SAED) 主任。他负责部署 Synopsys 大学计划并监督与亚美尼亚及周边地区大学的合作。在他的职位上，Vazgen 领导合作大学教育过程的所有组成部分，包括课程开发、行业项目实施、实习和培训。Vazgen 还是四所合作大学的系主任，其中包括 NPUA 的微电子系统和电路系主任。Vazgen 是 12 部专著的作者；300 多篇科学出版物和 135 篇方法论出版物；130 多门课程；以及 170 多份报告。在 Vazgen 的指导下，已有 64 篇博士论文通过答辩。他曾担任多个地方和国际科学会议和竞赛的主席、执行秘书、程序委员会成员和会议负责人。Vazgen 曾获得过各种奖项，包括亚美尼亚共和国荣誉科学家称号、“技术科学和信息技术”领域的“共和国总统奖”以及国际会议的“最佳论文奖”。他是多所大学的荣誉教授，包括国立研究大学 MIET 和欧洲大学。
CRISPR 筛选是否能提供下一代治疗靶点？ Francisca Vazquez 1 和 William R. Sellers 1,2,3
精准癌症医学的成功取决于我们能否发现并针对患者肿瘤中的特定弱点进行治疗。理想情况下，我们将确定人类癌症中的所有靶点弱点，即维持癌症活力的靶点组合，并开发药物来抑制每个靶点。最后，我们需要非交叉耐药性治疗组合来克服人类肿瘤中发现的潜在亚克隆异质性。我们距离这一目标还很远，因为我们不完全了解癌症的弱点，而且我们缺乏针对大多数已识别弱点的药物。现在有两项进展使得在识别所有癌症弱点方面取得更大进展成为可能。首先，大量癌细胞模型的可用性和特性，虽然这些模型仍不完整，但可以开始模拟人类癌症的多样性。在这里，癌细胞系百科全书显著改变了在大量高度表征的细胞系 (1-3) 中分析治疗活性的能力。该集合现在已注释了包含 1,700 多个细胞系的数据集（可在 depmap.org 上获取）。模型生成方面的最新进展应该可以大大扩展这种多样性。第二次革命是在没有小分子抑制剂的情况下诱导基因特异性功能丧失的能力。此外，随着基因组规模 CRISPR 筛选的出现，现在可以以汇集的形式有效地改变每个基因的功能。CRISPR 筛选现在在大量细胞系或同源细胞系对中体外常规进行，在同基因小鼠模型中体内常规进行（4-6）。这些方法已经确定了正在药物发现计划中或新抑制剂处于临床开发中的治疗靶点（图 1）。也许同样重要的是现在能够确定特定疗法的更广泛有效性或无效性