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DSGL 第 1 部分表格 – 军需品清单类别
ML5 为军事用途而特别设计的火控、监视和警告装备及相关系统、测试、瞄准和对抗装备（例如武器瞄准器、武器控制系统、目标捕获、测距、监视或跟踪系统）
引用：Ranguwal S，Sidana BK和K Sunny。 2022年。农场大小类别的稻麦种植的碳足迹：旁遮普邦的证据
碳足迹（CF）可以是指导可持续食品生产系统的强大工具。本研究对CF进行了量化，并分析了跨农场类别的CF的可变性，以及旁遮普邦州大米和小麦生产的不同贡献投入。发现水稻的碳足迹比小麦（1.41吨Co 2 Eqha -1和0.28吨Co 2 Eqton -1）高得多（6.34吨Co 2 EQHA -1和0.91吨Co 2 EQ TON -1）。在不同的发射来源中，甲烷形成了主要份额（60.7％），然后是灌溉的免费电力（17.9％）（17.9％），n 2 O（10.8％），植物保护化学物质（7.5％），柴油（6.1％）和肥料（3％），而惠特（3％）则是wheat的主要燃料，含有N 2 o（41.3％）（41.3％）（41.3％（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％）（41.3％） （11.8％），电（10.6％）和化学物质（5.1％）。各个农场类别，肥料的份额（就农场（11.2％）和排放量（3.1）而言）仍然是边际农民的最大值，而大型农民则使用自由电力对温室气体排放量最大（18.5％）。，大米（95.5％）的农场排放量高于小麦（80.1％），因为在洪水泛滥的情况下培养了大米，导致甲烷排放。较高的非农场小麦排放的主要贡献者是肥料，尤其是P 2 O 5，然后使用柴油燃料和化学物质。这项研究强调了对农业投入的可持续管理的需求，这不仅会抵消相关的温室气体排放，还可以改善土壤健康。此外，对气候智能农业实践的认识以及获得DSR，激光升级和快乐种子等技术是确定农场和土地管理实践利用的关键因素，这些因素可能同时降低这些排放并提高农民的适应能力，从而提高粮食安全。
第 14 章 特殊报告代码 (SRC) 和职责分配 这些报告分类仅用于人员和/或职位报告目的。 a. 本节所述的职责分配代码已建立，用于识别职位描述与特定 CMF 或 MOS 无直接关联的职位。这些代码允许在部队结构和库存变化方面具有更大的灵活性，从而可以进行更准确的编码以满足要求，但受到控制，通常需要得到代码批准机构的批准，然后才能在授权文件中对职位进行编码。职责分配代码包含前两位数字 00。 b. 已建立特殊报告代码以识别本节所述的特殊类别的人员。人员报告文件中将使用特殊报告代码来反映士兵的报告分类。特殊报告代码包含前两位数字 09。 14-1. 特殊职责分配 (00D) a. 此代码 (00D) 将用于识别组织授权文件中批准的特殊职责分配职位，并报告分配到这些职位的士兵的职责 MOS。授权文件在获得 HQDA、ODCS G-1 (DAPE-PRP) 批准之前不会标明 SRC 00D（见表 14-2）。特殊职责岗位必须符合以下标准：（1）职责涉及一般军事技能/教育或独特的特殊资格，与特定职责无直接关系
第 14 章 特殊报告代码 (SRC) 和职责分配 这些报告分类仅用于人员和/或职位报告目的。a.本节所述的职责分配代码已建立，用于识别职位描述与特定 CMF 或 MOS 无直接关联的职位。这些代码允许在部队结构和库存变化方面具有更大的灵活性，允许更准确的编码以满足要求，但受到控制，通常需要获得代码批准机构的批准，然后才能在授权文件中对职位进行编码。职责分配代码包含前两位数字 00。 b.已建立特殊报告代码以识别本节所述的特殊类别的人员。特殊报告代码将用于人员报告文件中，以反映士兵的报告分类。特殊报告代码包含前两位数字 09。14-1。特殊职责分配 (00D) a。此代码 (00D) 将用于识别组织授权文件中已批准的特殊职责分配职位，并报告分配到这些职位的士兵的职责 MOS。在获得 HQDA、ODCS G-1 (DAPE-PRP) 批准之前，授权文件不会标有 SRC 00D（见表 14-2）。特殊职责职位必须满足以下标准： (1) 职责涉及一般军事技能/教育或与特定 MOS（MOS 无关紧要）不直接相关的独特特殊资格。(2) 职责需要独特的民事技能/教育或组件独特经验，这些经验未在本法规的其他地方归类为标识符。(3) 技能和知识通常无法从其他军事组织的其他岗位获得。(4) 驻地或非驻地军校课程既不适用也不适用于培训人员执行所需职责。(5) 涉及的职位数量太少，不足以建立新的 MOS 或其他职业标识符。b.识别 SRC 00D 职位的请求将转发给 ODCS G-1，收件人：DAPE-PRP，300 Army Pentagon，华盛顿特区 20310-0300，并将包括以下信息： (1) 单位识别码、命令代码和职位所在的授权文件的文件编号。(2) 段落和行号。(3) 薪级。(4) 授权数量。(5) 职位描述，包括-- (a) 职责。(1) 随员 (SQI 7) 职位。(b) 所需的最低技能和知识。(6) 与特定 MOS 无关的一般军事技能/教育或独特技能的摘要，或成功执行工作所需的民事教育/培训/经验。(7) 解释为什么不能用现有的陆军标识符编码该工作。c. 除非在初始批准时获得接受（如下文第 d 项所列），否则批准将一直有效，直到任务发生变化或 3 年（以先到者为准）。如果要求有效期超过 3 年，必须重新提交理由以供 HQDA 审查和批准继续有效。d. 批准使用 SRC 00D 的组织或任务集，无需 3 年续签要求。(2) 陆军要求/授权文件中的其他军事服务职位。(3) 伤亡和纪念事务行动中心 (CMAOC) 职位。(4) 监察长 (IG) NCO 职位。(5) 动员 TDA 中的 MOS 非重要职位。(6) 现役部队要求/授权文件中的预备役部队 MOS 00F/00G 非重要职位。(7) 国防部/陆军部信使职位。(8) 总部、信息作战 (IO) 组/营/BNFSB/BNGSB (SRC 53519Gxxx/53612Gxxx/53616Gxxx/ 63617Gxxx/53618Gxxx) 中的 MOS 非重要职位。(9) 美国陆军降落伞队 (W027AA)。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
新生市场类别顾问的时间工作
摘要市场类别和临时工作的文献需要有限的关注中介机构在新生市场类别中的代理作用。通过对量子计算的归纳分析，我们探讨了管理咨询公司如何在这种情况下执行时间工作。我们发现，管理咨询公司通过从事三种类型的时间工作来构建知识市场。首先，它们将未来的市场类别带入了当前的存在，从而使其成为行动的对象。第二，他们构建了最终的不确定性和歧义，因此需要外部知识。第三，它们为立即市场参与创造了紧迫感。 我们的发现阐明了管理咨询公司在新生市场类别中的积极中间角色，使他们能够很早就利用新颖的市场。第三，它们为立即市场参与创造了紧迫感。我们的发现阐明了管理咨询公司在新生市场类别中的积极中间角色，使他们能够很早就利用新颖的市场。
修订后的 DON 指南，用于标记包含个人身份信息 (PII) 的文件 1. 隐私信息是受控非机密信息 (CUI) 的一个类别。有八个定义的隐私子类别（本指南后面列出）。您会注意到，在国防部和 DON 指南中，“类别”和“子类别”这两个术语可互换使用。本指南为包含 PII 的以下文档类型提供标记说明：电子邮件、备忘录、电子表格、简报和演示文稿。本指南不试图为 DON 表格、海军消息或其他类别的 CUI 提供标记说明。请联系这些程序以获取指导。
2.标记包含 PII 的电子邮件和文档的程序已更改。隐私标记“仅供官方使用 (FOUO) – 隐私敏感。任何滥用或未经授权的披露都可能导致民事和刑事处罚”将不再使用，并且包含 PII 的文档将按照以下指南进行标记。过去许多人通过创建电子邮件模板将上述 FOUO 隐私声明或类似内容添加到他们所有的电子邮件中，无论电子邮件是否包含 PII。不应该这样做。没有等效的 CUI 声明。需要明确的是，上述隐私标记和“FOUO”本身不再是有效标记，不应使用。如果文档不包含 CUI，则不应将其标记为“CUI”。如果使用 CUI 标记，您应该能够识别文档中的特定 CUI。3.所有包含 PII 的文档的一般规则是在文档顶部或“横幅”上标记“CUI”，在底部或“页脚”上标记“CUI”。此外，电子邮件主题行也应标记为“CUI”。请勿在“CUI”标记中添加其他描述性措辞。例如，请勿使用“CUI-Privacy”、“CUI-PII”或类似的修饰符。请勿返回并重新标记现有（即 CUI 之前的程序或遗留文档）。如果使用这些“旧”文档中的信息创建新文档，则根据 CUI 程序标记政策标记新文档。4.除了在文档顶部和底部用“CUI”标记外，还需要在文档第一页底部的“CUI”横幅和页脚标记内添加 CUI“指定指示块”。国防部指导指示该块位于页面的右下角。这并不总是可行的。重要的是该块存在。该块包括组织、办公室、CUI 类别、传播信息和 POC 信息。请参阅下面的 CUI 资源，了解如何创建和使用 CUI“指定指示块”。
摘要：这次简短交流的目的是，劳动力市场已经变得非常难以预测，很难预测五年、十年甚至更长时间后会是什么样子。新的工作出现了，而其他工作则消失了。所有这些都发生在人工智能（AI）发挥越来越重要作用的背景下，我们很难想象没有它我们的生活会是什么样子，尤其是因为机器人如今拯救了生命。技术已经成为一种必需品，许多工作因机器人技术而发生了变化，我们必须随之发展和适应，尽管由于新型冠状病毒大流行在全球范围内蔓延，劳动力市场的限制和变异带来了新的规则。主要思想反映了奇点假说所反映的可能性，因为新的智能技术可能会改变我们人类的生活，消除一些工作，改变其他工作并创造全新的工作类别，但只要我们知道机会就在我们身边，我们就需要积极主动地提供未来的技能。关键词：劳动力市场；未来工作；Covid-19影响；人工智能；技能；奇点假说。引用方式：Briciu, V.-A. 和 Briciu, A. (2020)。COVID-19 对劳动力市场的影响以及人工智能的未来前景。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (2Sup1)，21-28。https://doi.org/10.18662/brain/11.2Sup1/90
摘要：这次简短交流的目的是，劳动力市场已经变得非常难以预测，很难预测五年、十年甚至更长时间后会是什么样子。新的工作出现了，而其他工作则消失了。所有这些都发生在人工智能（AI）发挥越来越重要作用的背景下，我们很难想象没有它我们的生活会是什么样子，尤其是因为机器人如今拯救了生命。技术已经成为一种必需品，许多工作因机器人技术而发生了变化，我们必须随之发展和适应，尽管由于新型冠状病毒大流行在全球范围内蔓延，劳动力市场的限制和变异带来了新的规则。主要思想反映了奇点假说所反映的可能性，因为新的智能技术可能会改变我们人类的生活，消除一些工作，改变其他工作并创造全新的工作类别，但只要我们知道机会就在我们身边，我们就需要积极主动地提供未来的技能。关键词：劳动力市场；未来工作；Covid-19影响；人工智能；技能；奇点假说。引用方式：Briciu, V.-A. 和 Briciu, A. (2020)。COVID-19 对劳动力市场的影响以及人工智能的未来前景。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (2Sup1)，21-28。https://doi.org/10.18662/brain/11.2Sup1/90
类似胰高血糖素的肽-1受体激动剂liraglutide和semaglutide对2型糖尿病中体重指数类别的心血管和肾脏结局的影响：领导者的结果并维持6个试验
图1基线体重指数类别A，Leader和b中的基线体重指数类别，持续6。针对性别，吸烟状况，抗高血糖治疗，先前的心血管（CV）事件，地理区域，年龄，糖尿病持续时间，估计肾小球过滤率调整的主要和扩展的MACE分析。吸烟状态在持续6分析中未针对CV死亡进行调整，因为事件数量较低。†主要的主要不良心血管事件（MACE）：CV死亡，非致命性心肌梗塞（MI）和非致命性中风的复合材料。‡扩展的狼牙棒：主要狼牙棒的组成部分加血管造成的（仅在领导者中冠状动脉；冠状动脉或外围6）或住院治疗不稳定的心绞痛或心力衰竭。BMI，体重指数（以kg/m 2为单位）； CI，置信区间；人力资源，危险比
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测