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陆军战略教育计划 (ASEP...
陆军核心课程 1. 高级领导者发展研讨会 — — SLDS（11 天） (*以前称为 ASEP-B*) 目标受众：BG、COL（P）、选定 COL 提供时间：每年（一月/二月） 地点：NCR - 国家首都地区 高级领导者发展研讨会专为陆军制服领导者而设计，他们被认为具有进一步服役的巨大潜力和提升领导能力的机会。该课程由美国陆军战争学院司令代表陆军参谋长主持，在国家首都地区进行。它是陆军战略教育计划的第一个组成部分，为陆军战略领导者进入将官团以及那些有很大潜力进入将官团的人奠定基础。其目的是让参加者及其配偶为他们在新的责任级别上的专业、文化规范、要求和期望做好准备。 ** 我们邀请并鼓励配偶参加为期一周的课程，其中包括专门为他们开设的单独并行课程。本课程的资金通过您所在单位的单位训练基金 [以前称为军事训练专项拨款 (MTSA)] 提供。邀请函：正规陆军军官。经参议院确认晋升为 BG 的参议院将自动邀请参加下一期课程。OCAR 军官。经参议院确认晋升为 BG 的人员将根据 OCAR-GOMO 选拔流程确定参加人员。然后将姓名提供给 ASEP 以正式邀请他们参加本课程。经参议院确认晋升为 BG 的 ARNG 军官将根据 ARNG- GOMO 选拔流程确定参加人员。然后将姓名提供给 ASEP 以正式邀请他们参加本课程。2. 陆军战略教育计划 - 高级 (ASEP-A)（3 周）目标受众：BG（P）、MG 提供时间：每年 3 次地点：USAWC，宾夕法尼亚州卡莱尔兵营（第 1 周）；高管培训/企业访问——北卡罗莱纳大学教堂山分校（第 2 周）；华盛顿特区（第 3 周）。ASEP-A 是一门为期三周的必修战略领导者发展课程，面向新晋升的少将和准将，这些将由参议院选拔或批准晋升。该课程提供广泛的学习体验，侧重于战略层面的思考、领导和沟通。学生将参与必修学术课程，包括说服性写作、就具有战略重要性的问题发表演讲以及提供最佳军事建议。课程包括演讲、研讨会、案例研究、实践练习和体验式学习机会。课程第 1 周在宾夕法尼亚州卡莱尔兵营的美国陆军战争学院柯林斯大厅进行，第 2 周在北卡罗莱纳大学凯南-弗拉格勒商学院的高管培训课程进行，包括与企业领导者及其员工的交流，第三周结束时，在华盛顿特区与陆军、联合、高级文职领导以及关键影响者和思想领袖进行体验式学习活动和演习。 ASEP-A 包括来自联合军事、政府间、非政府、商业、
SECY-24-0032：重新审视美国核管理委员会的强制听证程序
《行政程序法》（APA）、NRC 自己的规定以及《委员会内部程序》（ICP）。接下来，我们将介绍有关举行强制听证会的选项。在前三个选项下，委员会将举行听证会：仅基于书面材料（选项 1）、增加非正式会议部分（选项 2）或使用简化版的现有口头证据听证会程序以减轻各方的准备负担（选项 3）。在另外两个选项下，委员会将把听证责任委托给原子能安全和许可委员会小组（小组）（选项 4）或委托给采用管理审查委员会式审查程序的高级机构官员（选项 5）。这些选项包括讨论使用不太正式的基于备忘录的决策文件和取消某些程序步骤。如下所述，我们建议委员会：（1）保留其作为《原子能法》第 189a 条规定的首场强制听证会主持人的职责，使用下面作为选项 1 讨论的简化听证会程序； (2) 委托一名高级机构官员根据该条款举行“第 n 次”强制性听证会，使用管理审查委员会式的审查程序，如下所述，即选项 5；以及 (3) 委托专家组根据第 193(b) 条款要求举行铀浓缩设施申请的强制性听证会，使用下文所述的方式，即选项 4。本文还将简要讨论委员会考虑未来制定规则的可能性。背景：正如主席的任务备忘录中所讨论的，美国原子能机构要求 NRC 在授权建造某些类型的核设施之前举行听证会。无论是否有任何利害关系人要求举行听证会以质疑申请或该机构的国家环境政策法 (NEPA) 审查，此要求均适用。 2 此次听证会被称为“强制听证会”或“无异议听证会”，由委员会或原子能安全和许可委员会进行充分性审查，其中主持人评估 NRC 工作人员对申请的审查是否充分。主席指示总法律顾问办公室 (OGC) 概述适用于强制听证会的法律要求，并向委员会提出“今后进行强制听证会的选项”。根据这一指示，OGC“广泛考虑了这些程序的结构和格式（包括选择合适的主持人）的灵活性”，以及该机构的决定可能采取的形式，以及“对于代表‘首创’审查的申请，强制听证会的程序是否可以或应该有所不同”。作为我们评估的一部分，OGC 考虑了这些方案如何在未来的强制听证会上保持“公众参与和透明度的重要核心”。讨论：根据《原子能法》第 185b、189a 和 193(b) 条，NRC 必须在颁发以下许可证之前进行强制听证会：生产和利用设施的联合许可证 (COL)；工业和商业用途的生产和利用设施以及测试设施的建设许可证 (CP)；工业和商业用途的生产和利用设施的早期场地许可证；以及铀矿建设和运营许可证
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在Almi Tankers S.A.中，我们的目的是明确的 - 谨慎和精确地提供海上服务，为全世界的社区带来负担得起的能源，以推动其公平的增长。这不仅仅是浏览海洋；这是为了坚定地承诺安全，健康，质量，可靠性和环境责任。这些承诺是对我们核心价值观的反思，无论我们在世界范围内，它们都将我们团结起来。我们穿越不断发展的海洋景观的旅程牢固地固定在我们的使命，愿景和价值观中。这些原则不仅是页面上的词语，而且在我们的日常行动，决策过程中，最重要的是，在我们取得的异常结果中生动生动。我们采取的每个行动和管理的每项操作都反映了我们对这些指导明星的深刻承诺。我很荣幸介绍了我们2023年的第二份ESG报告，这是反思的一年，恢复，创新和承诺使我们度过了地缘政治十大和市场波动的复杂性。代表我们在海上和岸上的敬业团队，我分享了我们持续的可持续发展旅程，并深入融合了我们的核心价值和长期愿景。过去的一年进一步强调了我们面临的可持续性和安全性的重要性。波动的石油市场和地缘政治不确定性在维护我们对环境管理，社会责任和卓越政府方面的承诺方面测试了我们的适应能力和坚定不移。投资我们的员工正在投资我们的未来。安全，我们坚定不移的优先事项，在这些时期占据了新的维度。我们已经加倍努力，以确保所有员工的健康和安全，认识到他们的福祉对我们的成功至关重要。实施增强的安全措施和健康原产能证明了我们对运营完整性的承诺。当我们导航能源过渡时，我们的行动旨在显着减少碳足迹，这与IMO 2050目标和巴黎协议一致。我们的野心很明确 - 引导我们减少排放，并为防止气候变化的全球努力做出贡献。今年，我们加强了对培训和发展的关注，使我们的劳动力在迅速发展的行业中表现出色所需的技能和知识。通过培养持续学习的文化，我们使员工有能力发挥自己的潜力并推动创新。我们发布了根据可持续性会计标准委员会（SASB）所制定的海洋运输框架和Intertanko指南的注意，我们为我们所取得的进步感到自豪。我们迈向可持续性的旅程既是责任感，又是机会，可以负责任地操作，保护我们的星球，并为所有利益相关者创造长期价值。我们欢迎有机会与利益相关者进行建设性和有意义的对话，了解他们的优先事项并协作解决问题。一起，我们一次迈出了一步，朝着更加可持续和更安全的未来迈进。我们的成就反映了我们的集体努力 - 这种努力继续为我们周围的世界而发展和加强。我们感谢利益相关者的支持和反馈，这些支持和反馈在塑造我们的前进道路方面发挥了作用。
机器学习方法的探索性应用，以优化对饮食失调症状的数字干预措施的预测
Dwyer，D。和Choi，K。（2021）。在预测精神病学治疗结果时，机器学习的希望。世界精神病学，20（2），154 - 170。https：//doi.org/10.1002/wps.20882 Chien，I.，Enrique，A.，Palacios，J.，Regan，T.，Keegan，T.，Keegan，D. （2020）。一种机器学习方法，以了解与互联网交付的心理健康相互作用的互动模式。JAMA Network Open，3（7），E2010791。https://doi.org/10。 1001/jamanetworkopen.2020.10791 Christodoulou，E.，Ma，J.，Collins，G.S.，Steyerberg，E.W. （2019）。 系统的综述显示机器学习对临床预测模型的逻辑回归没有任何绩效益处。 临床流行病学杂志，110，12 - 22。https：// doi。 org/10.1016/j.jclinepi.2019.02.004 Fitzsimmons-Craft，E。E. Jacobi，C.，Jo，B.，Trockel，M。T.和Wilfley，D。E.（2020）。 数字认知行为疗法的有效性 - 对大学女性饮食失调的指导自助干预：一项群集随机临床试验。 JAMA Network Open，3（8），E2015633。 https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.15633 Flygare，O. BMC精神病学，20（1），1 - 9。https：// doi。 统计软件杂志，33（1），1 - 22。https://doi.org/10。1001/jamanetworkopen.2020.10791 Christodoulou，E.，Ma，J.，Collins，G.S.，Steyerberg，E.W.（2019）。系统的综述显示机器学习对临床预测模型的逻辑回归没有任何绩效益处。临床流行病学杂志，110，12 - 22。https：// doi。org/10.1016/j.jclinepi.2019.02.004 Fitzsimmons-Craft，E。E. Jacobi，C.，Jo，B.，Trockel，M。T.和Wilfley，D。E.（2020）。数字认知行为疗法的有效性 - 对大学女性饮食失调的指导自助干预：一项群集随机临床试验。JAMA Network Open，3（8），E2015633。https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.15633 Flygare，O.BMC精神病学，20（1），1 - 9。https：// doi。统计软件杂志，33（1），1 - 22。预测互联网传递认知行为疗法后身体障碍障碍的预测因素：一种机器学习方法。org/10.1186/s12888-020-02655-4 Friedman，J.，Hastie，T。，＆Tibshirani，R。（2010）。通过坐标下降的通用线性模型的正规化路径。Hettige，N。C.，Nguyen，T。B.，Yuan，C.，Rajakulendran，T.，Baddour，J.，Bhagwat，N.，Bani-Fatemi，A.，Voineskos，A.N. 使用社会文化和临床特征对精神分裂症中自杀式定位的分类：一种机器学习方法。 综合医院精神病学，47，20 - 28。https：//doi.org/10.1016/j.genhosppsy.2017.03.001 Hooker，S。（2021）。 超越“算法偏差是数据问题”。 模式，2（4），100241。 Jordan，M。I.和Mitchell，T。M.（2015）。 机器学习：趋势，敏感和前景。 Science，349（6245），255 - 260。https：//doi.org/10。 1126/science.AAA8415库恩。 （2021）。 caret：分类和回归培训。 r软件包ver- sion 6.0-88。 https://cran.r-project.org/package = Caret Lee，Y. N.，Zuckerman，H.，Chen，V。C.，Ho，R.，Rong，C。和McIntyre，R。（2018年）。 机器学习算法的应用以预测抑郁症的治疗结果：元分析和系统评价。 做Hettige，N。C.，Nguyen，T。B.，Yuan，C.，Rajakulendran，T.，Baddour，J.，Bhagwat，N.，Bani-Fatemi，A.，Voineskos，A.N.使用社会文化和临床特征对精神分裂症中自杀式定位的分类：一种机器学习方法。综合医院精神病学，47，20 - 28。https：//doi.org/10.1016/j.genhosppsy.2017.03.001 Hooker，S。（2021）。超越“算法偏差是数据问题”。模式，2（4），100241。Jordan，M。I.和Mitchell，T。M.（2015）。 机器学习：趋势，敏感和前景。 Science，349（6245），255 - 260。https：//doi.org/10。 1126/science.AAA8415库恩。 （2021）。 caret：分类和回归培训。 r软件包ver- sion 6.0-88。 https://cran.r-project.org/package = Caret Lee，Y. N.，Zuckerman，H.，Chen，V。C.，Ho，R.，Rong，C。和McIntyre，R。（2018年）。 机器学习算法的应用以预测抑郁症的治疗结果：元分析和系统评价。 做Jordan，M。I.和Mitchell，T。M.（2015）。机器学习：趋势，敏感和前景。Science，349（6245），255 - 260。https：//doi.org/10。1126/science.AAA8415库恩。（2021）。caret：分类和回归培训。r软件包ver- sion 6.0-88。 https://cran.r-project.org/package = Caret Lee，Y. N.，Zuckerman，H.，Chen，V。C.，Ho，R.，Rong，C。和McIntyre，R。（2018年）。机器学习算法的应用以预测抑郁症的治疗结果：元分析和系统评价。做情感障碍杂志，241，519 - 532。https：//doi.org/10.1016/j.jad.2018.08.073 Lekkas，D.，Price，G.，McFadden，J。，J。，＆Jacobson，J。，＆Jacobson，N.C。（2021）。机器学习到在线正念干预数据的应用：合规性评估中的底漆和经验示例。正念，12（10），2519 - 2534。https：//doi.org/10.1007/s12671-021-021-021-01723-4 Linardon，J.，J.，Messer，M.，Shatte，M.，Shatte，Shatte，Shatte，A.