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50 次反应 产品描述 核 DNA (nucDNA) 损伤被广泛认为是癌症、神经退行性疾病发展的关键因素
50 次反应 产品描述 核 DNA (nucDNA) 损伤被广泛认为是癌症、神经退行性疾病、线粒体功能障碍和各种与年龄相关的疾病发展的关键因素。核 DNA 损伤是评估药物和环境毒素基因毒性的重要生物标记。ScienCell 的人类核 DNA 损伤定量 qPCR 检测试剂盒 (HNDQ) 的工作原理是各种 DNA 损伤可以阻碍 DNA 聚合酶的进展。因此，在相同条件下，损伤较少的 DNA 比受损的 DNA 更容易扩增。损伤水平可以用损伤的泊松分布来量化，以每千碱基对的损伤数或目标样本与对照样本的完整 nucDNA 的百分比表示。此外，我们的检测方法可以通过测量去除 DNA 损伤剂后目标 DNA 扩增随时间的恢复来跟踪 DNA 修复动力学。该检测方法监测 nucDNA 的完整性。引物组（目录号 #9008a 和目录号 #9008b）可识别和扩增人类核DNA 上最保守区域的序列。我们利用 2X LanaRana 长距离 PCR 主混合物（目录号 #MB6098）和人类长核DNA 引物组（目录号 #9008a）来扩增 8.1 kb 长的 DNA 片段。为了扩增 151 bp 短核DNA 片段，我们使用 2X GoldNStart TaqGreen qPCR 主混合物（目录号 #MB6018a-1）和人类短核DNA 引物组（目录号 # 9008b）。未受损（未处理）和受损（紫外线处理）细胞中的人类 DNA 作为反应的阳性和阴性对照。
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
AMA 向采用人工智能 (AI) 特别委员会提交的意见书 采用人工智能 (AI) 特别委员会 PO Box 6100 国会大厦 堪培拉 ACT 2600 AMA 是代表澳大利亚医疗专业人士的最高机构。医生是澳大利亚人工智能 (AI) 使用的最前沿。本意见书将重点介绍澳大利亚在医疗保健领域安全有效地采用人工智能所必须采取的基本步骤。虽然有时被夸大了，但人工智能确实有可能大大提高医疗保健服务的效率和质量。同时，如果不谨慎、监督和深思熟虑地指导公众需求，它也会给患者和医疗行业带来新的风险。本意见书将涉及委员会考虑的职权范围，并采用以下关键原则来支撑 AMA 的立场：
AMA 向采用人工智能 (AI) 特别委员会提交的报告 采用人工智能 (AI) 特别委员会 PO Box 6100 国会大厦 堪培拉 ACT 2600 AMA 是代表澳大利亚医疗专业人士的最高机构。医生是澳大利亚人工智能 (AI) 应用的先锋。本报告将重点介绍澳大利亚在医疗保健领域安全有效地采用人工智能所必须采取的基本步骤。虽然有时被夸大了，但人工智能确实有可能大大提高医疗保健服务的效率和质量。同时，如果不谨慎、监督和深思熟虑地指导公众需求，它也会给患者和医疗行业带来新的风险。本报告将涉及委员会考虑的职权范围，并采用以下关键原则来支撑 AMA 的立场：
h e lt h a n d m e d i c i c i c i c i c n e性心血管疾病的性别：为什么在体外模型中应考虑这种生物变量
心血管疾病（CVD）是世界主要的死亡原因，表现出显着的流行病学，临床和病理生理学差异。许多这样的差异可以与心血管性二态性有关，但是特定于性别的体外模型仍然不是常态。缺乏性报告和明显的男性偏见提出了一个问题，即在体外CVD模型是否忠实地概括了预期治疗的生物学。为了确保对被忽视的女性患者人群的公平治疗，作为生物变量（SABV）包容性的性别必须在CVD临床前研究中变得司空见惯。在这里，我们讨论了性别在CVD和基础心血管（PATHO）生理学中的作用。我们回顾当前SABV实践中的缺点，描述性别的相关性，并突出三种主要的体外模型类型中的SABV包含的新兴策略：主细胞，干细胞和三维模型。最后，我们确定了包容性设计的关键障碍，并建议克服它们的技术。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
摘要：数字技术被认为是当今时代最重要的发展之一，在世界各个领域发挥着至关重要的作用。
摘要：数字技术被认为是当今时代最重要的发展之一，在全球各个领域发挥着至关重要的作用，特别是在金融和银行业。数字技术是评估员工和机构的关键标准。银行业是巴勒斯坦的重要部门之一，为支持国民经济和有效满足客户需求做出了重大贡献。因此，进行了这项题为“数字技术在提高巴勒斯坦银行业员工绩效中的作用”的研究。该研究旨在确定巴勒斯坦银行使用数字技术的程度及其对员工绩效和提高绩效质量的影响。为了实现这一目标，研究人员设计了一个由两个主要部分组成的问卷：第一部分包含人口统计信息，第二部分包含两个轴。问卷分发给 350 人的分层随机样本，从中回收了 320 份问卷，回复率为 91%。使用 SPSS 程序处理和分析数据。研究得出了多项结论，其中最值得注意的是，巴勒斯坦银行大量使用数字技术，员工绩效水平很高。数字技术的使用与银行业员工效率和绩效质量的提高之间存在正相关关系，其中数字技术的使用解释了员工绩效差异的 33.6%。基于这些结果，研究人员建议必须跟上快速的技术发展，以开发人力资源并提高他们的能力。还建议对人力资源进行持续和系统的培训，以使他们能够应对这些快速变化并提高他们的技能和能力。关键词：数字技术、数字化转型、绩效、巴勒斯坦银行业。
应考虑胰岛素抵抗（HOMA-IR），胰岛素分泌（HOMA-β）和内脏脂肪区域，以改善糖尿病的性能风险预测模型
抽象引入胰岛素抗性和胰腺β细胞中的缺陷是基于2型糖尿病的两个主要病理生理异常。此外，据报道，内脏脂肪面积（VFA）比体重指数（BMI）更强。在这里，我们测试了糖尿病预测模型的性能是否可以通过添加HOMA-IR和HOMA-β并用VFA代替BMI来改善。研究设计和方法我们使用队列研究中的数据开发了五个预测模型（其中5578个个体，其中94.7％是男性，而943人患有入射糖尿病）。我们进行了基线模型（模型1），包括年龄，性别，BMI，吸烟，血脂异常，高血压和HBA1C。随后，我们开发了另外四个模型：模型2，模型1和禁食等离子体葡萄糖（FPG）中的预测因子；模型3，模型1加HOMA-IR和HOMA-β中的预测因子；模型4，模型1加FPG，HOMA-IR和HOMA-β中的预测因子；模型5，用模型2中的VFA代替BMI。我们评估了随访的前10年的模型歧视和校准。导致在模型1中添加FPG显然将接收器操作特征曲线下面积的值从0.79（95％CI 0.78，0.81）增加到0.84（0.83，0.85）。与模型1相比，模型2还显着改善了风险重新分类和歧视，连续净重新分类改进指数为0.61（0.56，0.70），综合判别改进指数为0.09（0.08，0.10）。添加HOMA-IR和HOMA-β（模型3和4）或用VFA替换BMI（模型5）并未进一步改善性能。结论这项主要由男性工人组成的队列研究表明，具有BMI，FPG和HBA1C的模型有效地鉴定了高糖尿病风险的模型。但是，添加HOMA-IR，HOMA-β或用VFA替换BMI并不能显着改善模型。需要进一步的研究来确认我们的发现。
在泰国社会中，通常会避免被禁止在婚姻前进行性爱的青少年。尽管如此，ITE还是普遍认为年轻的PE div>
在泰国社会中，经常在被认为是禁止的情况下避免结婚前发生性关系的青少年。尽管如此，人们普遍认为，在结婚前，年轻人变得越来越活跃。这项研究旨在确定与泰国青少年对婚前性别的态度相关的因素。二级数据并从2011年的社会和文化状况调查中获取。总研究人群为674名泰国青少年，包括364名年龄13-16岁的年轻青少年和310名年龄较大的青少年17-19岁。四分之三的样本是上学的学生。分析使用了Pearson卡方和二元逻辑回归。结果发现，年龄，性别，教育地位和对性行为的接受与对婚前性行为的态度与15岁以下的婚前性行为有着显着联系（p <.05）。与婚前性别一致的可能性与接受开放性行为高度相关。与年轻和校外群体相比，年龄段的年龄段和上学的青少年与婚前性别的可能性较小。女性青少年与婚前性别一致的可能性少于男性。总而言之，接受公开的性行为有同意婚前性行为的风险，但是学校的教育计划可能会保护他们免受这种影响。为了提供知识并防止过早性活动的风险，应在小学计划中促进性健康，包括适当的性价值。j公共HLTH开发。此外，政府应通过对校外青少年的社交活动来鼓励性健康。关键词：青少年；态度；婚前性；性行为；泰国引用：Busakorn Sangkaew，Sirinan Kittisuksathit，Apinya Ingard。探索影响泰国青少年婚前性态度的因素：一种定量分析。2023; 21（3）：275-288（https://doi.org/10.55131/jphd/2023/210321）
麻疹-腮腺炎-风疹-水痘联合疫苗和热性惊厥：在
摘要 简介：四价麻疹、腮腺炎、风疹和水痘 (MMRV) 疫苗的研究表明，与同一次就诊时接种的 MMR 和 V (MMR+V) 疫苗相比，接种第一剂后热性惊厥 (FC) 的相对风险增加两倍。涵盖的领域：这篇叙述性综述从临床角度介绍了第一剂 MMRV 疫苗后发生 FC 的情况，并概述了接种疫苗后减少 FC 发生的方法。专家意见：虽然在未感染麻疹的婴儿中，与接种 MMR+V 疫苗相比，接种第一剂 MMRV 后的相对 FC 风险增加，但与其他原因（如自然接触病原体或常规疫苗接种）引发的儿科人群总体 FC 风险相比，其归因风险较低。与单独接种 MMRV 相比，MMRV 与其他常规疫苗共同接种后并未报告 FC 风险增加。根据我们的研究结果，并考虑到 MMRV 疫苗接种的好处（更少的注射、更高的覆盖率、更好的疫苗接种依从性），MMRV 疫苗的整体效益风险状况被认为仍然是积极的。如果易感儿童（例如有 FC 个人/家族病史）接种 MMR+V 而不是 MMRV 作为第一剂，他们患 FC 的可能性可能会降低。在接种疫苗后的前 2 周内监测接种者是否发烧也很重要。
升级版 ArmylgnitED 中的士兵补偿信息指南 1. 补偿行动。a. 士兵如果收到电子邮件通知或 ArmylgnitED 消息，要求对任何财政年度 (FY) 的学费援助 (TA) 或认证援助 (CA) 资助课程进行补偿，则必须在公布的暂停日期之前完成补偿方法，该日期在其 TA/CA 请求中注明。如果没有公布成绩，则暂停日期为最终成绩到期日后的 30 个日历日，或不及格成绩公布日后的 30 天。补偿方法包括一次性付款、工资扣除计划（最长 6 个月）或补偿豁免请求（仅适用于“W”等级）。如果士兵在暂停日期之前未处理这三种方法中的一种，则将启动默认的一次性付款。士兵必须在公布的暂停日期之前完成他们的补偿行动。b. 对于成绩不合格的 FY22 及更早课程。本科成绩为 D 及以下、研究生成绩为 C 及以下的 TA 课程的补偿豁免请求仅针对 FY22 及更早课程进行考虑。打算为成绩不合格的 FY22 或更早课程申请补偿豁免的士兵仍必须在 ArmylgnitED 中选择补偿付款方式（一次性付款或工资扣除计划）并在 30 天的暂停期内提交补偿豁免请求包。在此消息之前已在 ArmylgnitED 中收到补偿通知的士兵必须在 2 月 15 日之前提交补偿豁免包。只有当 ACCESS 不批准他们的补偿豁免请求时，才会使用士兵选择的补偿偿还方法。追偿豁免请求包必须提交至以下电子邮件地址 - usarmy.knox.hrc.mbx.tagd-aces@army.mil，并包括以下内容：
升级版 ArmylgnitED 中的士兵补偿信息指南 1. 补偿行动。a. 士兵如果收到电子邮件通知或 ArmylgnitED 消息，要求对任何财政年度 (FY) 的学费援助 (TA) 或认证援助 (CA) 资助课程进行补偿，则必须在公布的暂停日期之前完成补偿方法，该日期在其 TA/CA 请求中注明。如果没有公布成绩，则暂停日期为最终成绩到期日后的 30 个日历日，或不及格成绩公布日后的 30 天。补偿方法包括一次性付款、工资扣除计划（最长 6 个月）或补偿豁免请求（仅适用于“W”等级）。如果士兵在暂停日期之前未处理这三种方法中的一种，则将启动默认的一次性付款。士兵必须在公布的暂停日期之前完成他们的补偿行动。b. 对于成绩不合格的 FY22 及更早课程。本科成绩为 D 及以下、研究生成绩为 C 及以下的 TA 课程的补偿豁免请求仅针对 FY22 及更早课程进行考虑。打算为成绩不合格的 FY22 或更早课程申请补偿豁免的士兵仍必须在 ArmylgnitED 中选择补偿付款方式（一次性付款或工资扣除计划）并在 30 天的暂停期内提交补偿豁免请求包。在此消息之前已在 ArmylgnitED 中收到补偿通知的士兵必须在 2 月 15 日之前提交补偿豁免包。只有当 ACCESS 不批准他们的补偿豁免请求时，才会使用士兵选择的补偿偿还方法。追偿豁免请求包必须提交至以下电子邮件地址 - usarmy.knox.hrc.mbx.tagd-aces@army.mil，并包括以下内容：