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持续使用供应支持活动可能会增加...
目标 我们的整体审计目标是确定国防部是否有效地管理了伊拉克供应支持活动 (SSA) 和中央接收和装运点 (CRSP) 的运营。具体来说，我们评估了通过 SSA 和 CRSP 离开伊拉克的设备 1 的处置过程，以及该过程是否确保及时问责、可见性和重新分配设备以满足国防部的需求。我们还确定是否制定了足够的安全程序来确保预定目的地收到从伊拉克运来的设备。本报告是有关伊拉克撤军的一系列报告中的一份，涉及美国设备的转移、重置和处置。本报告重点介绍 SSA 和 CRSP 在该过程中的作用。国防部监察长报告编号 D-2010-060，“伊拉克设备的撤军和重置 - 清扫行动”，2010 年 6 月 11 日，重点介绍了清扫行动以及机动重新分配小组在该行动中的作用。请参阅附录，了解我们的范围和方法。在审计期间，我们与陆军审计局 (AAA) 进行了协调，以防止审计范围出现冗余。AAA 人员请求我们协助跟进陆军审计局报告 No. A-2010-0022-ALL 中的建议，即“西南亚逆行行动，多级逆行，科威特阿里夫詹营”，2009 年 12 月 7 日。在该报告中，AAA 人员建议美国陆军中央 (USARC
持续使用供应支持活动可能会增加...
目标 我们的整体审计目标是确定国防部是否有效地管理了伊拉克供应支持活动 (SSA) 和中央接收和装运点 (CRSP) 的运营。具体来说，我们评估了通过 SSA 和 CRSP 离开伊拉克的设备 1 的处置过程，以及该过程是否确保及时问责、可见性和重新分配设备以满足国防部的需求。我们还确定是否制定了足够的安全程序来确保预定目的地收到从伊拉克运来的设备。本报告是有关伊拉克撤军的一系列报告中的一份，涉及美国设备的转移、重置和处置。本报告重点介绍 SSA 和 CRSP 在该过程中的作用。国防部监察长报告编号 D-2010-060，“伊拉克设备的撤军和重置 - 清扫行动”，2010 年 6 月 11 日，重点介绍了清扫行动以及机动重新分配小组在该行动中的作用。请参阅附录，了解我们的范围和方法。在审计期间，我们与陆军审计局 (AAA) 进行了协调，以防止审计范围出现冗余。AAA 人员请求我们协助跟进陆军审计局报告 No. A-2010-0022-ALL 中的建议，即“西南亚逆行行动，多级逆行，科威特阿里夫詹营”，2009 年 12 月 7 日。在该报告中，AAA 人员建议美国陆军中央 (USARC
通过解释 - 一致性的芬特培养
经常会产生不一致的解释，并在非常相关的问题上进行解释（Chen等人，2023b）。实际上，LLMS甚至常常难以回答同一问题的重塑（Sclar等人，2023;张等。，2023）。目前尚不清楚适应LLM的流行方法，例如从人类反馈中监督的填充或加强学习能够解决此问题。我们通过引入解释 - 一致性登录（EC-FINETUNING）来解决此问题。ec-芬特列列列列斯在合成数据上的LLM精确构建以包含一致的规定。我们从一个问题解释对开始（例如，麻雀可以飞吗？”，“所有的鸟都可以飞”），产生一组相关问题（例如，“可以飞翔？”），然后回答与初始解释一致的相关问题（例如，“所有鸟类都可以飞行，以便企鹅可以飞”）。我们通过提示LLM来生成综合数据，这可能与解释LLM相同或不同。我们将EC-FINETIND应用于提问数据集，并发现它在四个芬口数据集中将自然语言解释的一致性提高了10.0％，也将七个分发数据集的概括（ +4.5％相对）概括为七个未见到的数据集（ +4.5％）。这表明EC-Finetuning通常对于帮助用户从其解释中构建LLM的心理模型很有用（见图1）。
一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
创建用于机器学习的地层一致的地震概况
图1：反射终止模式，来自Wiki.aapg.org，改编自Vail 1987，用于创建详细模型的原理遵循Plint和Nummedal（2000）中设置的过程，该过程使用了默认的基础级别曲线和每层或周期的固定沉积物。与Plint-nummedal模型不同，而不是仅超过21个周期），而是使用更高的层计数（> 500）来创建沉积概况。在模型中创建了，假设岩石圈倾斜与构造断层相结合，则创建了该模型。 eustenacy变化用于生成地层表面的序列。 每一层的平均厚度在1-2米之间，每个轮廓导致超过1000多个Isopach层。 为每个二阶要的循环创建至少200层，并具有嵌入式三阶和四阶周期。 第五阶拼印件是的一部分。，假设岩石圈倾斜与构造断层相结合，则创建了该模型。eustenacy变化用于生成地层表面的序列。每一层的平均厚度在1-2米之间，每个轮廓导致超过1000多个Isopach层。为每个二阶要的循环创建至少200层，并具有嵌入式三阶和四阶周期。第五阶拼印件是
土壤微生物组显示出对极端事件的一致且可预测的响应
增加极端气候事件威胁着陆地生态系统的功能1,2。由于土壤微生物控制着关键的生物地球化学过程，因此了解它们对气候极端的反应对于预测对生态系统功能的后果至关重要。3,4。在这里，我们在欧洲的30个草原上进行了土壤，在共同的受控条件（干旱，洪水，冷冻和热量）下进行了四起对比的极端气候事件，并比较了土壤微生物群落的反应及其与不受干扰的土壤的反应。土壤微生物组在强加的极端事件下表现出一个小但高度一致和系统发育保守的反应。热处理最强烈影响的土壤微生物组，增强了休眠和孢子形成基因，并降低了代谢多功能性。微生物组对热量的反应特别是可以通过局部气候条件和土壤特性来预测，而土壤通常不会体验到最脆弱的极端条件。我们的结果表明，来自不同气候的土壤微生物组具有对极端气候事件的统一反应，但是预测社区变化程度可能需要了解局部微生物组。这些发现提高了我们对土壤微生物对极端事件的反应的理解，并为对极端气候事件对土壤功能的影响做出一般预测提供了第一步。
关于精准医疗检测一致性术语需求的白皮书
简介 通过分析癌症患者的生物样本（例如实体组织、体液和/或血液）来评估特定的驱动突变、多种基因变异和/或非基因组生物标记，精准医疗在抗击癌症方面得到了广泛的应用。然而，由于检测实践不完善，许多符合条件的患者未能从生物标记物指导的治疗中受益，部分原因是对检测目的、类型和相对于治疗开始时间的结果时间感到困惑。这种混乱普遍存在，部分原因是检测术语的差异。1 应对这一挑战并制定行动计划已被来自各种癌症类型的领先患者倡导组织确定为优先事项。研究表明，用于描述检测的术语之间的差异是患者认为导致混淆和患者缺乏与提供者就检测进行沟通的原因之一，导致癌症管理不善。2 制定一致的术语可以减少患者的困惑、改善沟通、促进共同决策、支持基于价值的护理并确保政策制定的一致性。为了实现这些目标，LUNGevity Foundation 聘请了专门研究各种癌症类型的各种利益相关者组成一个工作组，评估当前的术语状况，确定正在使用的大量术语，并利用他们的专业知识和患者的意见，推荐用于检测恶性肿瘤特征的一致、通俗易懂的术语。这包括检测体细胞（获得性）突变、蛋白质、功能测试、基因组特征和其他生物标志物 3 以及检测种系（遗传）突变 4 。该工作组包括来自 20 个代表实体/血液系统恶性肿瘤的患者权益团体、三个专业协会以及 18 家制药和诊断公司和实验室的领导人 5。在制定建议时，工作组确定了 33 个术语 6 与生物标志物、基因和基因组检测有关，这些术语被用于不同癌症社区和利益相关者的患者教育和临床护理。由于测试方式、样本来源的多样性、术语重叠以及目前可通过测试识别的基因突变的多样性，术语的变化变得复杂。
野生机器人生长植物的时空一致地图
摘要 - 跟踪生长植物的变化对于自动化表型和管理农作物的机器人很重要。在本文中，我们提出了一个系统，该系统使用沿农作物行的3D植物模型，以使机器人平台能够定位自身，即使存在重大变化并变形模型以使场景描述适应新测量。尤其是，由于消费者的成本效益和在真实平台上的部署易用性，我们专注于消费者RGB-D摄像机。我们的方法利用了现代的深度学习特征描述和几何信息，以获得与时间遥远会话相对应的3D点之间的匹配。然后，我们在非刚性注册管道中使用关联来获得最终结果，这是反映植物变化的3D模型的更新表示。使用标准的RGB-D传感器，我们在录制在温室中的现实世界数据集上验证了我们的方法。我们获得了植物的准确4D模型，并随着时间的推移跟踪植物特征的演变。我们通过实验表明我们的方法适用于插值植物器官的进化，这是对表型性状测量的有用结果。我们将我们的方法视为朝着野外机器人农业4D重建的相关步骤。
为您的修剪和砍伐任务提供强大而一致的力量
8.0 m/s类型：80TXL/音高：0.325“/量规：1.1 mm（0.043”）导杆长度：150 mm（6“）55 ml（1.9盎司）切割木材：4.6 m/s²切割木材：1.5 m/s²81db（a）89 db（a）89 db（a）89 db（a）3 db（a）3 db（a）3 db（a）474 474 x 95 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x 95 x（A） 3-3/4 x 10“）BL4025指南杆，锯链2.1-2.4 kg（4.6-5.3磅）BL4020 -BL4040指南杆，锯链，链条油
全国范围内收集残疾在校学生数据 (NCCD) 的证据要求
NCCD 指南并未规定证据类型。NCCD 门户提供了可支持学生在各个调整级别纳入 NCCD 的证据示例（支持学生纳入 NCCD 的证据示例 - 全国一致数据收集 (nccd.edu.au)）。虽然 ILP 不是 NCCD 指南的一项要求，但《2005 年教育残疾标准》要求学校与学生及其父母、监护人或照顾者（或同事）就学生的需求进行协商和合作，并确定合理的调整。此过程的记录结果通常是 ILP。ILP 可用作 NCCD 在四个调整级别中的任何一个级别的一种书面证据。