对于爱沙尼亚国防军来说,2021 年可能是过去 30 年中最紧张的一年。它始于新冠疫情中期,意味着我们必须不断调整,以防止病毒削弱我们的战斗准备,同时保留足够的作战余地来实现我们的目标。随着冠状病毒疫苗的问世,我们面临着一个艰难的决定。下半年为整个国防军制定的疫苗强制要求将 EDF 的病例保持在最低水平——远低于人口的平均发病率。诚然,数十人因此无法继续服役,但 EDF 的疫苗接种要求让我们保留了完成任务的行动自由。5 月,EDF 公布了内阁指示的预算削减计划。它们旨在提高我们组织的精简度和效率,并专注于保持军事能力并允许开发新能力。削减开支遭到了媒体的强烈反对,我们发现自己经常被指责侵犯了我们的传统和象征。随着时间的推移,越来越多的问题出现在“国防军在为何做准备?”“你在说什么战争?”一年后,可能没有人会问这样的问题。这并不是说我们有先见之明——我们只是认真履行了自己的职责。
编号 6430.08 2022 年 3 月 10 日 DAD-MEDLOG 主题:医疗后勤区域的受控医疗物品管理 参考文献:见附件 1。1.目的。本国防卫生局行政指令 (DHA-AI) 基于参考文献 (a) 和 (b) 的权威,并根据参考文献 (c) 至 (f) 的指导;参考文献 (g) 的第 1301 部分;以及参考文献 (h) 至 (m),建立了 DHA 程序,以提供有效管理 DHA 医疗后勤 (MEDLOG) 部门内受控医疗物品所需的政策和程序。2.适用性。本 DHA-AI 适用于 DHA、DHA 组成部分(在 DHA 的授权、指导和控制下开展的活动)以及所有人员:指派或配属的现役或预备役成员、军官团、联邦文职人员、承包商(根据适用合同条款要求),以及在 DHA 和 DHA 组成部分被指派临时或永久职责的其他人员。3.政策实施。根据参考 (a) 至参考 (g) 的第 (§) 1301.72b 节,DHA 指示 DHA 组成部分和军事医疗机构 (MTF) 将遵循本 DHA-AI 中概述的程序来管理受控医疗物品。4.职责。参见附件 2。5.程序。参见附件 3。6.提议者和豁免。本出版物的提议者是 MEDLOG 副助理主任 (DAD)。当活动无法遵守本出版物时
参考 (b) 规定了所有联邦机构在空间分配和使用方面的一般政策和指导方针。经总务管理局公共建筑服务处处长的同意,以下空间限额将用作国防部国家首都地区占用指南,代替空间表。参考 (b) 中显示的限额。
过去 30 年来,中国和俄罗斯等潜在对手已经观察到美国如何通过从沙漠风暴行动到盟军行动、伊拉克自由行动和持久自由行动等各种冲突发动战争。这些潜在对手已将国防部对频谱的使用视为关键推动因素,因此开发了武器系统,特别是电子战 (EW) 平台,旨在挑战国防部有效使用频谱的能力。这些旨在拒绝访问频谱的技术是一系列通常称为反访问/区域拒止能力的系统和技术的一部分。正在开发几种新兴技术和利用现有技术(称为概念)的方法以应对这些挑战。这些新技术包括定向能、人工智能和反无人机系统。联合全域指挥与控制 (JADC2) 和马赛克战争等概念有望改变国防部通信和使用频谱的方式。
估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时,其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论(包括减少此负担的建议)发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会,地址:1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302,以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington DC 20503。1.仅供机构使用(留空) 2.报告日期 2006 年 12 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
继 2014 年俄罗斯对乌克兰的“混合形式”侵略之后,2022 年 2 月 24 日之后的时期被称为“新现实”。因此,需要解决的问题是如何阻止和防止俄罗斯的这种侵略。针对侵略者的国家法律框架是威慑政策的一部分,可以解释为防御性法律。本文以拉脱维亚为重点,旨在分析混合战争背景下的防御性法律和威慑。确定了以下研究问题:拉脱维亚在混合战争中建立防御性法律的方法是什么?对于实证分析,时间框架已设定为 2014 年至 2022 年。为了完成本文的实证分析,我们实施了定性和定量研究,分别包括文档分析和半结构化访谈以及内容分析。在使用监管法案的同时,完善监管基础和发展威慑力是威慑力的要素,也是合法行事的方式。法律可以用作武器。法律战是一个有三种定义的概念,有两种形式:防御性和进攻性。拉脱维亚的法律基础包括一项旨在克服混合威胁和实施广泛防御措施的法规。拉脱维亚的监管框架旨在实现防御目的,同时也是一种促进威慑的方式。决策者必须
摘要。我们的生活现在围绕社会交流,并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言,因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器,包括决策树,支持向量机,随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集,以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果,使用更多运行可以增强机器学习模型的性能,尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行,决策树(DT)和随机森林(RF)分类器显示出更好的回忆和精度,但是DT分类器显示出更好的精度。
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