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统计
• 月净余额：净余额包括指数余额、奖金和津贴，其中扣除员工缴款和社会保障缴款。然后将该总和的结果除以服役月数，以获得士兵的月净工资。• 奖金份额/扣除份额：奖金份额按工资总额中收到的奖金和津贴总额计算。扣除额份额对应于报告给工资总额的缴费或扣除额总额（包括：广义社会缴费、偿还社会债务的缴费、公务员额外退休金缴费、养老金缴费、团结缴费、公积金、社会保障缴费）。• 十分位数/中位数：薪资分布的第 x 分位数是将人群一分为二的薪资：x% 的薪资等于或低于该值，100 x% 的薪资等于或高于该值。十分位数是第 10、20、……、90 分位数（总共 9 个）。中位数是第 5 个十分位数或第 50 分位数，它将总体分成两个相等的部分。
DEFH0801272D 截至 4 月 20 日的综合版本 - RH-Terre
截至 2020 年 4 月 20 日的合并版本 总理， 根据国防部长的报告， 考虑到国防法典（立法部分），特别是第 1 册第 4 部分；鉴于国家服务规范；考虑到 2006 年 6 月 16 日军事职能高级委员会的意见；经听取国务委员会（财政部门）的意见，法令：第一章：一般规定第 1 条·经 2018 年 12 月 21 日第 2018-1207 号法令修订 - 艺术。1 军事志愿服务以以下身份进行： 1° 作为武装部队志愿者； 2° 要么是经过改编的军事服务的志愿学员； 3° 可以是志愿兵役的受训志愿者。注：根据 2018 年 12 月 21 日第 2018-1207 号法令第 5 条的规定，本规定于 2019 年 1 月 1 日起生效。在此日期之前签订的合同在其期限内仍受先前规定的约束。第 2 条 · 经 2009 年 12 月 30 日第 2009-1714 号法令修订 - 第。5 士官、一级士官或士官以及见习生的晋升和任命由国防部长或内政部长决定。在国家宪兵部队中服役的军队志愿者。第二章：志愿参军 第 3 条
加拿大陆军杂志 18.2
《加拿大陆军杂志》是加拿大陆军的官方出版物。阅读委员会根据文章产生的反思和讨论来选择文章。该期刊提出了关于陆战艺术和科学的深思熟虑的专业意见和明智的讨论，并提供了传播和讨论与条令和训练相关的概念的手段，是对这些问题感兴趣的陆军军事人员和平民可以分享他们的想法的工具、概念和意见。邀请作者提交涉及领导力、道德、技术和军事历史等主题的文章。 《加拿大陆军杂志》是加拿大陆军人员智力健康以及制定适用于未来的新概念、新理论和培训政策的重要工具。它允许对加拿大陆军、国防和安全相关问题感兴趣的所有军事人员和加拿大陆军人员、其他部门、政府机构和学术界完善他们的教育和专业发展。
航空发动机部件故障的诊断与预测
图 1 直接运营成本分布（TATEM，2005’） 在上图中，由一家欧洲飞机制造商提供，我们认识到维护在总体运营成本中的重要性。如今，对航空系统和部件进行的维护操作是根据 TBO（大修间隔时间）或检查间隔时间进行编程的，这是根据统计变量 MTBF（平均故障间隔时间）或 MTTF（平均故障时间）计算的。代表系统或组件的平均使用寿命。因此，优化维护干预的成本和频率促使航空公司实施新的监控方法，以降低航空领域维护操作的直接成本。为了实现这一目标，需要解决两种相互补充的基本策略：避免计划外维护操作和避免过多的 TBO。飞机的机载诊断系统会向飞行员发出在飞行中检测到的故障的警报，这些故障会导致上述的计划外维护操作。这些计划外的维护操作会导致航班延误和取消（D&C 或延迟和取消）、中止起飞（ATO 或中止起飞）或飞行期间紧急着陆（飞行中关闭或 IFSD）。另外，诊断
和谐学术硕士
跨课程和发现科目的选择的一般准则：《微电子学》硕士主题参考中的六个（发现）科目（上表）可供机构自由选择，机构可以根据其优先级从下面列出的列表中随意选择科目。举例来说，下面提供了 CPND 的科目选择建议，以及第 1 学期和第 2 学期的详细课程。 CPND 为第 1 学期建议的科目：（包括详细课程） • 选择 1：真空技术和洁净室（Discovery） • 选择 2：生物材料（Discovery） CPND 为第 2 学期建议的科目：（包括详细课程） • 选择 3：电子废物管理（Discovery） • 选择 4：纳米技术简介（Discovery） • 选择：材料（Discovery） • 选择：智能材料（Discovery） • 选择：设备和特性技术（Discovery） 其他科目由机构自由选择（经 CPND 确认后开放的课程） • 微电子工业（Discovery） • 纳米电子和光子学材料（Discovery） • 薄膜和晶体光子学（发现）• 集成传感器和 MEMS（发现）• …第 4 学期在一家公司实习，然后撰写论文并进行答辩。
国防监视和教育官员职位候选人信息
· 圣西尔军事高中所需的个人资料： · 选拔标准： - 年龄：至少 25 岁 - 教育程度：学士学位或同等学历，法国文凭 IV 级 - 良好的表现 - 符合个人资料 - 招聘面试 - 安全调查 · 身份：担任国防高中寄宿学校外部监督长 (FFMISE) 的监督机构是受 1984 年 1 月 11 日第 84-16 号法律第 6 条第 1 款（兼职工作）管辖的合同代理人机构。 1986 年 1 月 17 日第 86-83 号法令，涉及为执行 1984 年 1 月 11 日第 84-16 号法律第 7 条而担任的非永久性国家雇员的一般规定，以及 2000 年 8 月 25 日第 2000-815 号法令，涉及国家公务员和司法部门的组织和减少工作时间，适用于他们。相关方承认其了解申请的机构既是军事机构又是教育机构，并毫无保留地接受所施加的自由裁量权和道德约束。根据 1978 年 1 月 7 日的数据保护法，相关人员被告知，他们的个人数据将存储在学校并传送给某些国家机构。根据 1978 年颁布、2004 年修订的这项法律，圣西尔军事高中通知相关人员，当他们停止在该机构工作并遵守法定时效期（5 年）后，高中存储的他们的数据将被销毁。利害关系人有查阅及修改的权利，可通过提供身份证明副本并与人力资源经理预约来行使该权利。如适用，相关方必须证明其更新不准确或过时数据的请求的合理性。 · 招聘：国防高中的 FFMISE 监督员从年龄至少 25 岁、拥有学士学位或 Title IV 批准的头衔或文凭的候选人中招聘。 · 合同： - 合同初始期限为 1 年，最多可续签 5 次（即最长 6 年）。 - 合同期限为 12 个月，从第 n 年 9 月 1 日到第 n+1 年 8 月 31 日。 - 工作期涵盖学年以及学生在学校的任何期间。 - 在高中作为考试中心（学士学位）期间，考生接待活动以及出入和流动管控可由督导人员在规定时间限制内进行，时间为一周。 - 该服务持续整个星期，包括周末，即超过 7 天。
统计数据
政府职能分类（COFOG） 本文使用的统计数据是按照国民账户体系（欧盟统计局）定义的国际术语 COFOG（政府职能分类）细分的一般政府支出。公共行政支出按照 1993 年国民账户体系中定义、并于 1999 年修订的国际术语进行细分：COFOG。该分类将公共行政支出按用途分为十类：一般公共服务、国防、公共秩序/安全、经济事务、环境保护、住房/集体设施、卫生、休闲/文化/宗教、教育、社会保护。公共行政的范围和支出数额，是国民核算的范围和支出数额。按照惯例，当无法区分债务利息支出的用途时，将其记录在“一般公共服务”功能中。因此，国家债务的利息被记录为“一般公共服务”，而社会保障管理部门支付的利息则分配给医疗和社会保护，这是它们唯一发挥的两项功能。转移支出（经常性或资本转移）的分配，是根据已知其资助的支出来进行的。否则，则按照惯例纳入“一般公共服务”。
接触石棉后的专业随访 - FIVA
通过系统地查询适合每个主题的一段时间内的医学和科学书目数据库来开展深入的文献搜索。根据所涵盖的主题，如有必要，还可以通过查询其他特定数据库进行补充。所有研究的共同步骤是系统地搜索国内外已发表的临床实践建议、共识会议、医疗决策文章、系统评价、荟萃分析和其他评估著作。探索所有有用的网站（政府机构、学术团体等）。通过一切可用手段寻找无法通过传统信息传播渠道获取的文献（灰色文献）。选择的语言是法语和英语。参考了可能与主题相关的立法和监管文本。工作一开始就进行初步研究，为听证委员会提供信息，使其能够独立于专家报告构建指导报告。该研究会定期更新，直至项目结束。通过检查所分析文章和专家报告中引用的参考文献，可以选择在查询不同信息源时未识别的文章。
HAL 的移动多平台图集
在本文中，我们建议通过不同的在线平台（Facebook、Twitter 和 YouTube）绘制在线社会运动，更准确地说是黄背心运动。我们的目标是双重的：一方面建立黄背心在 Facebook 群组中的活动地图集，另一方面捍卫一种尽可能混合在不同数字平台上收集的痕迹的方法论。黄背心 Facebook 群组将成为我们对该运动的特权观察点。如果对 Facebook 上发布的帖子内容的检查，再加上对每个群体附带的大量元数据的分析，使我们能够界定运动需求空间的轮廓及其聚合动态，我们利用这些出版物中传播的链接来使关于该运动的观点多样化。因此，我们根据在微博平台上转发这个或那个 URL 的人计算出 Twitter 的政治倾向。黄背心在网络上引用外部资源的方式（无论是网站还是 YouTube 频道）也揭示了他们与媒体的关系。因此，我们依靠数字公共空间中主要媒体的现有特征来理解它们与主流、激进媒体（无论是右翼还是左翼）或反信息空间的关系。分析
Hakim Benkirane先生的偏差通知Quentin Blampey先生
肿瘤学中的精确药物旨在根据患者肿瘤的独特遗传和分子特征来个性化治疗，以提高治疗效率或最小化副作用。随着技术进步产生越来越精确的肿瘤微环境数据，该数据的复杂性也会增加。尤其是空间数据 - 最近且有前途的OMS数据类型 - 为细胞的分辨率提供了分子信息，同时将细胞在组织内的空间环境保留。为了充分利用这种财富和这种复杂性，深度学习是一种能够超过传统方法的局限性的方法。本手稿详细介绍了旨在改善单细胞和空间数据复杂系统的新深度学习和计算方法的开发。描述了三个工具：（i）SCYAN，用于细胞仪中细胞类型的注释，（ii）SOPA，一种一般的空间数据预处理管道，以及（iii）Novae，是空间数据的基础模型。这些方法适用于几个精确的医学项目，加深了我们对癌症生物学的理解，并促进了新生物标志物的发现以及确定潜在的精密医学股份目标。