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发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查美国海军 XXX-XX- 的海军记录 参考：（a）第 10 章 USC § 1552（b）DoD 7000.14-R FMR 第 7A 卷，第 1 章 附件：（1）DD 表格 149 及附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正她的海军记录，以显示申请人的薪资入职基准日期（PEBD）已调整为包括她在加入美国海军之前在陆军国民警卫队服役的可记名服役期。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 5 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 2016 年 11 月 9 日，申请人加入国民警卫队，服役 8 年，服役期限为 2024 年 11 月 8 日。根据军事处理记录 - 美国武装部队（DD 表格 1966/1），申请人的退役日期为 2016 年 11 月 9 日。2019 年 1 月 18 日，申请人收到国民警卫队退役报告和服役记录（NGB 表格 22），入伍日期为 2016 年 11 月 9 日。此外，带薪服役总时间为 2 年 2 个月 10 天。申请人的预备役/军事服役义务终止日期被列为不适用。b. 2019 年 4 月 30 日，申请人加入海军预备役 8 年。根据 DD 表格 1966，请愿人的 PEBD 列为 2019 年 12 月 4 日，请愿人进行了以下记录：“我于 2016 年 11 月加入陆军国民警卫队。我于 2019 年 1 月退役。” 2019 年 12 月 4 日，请愿人开始服现役 4 年，现役义务服役结束 (EAOS) 为 2023 年 12 月 3 日，现役义务服役软结束 (SEAOS) 为 2024 年 12 月 3 日。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查美国海军 XXX-XX- 的海军记录 参考：（a）第 10 章 USC § 1552（b）DoD 7000.14-R FMR 第 7A 卷，第 1 章 附件：（1）DD 表格 149 及附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正她的海军记录，以显示申请人的薪资入职基准日期（PEBD）已调整为包括她在加入美国海军之前在陆军国民警卫队服役的可记名服役期。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 5 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 2016 年 11 月 9 日，申请人加入国民警卫队，服役 8 年，服役期限为 2024 年 11 月 8 日。根据军事处理记录 - 美国武装部队（DD 表格 1966/1），申请人的退役日期为 2016 年 11 月 9 日。2019 年 1 月 18 日，申请人收到国民警卫队退役报告和服役记录（NGB 表格 22），入伍日期为 2016 年 11 月 9 日。此外，带薪服役总时间为 2 年 2 个月 10 天。申请人的预备役/军事服役义务终止日期被列为不适用。b. 2019 年 4 月 30 日，申请人加入海军预备役 8 年。根据 DD 表格 1966，请愿人的 PEBD 列为 2019 年 12 月 4 日，请愿人进行了以下记录：“我于 2016 年 11 月加入陆军国民警卫队。我于 2019 年 1 月退役。” 2019 年 12 月 4 日，请愿人开始服现役 4 年，现役义务服役结束 (EAOS) 为 2023 年 12 月 3 日，现役义务服役软结束 (SEAOS) 为 2024 年 12 月 3 日。
媒体更新了索菲（Tolebrutinib）的新数据，赛诺菲（Sanofi）的研究性脑渗透性BTK抑制剂对CNS免疫介质Tsanofi分支机构列表根据《 AFEP-MEDEF公司治理法》的建议，Sanofi发布了以下薪酬安排的详细信息
A.在2024年的固定薪酬和可变赔偿方面，根据我们对首席执行官的赔偿政策，我们的股东在2024年4月30日的年度股东大会上批准，保罗·哈德森（Paul Hudson）对2024年的年度赔偿为2024年的年度赔偿（i）年度固定薪酬薪酬为1,400,000欧元和（ii）年度赔偿的年度赔偿，并在每年150％的范围内赔偿范围为250％，该范围为250％。遵守定量和定性标准。根据财务指标，这些目标为60％，基于特定个人目标的40％（请参见下表）。在2025年2月12日会议的董事会会议上，根据薪酬委员会的建议，审查了对每个标准和子标准的实现，并将保罗·哈德森（Paul Hudson）的2024年可变薪酬定为2,566,200欧元，总计为他的固定补偿的183.25％。他的可变薪酬支付取决于
奖励重要的事情：逐步加强了以任务为导向的对话
强化学习（RL）是增强面向任务对话（TOD）系统的强大方法。然而，现有的RL方法倾向于主要集中于生成任务，例如对话策略学习（DPL）或反应生成（RG），同时忽略了Dia-Logue State Tracking（DST）进行理解。这个狭窄的焦点限制了系统通过忽视理解与发电之间的相互依赖性来实现全球最佳性能。此外，RL方法面临稀疏和延迟奖励的挑战，这使训练和优化变得复杂。为了解决这些问题，我们通过在整个代币生成中逐步介绍逐步奖励，将RL扩展到理解和生成任务中。随着DST正确填充更多的插槽，理解会增加，而一代奖励则随着用户请求的准确包含而增长。我们的方法提供了与任务完成一致的平衡优化。实验性恢复表明，我们的方法有效地增强了TOD系统的性能，并在三个广泛使用的数据集上获得了新的最新结果，包括Multiwoz2.0，Multiwoz2.1和CAR。与当前模型相比，我们的方法在低资源设置中还显示出优越的射击能力。
中年成年人血浆的蛋白质组学分析确定了以后生命中痴呆症风险的蛋白质标志
一组各种生物学过程与阿尔茨海默氏病（AD）和相关痴呆症的病理生理有关。然而，对疾病最早阶段相关的外围生物学机制的理解有限。在这里，我们使用了一个大型蛋白质组学平台来检查4877个血浆蛋白与10,981名中年成年人的25年痴呆症风险的关联。我们发现了32个与蛋白质，免疫，突触功能和细胞外基质组织有关的痴呆相关血浆蛋白。然后，我们在两个独立队列中复制了15种蛋白质与临床相关的神经认知结果之间的关联。我们证明了这32个痴呆症相关蛋白中的12个与AD，神经变性或神经炎症的AD，神经变性或神经炎症的生物标志物有关。我们发现，这些候选蛋白质标记中的八种是在人类后脑组织中异常表达的AD患者，尽管在这些脑组织样品中未检测到一些与痴呆症风险最密切相关的蛋白质，例如GDF15。使用网络分析，我们发现了痴呆症风险的蛋白质特征，其特征是成年人在痴呆症发作前20年的成年人中特异性免疫和蛋白质和自噬途径失调，以及痴呆症发作前的异常凝结和补体信号〜10年。双向两样本Mendelian随机化基因验证的九种候选蛋白是中年中AD的标志物，并推断出AD发病机理中SERPINA3的因果关系。最后，我们优先考虑一组中年的AD和痴呆症风险预测的候选标记。
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
Privshieldros：扩展机器人操作系统集成了以太坊和行星际文件系统，用于增强传感器数据隐私
摘要：随着机器人技术在安全监控，医疗保健，图像分析和其他高私人领域中的应用，机器人操作系统（ROS）中的视觉传感器数据面临着增强安全存储和传输的挑战。最近，有人提出，利用区块链的分布优势来提高ROS中数据的安全性。仍然，它具有诸如高潜伏期和大量资源消耗之类的局限性。为了解决这些问题，本文介绍了Privshieldros，这是一个由行星际文件系统（IPFS），区块链和Hybridabenc开发的扩展机器人操作系统，以增强ROS中视觉传感器数据的机密性和安全性。系统利用IPF的分散性质来增强数据可用性和鲁棒性，同时结合杂交式访问控制。此外，它通过使用区块链技术持续存储数据分配机制的安全性和机密性来确保数据分配机制的安全性和机密性。最后，通过三个实验验证了该系统的有效性。与最新的区块链扩展的ROS相比，PrivShieldros显示了关键指标的改进。本文已部分提交给IROS 2024。
医护人员之间的疫苗沟通策略反映了以色列卫生部在 COVID-19 疫情前后的沟通策略
揭穿神话——区分事实和神话——是卫生组织常用的方法。根据这种方法，来自卫生组织本身以外的其他来源的每一条信息都被标记为“神话”，而源自卫生组织本身的信息则被标记为“事实”（3）。一些研究指出了这种策略的使用存在问题，它会导致适得其反的效果（4-6）；除非有科学证据支持，否则公众不会接受这些信息（7-9）。此外，研究发现，卫生组织重复“神话”会使信息更加熟悉，也更有可能是真实的（6）。因此，在 COVID-19 疫情期间进行的研究发现，卫生组织继续使用相同的揭穿神话和恐惧诉求策略（2、10）。
在2024年2月15日在汉堡举行的年度股东大会的反击，我们收到了以下对T
在2024年2月15日在汉堡举行的年度股东大会的反击，我们在我们的年度股东大会上收到了以下对议程项目2、3和4的反击，从DACHVERBAND DER KRITION dERISALICHENAKTIONärinnenAktionärinnenundAktionäreE.V.（关键股东的联合会）：议程第2项的反算：采用一项解决方案，用于利用未批准的收入，建议使用未批准收益的建议使用。推理：在12月的2022/23年度业绩（9月30日）展示期间，执行委员会谈到了金属短缺的1.69亿欧元。鉴于这一短缺，Aurubis应避免分配61,122,642欧元的股息。对议程第3项的反应：采用一项决议，以推迟2022/23财政年度执行委员会正式批准的正式批准。关键股东的邦联行动不推迟执行董事会成员的正式批准。应拒绝执行委员会成员的正式批准。推理：首席执行官罗兰·哈林斯（Roland Harings）的日子“冷静与自信”已经结束了。监督委员会已与他以及CFO Rainer Verhoeven和COO Heiko Arnold博士“过早结束”执行委员会的合同。其他人现在必须使Aurubis重回正轨。鉴于此 - 要阐明 - 终止，对执行委员会的全面问责制和股东决定是否应得到正式批准至关重要。到目前为止，供应链和命名供应商的透明度，Aurubis坚决拒绝披露其来源的铜矿。尽管Aurubis活跃于风险部门，并且从矿山中清楚地采购了铜矿石，这些矿石因重金属污染而引起关注，癌症率显着提高，腐败，强迫重新安置以及抗议者对公司财产的酷刑。Aurubis声称，由于竞争性和合同原因，它不能命名其供应商。相比之下，在其年度报告中，铜生产商黄金田秘密（Perú）提到Aurubis是铜矿的主要客户。很明显，Aurubis对不命名供应商感兴趣，而不是
欧盟关于基因组编辑作物的法律提案暗示了以科学为基础的方法
欧盟委员会承认基因组编辑对可持续和有弹性的食品系统的潜力 2023 年 7 月 5 日，欧盟委员会发布了关于源自新基因组技术 (NGT) 的植物的立法提案，以使基因组编辑在作物改良方面的潜力能够为可持续的食品系统做出贡献。该提案暗示了欧盟对作物基因组编辑应用的监管采取更科学和差异化的方法，建议将由定向诱变和顺式诱变产生的 NGT 植物分为两个不同的类别：“类常规”和“类转基因生物 (GMO)”。欧盟的监管方法将更加符合越来越多国家的监管准则和立法，并创建一个更容易允许“类常规”的框架
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团