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World File Search System人力成本
Ibiiuarda 军事服务共识
3.1.陆军需求不足 58 3.2.陆军需求不足 59 3.3.陆军需求不足 59 3.4.国防人力：基线力量 61 4.1.招募表现：入伍人数与目标 83 4.2.入伍最终实力：实际与计划 84 4.3.国防人员总数 85 4.4.入伍人员质量 88 4.5.I-III 类男性的资格和参与率：按种族划分 94 4.6.16 至 19 岁男性的种族失业率 95 4.7。按 SMSA 邮政编码按平均家庭收入排名的男性入伍分布 97 4.8。入伍人员流动率 102 4.9。按来源划分的国防人力成本 104 A-4.1。被归类为 I-III 类的白人入伍者和所有陆军申请人的百分比 110 A-4.2。计算修订后的 IV 类的方法 111 5.1。美国空军选定预备役军力 118 5.2。海军陆战队预备役要求 118 5.3.海军预备役要求 119 5.4.陆军人员配置历史 120 5.5.教育状况 122 5.6.考试成绩类别 123 5.7.黑人代表 124 5.8.IRR 优势 126 5.9.陆军 IRR 需求潜力 129 6.1.退伍军人权利法案成本估算（含公民士兵途径） 142 7.1.陆军训练有素的人力需求与资产 168 7.2.以心理分组和教育水平衡量的现役陆军非服役新兵质量分布 170 7.3。以成本为指标的陆军高科技趋势 171 7.4。陆军减员损失 173 7.5。陆军 PMVF 入伍选项 183 8.1。现役和预备役人员实力，选定年份：1950-1980 204 8.2。四年后，每年招募 150,000 名 IRR 应征者，由 MSO 214
引入一种用于优化的模糊稳健集成模型...
过去几十年的自然灾害清楚地表明，自然灾害给政府和社区带来了高昂的财政和人力成本。这方面的担忧日益增加。在危机管理周期的每个阶段做出正确的决策并采取适当和及时的措施将减少灾难发生时的潜在损害并降低社会的脆弱性。因此，在本研究中，引入了考虑灾难救济中初级和次级危机问题的危机物流规划数学模型，这是本研究的创新之处。在初级危机中，目标是向危机地区提供服务和救援物资，在第二阶段，在初级危机之后发生的次级危机寻求向危机中心提供救援并将受伤人员转移到救援中心。因此，本研究在两个初级和次级危机中提出了一个数学模糊理想规划模型。在初级危机中，目标是向危机地区提供服务和救援物资。在初级危机之后发生的次级危机旨在在第二阶段支持危机中心并将受伤人员转移到救援基地。根据所提出的模型，我们最初使用了 Bertsimas 和 Sim [1] 提出的 Bertsimas-Sim 模糊规划公式和稳健方法。Epsilon 约束方法用于解决低维模型。设计了多目标元启发式算法来处理大规模实时问题的计算复杂性。提出了多重比较和分析来评估模型的性能和解决问题的能力。结果表明，所提出的方法可以应用于开发现实世界的人道主义物流网络。关键词：关键物流、初级和次级危机、模糊稳健集成规划、元启发式算法。
莱恩咨询服务
持久性：LCS 曾是旧版 DBGallery 桌面照片管理系统的客户，十年后 DBGallery 仍然存在并不断创新，这令他们感到欣慰。生锈的铁丝网围栏与破损的木栅栏：了解两者的区别至关重要。LCS 拍摄大型多单元住宅物业中需要维修的物品的照片。每处物业需要拍摄数千张照片。必须标记每张照片中的物品，以便轻松找到它们并将其添加到按维修类型分类的报告中。仅仅知道需要维修的栅栏是不够的。报告必须区分破旧的生锈铁丝网围栏和破损的木栅栏。这是因为这些需要不同的工匠进行维修，而且成本也不同。手动浏览数千张照片以标记和分类它们需要数天时间，既需要人力成本，也需要数天时间才能生成报告。为了解决这个问题，LCS 训练了一个人工智能来了解不同的栅栏类型和其他 400 种所需的维修类型。现在，无需花费数天时间手动标记照片中的对象，DBGallery 和自定义训练的 AI 对象模型可在数千张照片上传 15 分钟后自动标记！用一句老话来说，走这条路而不是手动标记，真的是一件轻而易举的事。深入了解一下 LCS 为何需要自定义训练的 AI 模型，对象识别 AI 返回的标签不是常见的对象名称，例如“木栅栏”。它是 LCS 自己的特定代码。例如“403.202 铝窗”。通用 AI 对象检测模型会简单地返回窗口，或者在更智能的情况下返回铝窗。但 LCS 的各种程序和后端系统需要特定代码，而自定义 AI 模型能够提供这些代码。
未来航母与超级航母：新问题和技术
未来航母与超级航母：新问题与新技术 CSC 2004 主题领域 国家军事战略 执行摘要 标题：未来航母与超级航母：新问题与新技术 作者：美国海军少校 Sean P. Higgins 论文：新技术和新出现的问题（如联合攻击战斗机和向近海海军的转变）威胁着超级航母的未来。讨论：自航母诞生以来，人们就未来航母的大小和能力展开了激烈的争论。本文通过研究美国对大型航母的需求，探讨超级航母（一种在大小、能力和地位上都更优越的大型航空母舰）的时代是否即将结束。通过研究航母的发展、威胁、成本、新兴技术和能力，我们将发现，尽管价格便宜，但未来的航母仍将保持庞大的体型。航母已经发展到可以支持舰载机联队。飞机为航母的变革提供了主要来源。短距起飞和垂直着陆 (STOVL) 飞机的成功开发将扩大舰载机联队的能力，并要求航母具备新的能力。常规起降 (CTOL) 飞机延续了超级航母的传统。STOVL 和 CTOL 飞机的集成舰载机联队将实现联合部队和联军之间的互操作性。机电飞机发射系统 (EMALS)、无人机 (UAV) 和无人作战飞机 (UCAV) 等新兴技术将能够降低人力成本并修改船体设计。衡量总运营成本 (TOC) 将使新航母的预算估算更加高效，并有助于实现长期目标，因为它可以更轻松地保持在预算之内，避免成本超支。虽然其他海军强国都使用较小的航母，但美国是唯一拥有运营超级航母的能力和资源的海军强国。航母及其舰载机联队的能力是讨论下一艘超级航母时必须解决的关键问题。最终，航母的大小取决于执行任务所需的能力、海军的核心功能和总运营成本。结论：未来的航母设计必须以海军的功能和支持这些功能所需的能力为中心。CVN-76 和 CVN-77 将成为向 CVNX2 过渡的桥梁，CVNX2 是 2018 年及以后的下一代航空母舰。虽然美国海军目前专注于沿海地区，但海上基地的出现和新出现的威胁要求我们减少对蓝水能力的重视，但也不能忽视。转向小型航母的选择将限制我们作为超级大国的能力。大型航母将确保国家利益
disa 指令 270-50-9 生命周期维持规划
1.2.政策。a.所有 DISA 采购都将根据适用的联邦法律和法规执行维持活动。此外，他们还应遵守所有适用的国防部 5000 系列指令，例如国防部指令 (DoDI) 5000.91，自适应采购框架的产品支持管理，2021 年 11 月 4 日，关于生命周期维持计划 (LCSP) 要求（第 4.3.b 节）。b.所有 DISA 采购都将尽早制定 LCSP，作为管理从项目启动到处置的生命周期维持规划和执行的主要项目管理参考，如 DoDI 5000.91 第 4.3.b 节所述。LCSP 可根据该指令第 4.3.c 节进行定制。。c. 所有 DISA 采购都将获得里程碑决策机构 (MDA)、决策机构 (DA)、采购决策机构 (ADA) 或授权机构在 LCSP 上的签名以表示批准。LCSP 的后续修订应由 MDA、DA、ADA 或授权机构批准。d. 技术更新（或技术更新）和维持支持计划将记录在 LCSP 中。所有计划的技术更新成本、定期测试、支持工具和支持人员人力成本都将包含在生命周期成本估算 (LCCE) 中。一旦能力耗尽其使用寿命并且必须停止或退役，技术更新计划必须反映停止能力和处置相关物资的必要步骤。有关能力停止/退役的更多信息，请参阅停止/退役 SharePoint 页面。e. 所有 DISA 采购都应按照 DoDI 5000.91 第 4 节进行管理，该节涉及 LCSP 要求。LCSP 模板可在 CAE 采购一站式参考工具上找到。LCSP 将在每个里程碑和/或等效决策点以及每次修订产品支持策略 (PSS) 之前或每 5 年更新一次（参见 DoDI 5000.91，第 7.1.c 节）。产品支持经理 (PSM) 指南中提供了其他 LCSP 指导。f. 所有 DISA 采购都将遵守国防部和 DISA 针对所有创建、收集、接收、存储、使用、维护或传播的数据的政策。此外，还特别强调正确的数据迁移、存档和保存，以方便后续使用数据。归档和存储数据所采取的步骤必须符合 DISA 记录管理政策以及国家档案和记录管理局的数据保留政策和要求。遵循 DISA 指令类型备忘录 (DTM) 2022-06，DISA 数据共享政策，2022 年 9 月 22 日，该政策制定政策并分配安全责任
52. 人工智能对劳动力市场的影响
当前，人工智能（以下简称AI）越来越多地被引入到商业、科学、医学等各个生活领域。人工智能应用的主要领域之一是各种流程的自动化，这可以提高工作效率并降低人力成本。然而，随之而来的是人工智能的发展不可避免地给劳动力市场带来变化。人工智能可用于自动化各种任务，从数据输入和记录保存到服务和支持[1]。21 世纪初。人们对机器人技术的兴趣日益浓厚。人工智能开始积极引入航天工业和国民经济的其他领域。智能家居系统和先进的家用电器已经诞生。机器人探索南极洲。自 2008 年以来，技术奇点时代已经开始，根据预测计算，到 2030 年将达到顶峰。人类正在积极适应计算系统，人脑的能力不断增强，生物技术也不断涌现 [2]。美国社会学家兰德尔·柯林斯确信，现在又迎来了另一波技术替代浪潮。他认为，在不久的将来，智能机器人将会积极取代各个领域的专家。人工智能与机器人技术和先进的在线技术相结合，如今已经可以有效地处理许多以前只有人类才能完成的任务。例如，AI正在积极引入医学领域，智能程序有助于做出正确的诊断，选择治疗方法或开发药物。并且一般来说，它们能够实现或显著简化许多流程的实现。AI还用于需要人文技能的领域：新闻业、在线教育、招聘、实时翻译功能。越来越多的程序出现在股票交易和投资领域，并取得了不同程度的成功。在这个领域，既使用特殊的算法来帮助投资者分析大量信息，也使用那些独立进行交易的算法[3]。让我们考虑一下人工智能对劳动力市场的影响带来的好处：1.创造新的就业机会。人工智能的发展可能会导致与人工智能系统开发和管理相关的新职业的产生。2.提高工作质量。3.新形式的工作。4.人员的教育和培训。人工智能技术可以自动化日常任务，让员工专注于更复杂、更具创造性和回报更高的工作。人工智能可用于优化和改进医疗保健、金融和交通等各种行业的工作流程。[4]人工智能的进步可能会创造新的工作形式，例如远程工作和灵活的工作时间，这可以增加远程人士或残疾人士的工作机会。人工智能的发展正在改变教育和培训。劳动力市场的新技术和需求需要持续的培训和技能发展。人工智能对劳动力市场的影响尽管有积极的一面，但也有消极的一面，包括某些专业领域的就业岗位减少，失业率可能上升。人工智能对劳动力市场影响的弊端：1.裁员。在某些行业中，流程自动化可能会导致失业，因为这些行业的体力劳动被更高效的算法和程序所取代。人工智能的兴起和机器人技术的日益普及将导致市场对劳动力的需求下降，出现缺口
证券交易所公告
2018 5 葛兰素史克公司 (LSE/NYSE: GSK) 今天宣布，欧洲药品管理局 (EMA) 已接受审查 Shingrix（葛兰素史克的重组带状疱疹疫苗，简称 RZV）预充式注射器的监管申请，该申请用于预防带状疱疹。新型预充式注射器无需在注射前重新配制单独的小瓶，为医生、药剂师和其他负责接种疫苗的医疗保健专业人员提供了一种便捷的选择。该疫苗的当前形式由冻干（粉末）抗原和液体佐剂组成，医疗保健专业人员在注射前将它们混合在一起。新形式与重新配制的疫苗成分相同，提交申请基于证明两者可比性的数据。5 此次欧洲监管审查是在美国 FDA 于 2025 年 1 月 8 日接受新型预充式注射器申请之后进行的，这延续了葛兰素史克致力于提供解决方案以提高成人免疫接种率的承诺。 GSK 还在研究将此演示文稿提交给其他市场。自 2018 年起，GSK 的带状疱疹疫苗已在欧盟获批用于预防 50 岁及以上成人的带状疱疹 (HZ) 和带状疱疹后神经痛 (PHN)；自 2020 年起，用于预防 18 岁及以上患有 HZ 风险较高的成人。6 关于带状疱疹 带状疱疹通常表现为皮疹，胸部、腹部或面部出现疼痛的水疱。7 皮疹出现后，多达 30% 的人会出现 PHN，8 这是一种长期的神经痛，可持续数周或数月，有时可持续数年。1 带状疱疹还会造成巨大的医疗保健和人力成本，57% 的带状疱疹患者报告平均缺勤 9.1 天。9 带状疱疹是由水痘-带状疱疹病毒 (VZV) 重新激活引起的，该病毒也是导致水痘的病毒。 1 到 50 岁时，大多数成年人都会感染 VZV 10，有些成年人可能会随着年龄的增长而重新激活。 7 随着年龄的增长，免疫系统对感染的反应强度会减弱，这会增加患带状疱疹的风险。 7 关于 Shingrix（重组带状疱疹疫苗，或 RZV） Shingrix（GSK 的重组带状疱疹疫苗，或 RZV）是一种非活体重组亚单位疫苗，适用于预防 50 岁及以上的成年人患上带状疱疹。它结合了抗原糖蛋白 E 与佐剂系统 AS01B，可能有助于克服与年龄相关的免疫反应的自然下降，这种下降加剧了保护 50 岁及以上的成年人免受带状疱疹的挑战。11,12 RZV 不适用于预防原发性水痘感染（水痘）。在一些国家，RZV 也被批准用于 18 岁或以上患带状疱疹风险较高的成年人。 RZV 的使用应符合官方建议和当地产品标签。请参阅产品信息 (PI) 了解重要的剂量、用法、在欧洲，可通过以下链接获取有关药物安全性的信息：https://www.ema.europa.eu/en/medicines/human/EPAR/shingrix 关于葛兰素史克 葛兰素史克是一家全球生物制药公司，其宗旨是联合科学、技术和人才，共同战胜疾病。更多信息请访问 gsk.com。