XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System任务分配
MILPERSMAN 1306-976 MD - MyNavyHR - Navy.mil
askmncc@navy.mil https://my.navy.mil/ 1. 背景。本文介绍了美国海军乐团 (USNB)、华盛顿特区和美国海军学院乐团 (USNAB)、马里兰州安纳波利斯的士兵音乐家 (MU) 分配政策。海军优先配备人员的乐团是非轮换特殊任务分配。 2. 政策 a. 海军人事长将只分配最优秀的 MU 到 USNB 和 USNAB，以保持这些优先配备人员的总统支援和服务学院组织所要求的独特音乐和专业水准。 b. 舰队乐团活动部 (FBA) 将确保现役 MU 收到任一乐团的空缺通知。 c. 在 USNB 和 USNAB 服役的 MU 通常不会被重新分配，除非部队需要另有规定。未能保留分配资格的成员和希望终止特殊任务身份的成员可通过 FBA 申请重新分配。重新分配请求将根据个人成员的状态和舰队人员配备水平逐案考虑。成员在完成 USNB 或 USNAB 至少 36 个月的服役期之前不具备重新分配资格。3. 资格。薪级为 E-6 及以下的现役 MU 有资格参加试演。
milpersman 1306-904 准将/临时人员单位 (tpu ...
navy.mil/ 1.背景。旅、临时人员单位 (TPU) 和临时人员支队 (TPD) 遍布美国和海外。旅、TPU 和 TPD 的职责分配为服役人员提供了获得新技能、提高领导素质和体验除军事专业之外的新挑战的绝佳机会。2.要求和资格。服役人员必须处于 E-4 及以上的薪级，至少有 24 个月的现役时间，没有经济困难的历史，在过去 36 个月内没有军事法庭或非司法处罚的定罪记录，自加入军队以来没有民事法庭定罪（轻微交通违规除外），并且没有记录在案的服役期间吸毒。此外，要获得任务分配资格，服役人员必须成熟，并在其在军事监禁设施的指定服役期间保持良好行为和工作表现的清晰记录。a. TPU 或 TPD。薪级为 E-5 及以上的服役人员有资格担任 TPU 或 TPD 参谋。接受 TPU 筛选的服役人员应表现出领导能力和监督能力。b. 准将参谋。薪级为 E-4 及以上的服役人员有资格担任准将参谋。考虑担任准将参谋的服役人员应注意，任何明显的毁容或
milpersman 1306-904 brig/临时人员单位 (tpu...
navy.mil/ 1.背景。旅、临时人员单位 (TPU) 和临时人员支队 (TPD) 遍布美国和海外。旅、TPU 和 TPD 的职责分配为服役人员提供了获得新技能、提高领导素质和体验除军事专业之外的新挑战的绝佳机会。2.要求和资格。服役人员必须处于 E-4 及以上的薪级，至少有 24 个月的现役时间，没有经济困难的历史，在过去 36 个月内没有军事法庭或非司法处罚的定罪记录，自加入军队以来没有民事法庭定罪（轻微交通违规除外），并且没有记录在案的服役期间吸毒。此外，要获得任务分配资格，服役人员必须成熟，并在其在军事监禁设施的指定服役期间保持良好行为和工作表现的清晰记录。a. TPU 或 TPD。薪级为 E-5 及以上的服役人员有资格担任 TPU 或 TPD 参谋。接受 TPU 筛选的服役人员应表现出领导能力和监督能力。b. 准将参谋。薪级为 E-4 及以上的服役人员有资格担任准将参谋。考虑担任准将参谋的服役人员应注意，任何明显的毁容或
产前孕产妇亲密伴侣暴力暴露与年轻婴儿的性别特定性变化有关：来自南非出生队列的证据
摘要人类机器人合作（HRC）是实现大众个性化趋势所需的灵活自动化的关键，尤其是针对以人为中心的智能制造。尽管如此，现有的HRC系统遭受了不良的任务理解和符合人体工程学的不良派系的困扰，这阻碍了善解人意的团队合作技能。为了克服瓶颈，在这项研究中提出了一种混合现实（MR）和基于视觉推理的方法，为人类和机器人的操作提供了相互认知的任务分配。首先，提出了一种启用MR的相互认知HRC体系结构，其特征是监视数字双胞胎状态，推理合作策略并提供认知服务。其次，引入了一种视觉推理方法，从每个代理商的行动和环境变化的视觉看法中学习场景解释，以使满足人类操作需求的任务计划策略。最后，提出了一种安全，符合人体工程学和主动的机器人运动计划算法，以使机器人执行生成的共同工作策略，而人类操作员则在MR环境中获得了直观的任务操作指导，以实现同情的协作。通过演示衰老电池的拆卸任务，实验结果促进了积极主动的HRC的认知智能，以进行灵活的自动化。
衰老感知的CPU核心管理用于云LLM中的具体碳摊销
广泛采用大型语言模型（LLM）需要快速扩展云LLM推理群集，从而导致体现碳的积累 - 制造和提供IT资产的排放 - 主要集中在推理服务器CPU上。本文深入研究了Cloud LLM推论的可持续增长的挑战，强调了在寿命增加的情况下体现的CPU的扩展摊销。鉴于硅老化的可靠性风险，我们提出了一种衰老的CPU核心管理技术来延迟CPU衰老效应，从而使群集操作员可以安全地提高CPU寿命。我们的技术利用了我们在云LLM推理中发现的CPU不足的模式，通过在未使用的核心中停止衰老，并通过选择性深层闲置和衰老的推理任务分配来停止衰老，并在活跃内核中均匀衰老。通过使用现实世界的Azure推理轨迹和来自微软的扩展LLM群集模拟器的大量模拟，我们显示出与现有技术相比，估计通过管理CPU AGING AGING AGIND效果的P99效果，估计较小的cpu inderiation cppy in verne cppy cpputization cppy and cpputiation and cputiation and cputiation and and cpus质量较小，估计降低了年度体现的碳排放量的37.67％。
生成式人工智能与工作本质
摘要：人工智能 (AI) 技术的最新进展显示出补充人力资本密集型活动的巨大潜力。虽然新兴文献记录了人工智能对生产力的广泛影响，但人们对人工智能如何改变工作本身的性质的关注相对较少。个人，尤其是知识经济中的个人，在开始使用人工智能时如何调整他们的工作方式？使用开源软件的设置，我们研究人工智能对任务分配的个人层面的影响。我们利用了 GitHub Copilot 部署产生的自然实验，GitHub Copilot 是一个为软件开发人员提供的生成式 AI 代码完成工具。利用两年内数百万次工作活动，我们使用程序资格阈值在准实验回归不连续设计中调查人工智能技术对软件开发人员任务分配的影响。我们发现，使用 Copilot 会促使这些人将任务分配从非核心项目管理活动转移到他们的核心工作编码活动。我们确定了推动这种转变的两个潜在机制——自主工作而非协作工作的增加，以及探索活动而非开发活动的增加。对于能力相对较低的个人来说，主要影响更大。总体而言，我们的估计表明，人工智能在改变工作流程和扁平化知识经济中的组织层级方面具有巨大潜力。
战略至任务的 FID 规划
国家武装部队的人员和物质资源。接下来，规划人员应确定军事力量的作用（目的和功能）：军队执行哪些任务来满足东道国的国家战略需求和目标，以及空中力量如何支持这一努力。规划人员应为空中力量任务分配优先级。最后，他们应确定东道国拥有哪些空中力量来完成这些任务，以及通过外国内部防御 (FID) 努力需要哪些资源来使东道国航空部队能够满足作战要求。这需要由合格的空军评估小组进行空中力量评估。在确定空中力量将如何支持国家安全和军事战略后，可以确定招募、组织、训练、装备和使用东道国军事航空部队的要求、优先事项、目标和物理参数。这包括美国可能根据支持战略向东道国政府提供的主要最终项目和培训。这些要求、优先事项和目标为制定东道国军事指挥高层应该做什么或能够做什么奠定了基础，以提高作战效率并支持国家战略。规划人员现在可以制定 FID 计划，其中包含作战概念，其中包括美国行动的分阶段计划、目标和目的的预计时间表。FID 计划可以根据 HN 的 IDAD 战略进行协调和调整。FID 计划为指挥官提供了启动适当行动的起点。
迈向主动的人机协作
人机协作 (HRC) 引起了研究人员和工程师的浓厚兴趣，因为它可以提高操作的灵活性和效率，从而实现大规模个性化。然而，现有的 HRC 开发主要以人为本或以机器人为中心，按照预先定义的指令进行操作，远未实现机器人自动化和人类认知的有效结合。认知计算、工业物联网和机器人学习的人机层面信息处理的主流研究为弥合现场操作员、机器人和其他制造系统之间的知识提炼和信息共享之间的差距创造了可能性。因此，一种可预见的基于信息学的认知制造范式——主动 HRC，被引入作为共生 HRC 的一种高级形式，其高水平的认知团队合作技能将逐步实现，包括：1）协作认知，在对人类和机器人情况的整体理解的基础上，在执行循环中建立双向同理心； 2）时空协作预测，估计人机对象在分层子任务/活动中的交互情况，以便进行主动规划；3）自组织团队合作，聚合分布式 HRC 系统的知识，进行自组织学习和任务分配。除了描述它们的技术核心外，还进一步讨论了主要挑战和潜在机会，以便为实现主动 HRC 做好准备。
分布式流计算系统的节能和运行时感知框架
分布式流计算系统中的任务调度是NP完整的问题。当前的调度方案通常由于输入数据流的波动，通常会暂停或缓慢的启动过程，这会影响性能稳定性，尤其是高通量和低潜伏期目标。此外，运行时的空闲计算节点可能会导致大量的空闲负载能量消耗。为了解决这些问题，我们提出了一个节能和运行时感知的框架（ER-stream）。本文从以下方面彻底讨论了框架：（1）研究实时数据流任务之间的通信；流式应用程序，资源和能源消耗以正式化调度问题进行建模。（2）在将初始拓扑提交到集群中后，通过轻巧的任务分配策略在同一计算节点上处理具有高通信成本的任务对，从而最大程度地降低了节点之间的通信成本并避免频繁触发运行时计划。（3）在运行时，根据节点通信和资源使用来执行可靠的任务迁移，这反过来又有助于动态调整节点能量消耗。（4）指标在包括潜伏期，吞吐量，资源负载和能源消耗的指标中，在真实的分布式流计算环境中进行评估。通过对可变速率输入方案进行全面评估，与现有风暴的调度策略相比，提出的ER-stream系统可为吞吐量，延迟和能源消耗提供了有希望的改进。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
利用期权定价实现可再生能源感知地理负载平衡，从而最小化数据中心的能源成本
摘要：适当控制广泛分布的数据中心的功耗变得越来越困难。由于需要运行这些数据中心 (DC) 来处理传入的用户请求，因此能源消耗很高。数据中心电力成本的上升是云服务提供商 (CSP) 面临的一个当代问题。最近的研究表明，地理分布的数据中心可以使用批发电力市场中的可变电价和定价衍生品来分担负载并节省资金。在本研究中，我们评估了在考虑可变系统动态、电价波动和可再生能源的同时降低地理分散数据中心的能源支出的问题。我们提出了一种基于可再生能源的负载平衡，采用基于贪婪方法的期权定价 (RLB-Option) 在线算法进行交互式任务分配以降低能源成本。RLB-Option 的基本思想是使用可用的可再生能源来处理传入的用户请求。相反，对于未处理的用户请求，将在每个时隙使用棕色能源或看涨期权合约来处理工作负载。我们将地理分布式 DC 中的能源成本最小化公式化为一个优化问题，同时考虑地理负载平衡、可再生能源和衍生品市场的期权定价合同，同时满足一组约束条件。我们证明 RLB-Option 可以将 DC 的能源成本降低到接近具有未来信息的最佳离线算法的水平。与标准工作负载分配方法相比，RLB-Option 在基于真实数据的实验评估中显示出显著的成本节省。