预备部队 (SIF) 为国家和我们的盟友及伙伴提供保障。预备部队通过建立旨在与盟友及伙伴一起在争议区域前进的部队来阻止对手使用军事力量,为舰队、联合部队、跨机构以及盟友及伙伴提供更多对抗对手战略的选择。预备部队赢得全域侦察战,以识别和对抗针对美国盟友、伙伴和其他利益的对手恶意行为,并加深对环境和对手能力的了解。预备部队赢得全域反侦察战,以保护伙伴和联合部队的机动自由,同时破坏对手夺取主动权的企图。在发生武装冲突时,预备部队与盟友及伙伴一起在争议区域前进,以支持海军和联合战役。在竞争过程中的所有环节,SIF 都会故意破坏对手的计划。
(U) 美国法典第 10 章第 333 条 (10 U.S.C.§ 333 [2016]) 授权国防部长在国务卿同意下开展或支持为外国国家安全部队提供培训和装备的计划。3 此项支持的目的是建设伙伴国部队开展反恐行动、海上和边境安全行动以及为现有国际联盟行动做出贡献的其他联盟行动的能力。国防部长指定负责政策的国防部副部长为所有安全合作事务的主要参谋助理和顾问。负责政策的国防部副部长进一步下放了这一权力,选择国防安全合作局 (DSCA) 来管理国防部建设合作伙伴能力的努力。通过全球培训和装备计划,DSCA 使用建设合作伙伴能力 (BPC) 案例实施了 10 条美国法典。§ 333 (2016)。4 个 BPC 案例由美国政府拨款资助,并在对外军售基础设施内管理。
(U) 美国法典第 10 篇第 333 条 (10 U.S.C. § 333 [2016]) 授权国防部长在国务卿同意下开展或支持向外国国家安全部队提供培训和装备的计划。3 此项支持的目的是建设伙伴国部队开展反恐行动、海上和边境安全行动以及为现有国际联盟行动做出贡献的其他联盟行动的能力。国防部长指定负责政策的国防部副部长为所有安全合作事务的主要参谋助理和顾问。负责政策的国防部副部长进一步授权,选择国防安全合作局 (DSCA) 来管理国防部建设合作伙伴能力的努力。通过全球培训和装备计划,DSCA 使用建设合作伙伴能力 (BPC) 案例实施 10 U.S.C. § 333 (2016)。 4 BPC 案件由美国政府拨款资助,并在对外军售基础设施内管理。
在雇用 18 岁以下的伙伴时,管理人员必须遵守星巴克制定的或法律要求的所有有关最低雇用年龄以及这些伙伴的工作时间和任务的限制,以确保所从事的任何工作不会妨碍伙伴的教育、健康、安全和身心发展。
在雇用 18 岁以下的伙伴时,管理人员必须遵守星巴克制定的或法律要求的所有有关最低雇用年龄以及这些伙伴的工作时间和任务的限制,以确保所从事的任何工作不会妨碍伙伴的教育、健康、安全和身心发展。
摘要 珊瑚的生态成功归功于它们与甲藻 (Symbiodiniaceae) 的共生关系。虽然人们对热应激对这种共生关系的负面影响进行了深入研究,但对热应激如何影响共生关系的开始和共生体特异性的研究较少。在这项工作中,我们使用模型海葵 Exaiptasia diaphana (通常称为 Aiptasia) 及其本地共生体 Breviolum minutum 来研究热应激对藻类对 Aiptasia 的定殖以及藻类细胞表面糖组的影响。热应激导致藻类对 Aiptasia 的定殖减少,这并不是由于藻类运动或氧化应激等混杂变量造成的。利用质谱分析和凝集素染色,我们鉴定出热诱导的聚糖富集(以前发现与自由生活的藻类菌株有关,高甘露糖苷聚糖),同时鉴定出与共生藻类菌株有关的聚糖(半乳糖基化聚糖)减少。我们还鉴定出特定唾液酸聚糖的差异富集,尽管它们在这种共生关系中的作用仍不清楚。我们还讨论了用于分析藻类细胞表面糖组的方法,评估了当前的局限性,并为藻类-珊瑚糖生物学的未来工作提供了建议。总体而言,这项研究深入了解了压力如何通过改变共生生物伙伴的糖组来影响刺胞动物与其藻类共生体之间的共生关系。
b) 欧洲级社会伙伴组织(或“欧洲级社会伙伴”)要么是根据《欧洲联盟运作条约》第 154 条进行协商的组织(最新名单可在此处找到),要么符合代表工人(也称为工会)或雇主的社会伙伴组织定义的其他欧洲社会伙伴组织,这些组织在地区、国家或欧洲层面参与“社会对话”,即讨论和谈判工资、工作条件、培训等。这些组织未包括在此列表中,但:(1)表明它们代表多个国家社会伙伴(也符合上述定义);(2)授权这些组织代表它们参与欧洲层面的社会对话;(3)参与准备和运作行业层面的欧洲社会对话。
同伴中介策略 同伴可以成为其他儿童强有力的教学媒介。他们的互动通常对有社交情感迟缓的儿童非常有激励作用。同伴中介教学是指利用同伴来提示、示范和强化正在学习目标技能的儿童。当计划使用同伴中介教学时,你可能需要让没有残疾的儿童做好准备,向同伴提供如何发起互动以及如何解释儿童的沟通反应的信息。 教师可以使用多种方法来实施同伴中介教学。她可能会问孩子们是否愿意在课堂上充当某个孩子的同伴伙伴。一旦招募了孩子们,就会告诉他们需要和他们的伙伴呆多久以及什么时候,并提供明确的指示,告诉他们一起做什么(例如,“带克里斯托弗去沙盘。向他展示如何用沙子装满一桶。然后,向他展示如何倒出沙子。”)。当伙伴们一起玩耍时,老师会监控互动并提供反馈。教师需要谨慎限制对伙伴的要求(注意伙伴倦怠),并应选择几个可以作为伙伴的孩子,以确保有足够的孩子愿意与目标孩子互动,并且他们可以共同想出有趣的游戏创意。准备和指导同伴伙伴的另一种方法是给他们简单的指示,例如(“和你的孩子呆在一起”
本文探讨了定义适应群体中个体的人工智能 (AI) 的框架,并讨论了必须与不同人类伙伴合作的协作式 AI 系统所面临的技术挑战。协作式 AI 并非一刀切,因此 AI 系统必须根据每个人类伙伴的需求和能力调整其输出。例如,在与伙伴沟通时,AI 应该考虑其伙伴是否准备好接收并正确解释他们所接收的信息。放弃这种个人考虑可能会对伙伴的心理状态和能力产生不利影响。另一方面,成功适应每个人(或团队成员)的行为和能力可以为人类-AI 团队带来绩效效益。在此框架下,AI 队友通过首先学习人类决策过程的组成部分,然后更新自己的行为以积极影响正在进行的合作来适应人类伙伴。本文解释了这种人工智能适应形式在人机二元交互中的作用,并通过模拟导航领域的案例研究检验了其应用。