• 持续评估和改进这两项服务 • 在适当的情况下,让关键利益相关者和/或关键利益相关者的代表参与其开发和评估 • 确保 ADF 网站上的信息不会促进 AOD 的有害使用,也不会促进 AOD 的制造或供应 • 确保 DID 和 HSS 页面易于使用和导航、逻辑组织、视觉吸引力强,并且所提供的信息清晰、简洁和最新 • 确保 DID 和 HSS 适合并可供广泛人群访问,特别是其目标受众 • 包括站点地图、联系方式、免责声明和版权信息(可通过 ADF 网站获得) • 确保免责声明清楚地说明 ADF 对 DID 和 HSS 上或从 DID 和 HSS 访问的任何信息的立场和责任(可通过 ADF 网站获得) • 确保网站上的任何信息都得到对源数据的明确引用的支持,并在可能的情况下具有指向该数据的特定 HTML 链接 • 尽可能清楚地显示 ADF 网站每个页面的最后修改日期 • 清楚地识别对 ADF 网站的任何支持,包括商业和捐赠资金、服务或材料的非商业组织 • 确保使用该网站的人员提交的任何个人数据均根据 ADF 隐私政策保密,该政策可通过 ADF 网站获取 • 确保 ADF 网站、DID 和 HSS 页面满足最低可访问性标准,并在适当情况下以国家安全和质量数字心理健康标准为指导并与之保持一致。
支持地方卫生部门,以加强社区领导层的合作,以通过解决健康和改善健康的社会决定因素来加强心血管疾病的预防工作。
a. 目的。信息网络工程 (FA 26) 是信号团的一个职能领域,其任务是安装、操作、维护、保护和保卫国防部 (DOD) 信息网络和服务的陆军部分,这些网络和服务是从一个端到端网络,从战略核心到战术边缘。FA 26 为陆军提供了一支由技术娴熟的通信系统工程军官组成的专业队伍,他们能够领导技术精湛的士兵、准尉和文职人员管理复杂的信息技术项目,以支持统一的陆地作战,并为所有用户提供一致的企业系统和服务。FA 26 包含三个集中领域 (AOC):AOC 26A 网络系统工程 (CPT-LTC)、AOC 26B 信息系统工程 (CPT-LTC) 和 AOC 26Z 信息网络工程 (COL)。(自 2023 年 10 月 1 日起(2024 财年),标题将更改为数据网络工程 (FA 26))
数字健康研究和创新由挑战和用户主导的设计,开发和评估健康的数字解决方案的挑战,预防,诊断和治疗,包括但不限于:数字化的卫生系统和运营活动;物联网链接的传感器和设备,沉浸式技术,基于人工智能的决策支持工具,健康分析工具和数字社会医疗保健干预措施。
ATSP-TDD 2022 年 4 月 5 日 单位调动官部署规划课程备忘录 8C-F17/553-F5 (MC) 主题:欢迎虚拟单位调动官部署规划课程学生的信 1. 谨代表运输学校助理指挥官 Timothy R. Zetterwall 上校和运输管理培训部 (TMTD) 负责人 Trenton Lykes 先生,欢迎并祝贺大家参加单位调动官部署规划课程 (UMODPC)。 2. 作为根据命令任命的单位调动官,您将担任指挥官的高级顾问,负责单位战略部署或通过地面方式的单位调动。本课程将为您提供单位部署所需的工作知识和单位调动官的职责。 3. 地点:这将是一门虚拟课程,将通过 Army 365 Microsoft Teams 进行。 Army Teams 365 是当前的虚拟训练平台,只能通过国防部信息网络 (NIPRNet) 或带有 CISCO AnyConnect 虚拟专用网络 (VPN) 的政府提供的设备 (GFE) 访问。参加此在线课程需要摄像头和麦克风。如果您在家上课,则必须拥有已建立的 IT 支持网络,以便在遇到 TEAMS 或计算机问题时联系。讲师不会排除 TEAMS 或软件故障。如果您在建立 TEAMS 帐户时遇到问题,请联系您的 G6 人员或陆军企业服务台 (AESD),电话 1-866-335-2769。4. 时间:培训将在课程期间于美国东部时间 08:00 开始。5. 参加前:空中调动设备 (EPAM) 模块 1 和模块 2 是先决条件,必须在单位调动军官部署规划课程 (UMODPC) 开始日期之前完成。您必须在两门考试中取得 80% 或更高的分数,才能满足参加课程的首要要求。6. SAAR AMIS 表格 2875:学生还必须提交 AMIS 表格 2875 系统授权访问请求 (SAAR) 的副本,这是课程的补充。参加课程的学生必须将已填妥并签名的 AMIS 表格 2875 的副本交回给讲师。一旦学生注册了课程并在 ATRRS 中预留席位以参加 UMODPC 课程,他们将收到来自讲师的后续欢迎信。学生必须获得安全许可才能参加课程。
由于联网汽车与其他联网汽车和联网基础设施具有外部连接性,因此很容易受到网络攻击,这些攻击可能会立即危及车辆本身以及其他联网汽车和道路基础设施的安全。虚假信息攻击就是这样一种网络攻击,外部攻击者向联网汽车注入不准确的信息,最终可能通过危及前方碰撞警告等安全关键应用而造成灾难性后果。此类攻击事件的发生和目标可能非常动态,使得实时和近实时检测具有挑战性。变化点模型可用于实时检测由虚假信息攻击引起的异常。在本文中,我们评估了三种基于变化点的统计模型:期望最大化、累积求和和贝叶斯在线变化点算法,用于检测 CV 数据中的网络攻击。此外,数据驱动的人工智能 (AI) 模型可用于检测数据集中已知和未知的潜在模式,具有检测 CV 数据中实时异常的潜力。我们使用了六种人工智能模型来检测虚假信息攻击,并将检测攻击的性能与我们开发的变更点模型进行了比较。我们的研究表明,与人工智能模型相比,变更点模型在实时虚假信息攻击检测方面表现更好。变更点模型具有无需训练的优势,可以成为联网汽车中检测虚假信息攻击的人工智能模型的可行且计算效率高的替代方案。
保证。本文档中包含的信息如有更改,恕不另行通知。犹他州劳动力服务部不对此信息提供任何形式的保证,包括但不限于隐含保证或适销性和特定用途的适用性。犹他州劳动力服务部对此处包含的错误或与提供、执行或使用此信息有关的偶然后果损失不承担任何责任。
摘要:本文考虑了信息Web资源的效率动力学的数学模型。在差异方程式的形式中,将间隔离散模型应用于证实,并提出了模型参数估计的方法。所提出的方法基于人工蜜蜂菌落算法(ABCA)。根据与环境监测服务相关的Web资源功能的数据进行了许多实验研究。已经研究了信息Web资源用户活动的指标。已考虑以差异方程为间隔模型(IDM)的三种模型构建案例。它们在一般的表达中有所不同。是计算实验的结果,这表明模型的充分性取决于差异方程的表达。在其错误选择的情况下,所提出的参数识别方法可能是有效的。描述了Web资源的效率的差异方程式中获得的间隔离散模型,使得在使用此Web资源的组织中优化业务流程以及最佳分配组织资源和行政服务中心员工的工作量成为可能。基于进行的实验,确定了所提出模型应用的效率。
• 持续评估和改进这两项服务。 • 让关键利益相关者和/或关键利益相关者的代表参与其开发和评估。 • 确保 ADF 网站上的信息或广告不会促进有害使用,也不会促进 AOD 的制造或供应。 • 确保 DID 和 HSS 页面易于使用和导航、逻辑组织、视觉吸引力强,并且提供的信息清晰、简洁且最新。 • 确保 DID 和 HSS 适合并可供广大人群使用,特别是其目标受众。 • 包括站点地图、联系方式、免责声明和版权信息。 • 确保免责声明清楚地说明 ADF 对 DID 和 HSS 上或从 DID 和 HSS 访问的任何信息的立场和责任。 • 确保网站上的任何信息都有对源数据的明确引用,并在可能的情况下,有指向该数据的特定 HTML 链接。 • 尽可能清楚地显示 ADF 网站每个页面的最后修改日期。 • 明确标明对 ADF 网站的任何支持,包括提供资金、服务或材料的商业和非商业组织的身份。 • 确保网站使用者提交的任何个人数据均根据 ADF 隐私政策保密,该政策可通过 ADF 网站获取。 • 确保所有广告均清晰可辨,且 ADF 网站提供 ADF 广告政策的简要说明。 • 遵守 HONCode 医疗和健康网站行为准则 (www.hon.ch/HONcode/Patients/Conduct.html)。 • 确保 ADF 网站以及 DID 和 HSS 页面满足所有人的最低可访问性标准 (Web 内容可访问性指南 2.0 级别 A,www.w3.org/WAI/WCAG20/quickref/Overview.php)。