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第 14 章 特殊报告代码 (SRC) 和职责分配 这些报告分类仅用于人员和/或职位报告目的。 a. 本节所述的职责分配代码已建立，用于识别职位描述与特定 CMF 或 MOS 无直接关联的职位。这些代码允许在部队结构和库存变化方面具有更大的灵活性，从而可以进行更准确的编码以满足要求，但受到控制，通常需要得到代码批准机构的批准，然后才能在授权文件中对职位进行编码。职责分配代码包含前两位数字 00。 b. 已建立特殊报告代码以识别本节所述的特殊类别的人员。人员报告文件中将使用特殊报告代码来反映士兵的报告分类。特殊报告代码包含前两位数字 09。 14-1. 特殊职责分配 (00D) a. 此代码 (00D) 将用于识别组织授权文件中批准的特殊职责分配职位，并报告分配到这些职位的士兵的职责 MOS。授权文件在获得 HQDA、ODCS G-1 (DAPE-PRP) 批准之前不会标明 SRC 00D（见表 14-2）。特殊职责岗位必须符合以下标准：（1）职责涉及一般军事技能/教育或独特的特殊资格，与特定职责无直接关系
第 14 章 特殊报告代码 (SRC) 和职责分配 这些报告分类仅用于人员和/或职位报告目的。a.本节所述的职责分配代码已建立，用于识别职位描述与特定 CMF 或 MOS 无直接关联的职位。这些代码允许在部队结构和库存变化方面具有更大的灵活性，允许更准确的编码以满足要求，但受到控制，通常需要获得代码批准机构的批准，然后才能在授权文件中对职位进行编码。职责分配代码包含前两位数字 00。 b.已建立特殊报告代码以识别本节所述的特殊类别的人员。特殊报告代码将用于人员报告文件中，以反映士兵的报告分类。特殊报告代码包含前两位数字 09。14-1。特殊职责分配 (00D) a。此代码 (00D) 将用于识别组织授权文件中已批准的特殊职责分配职位，并报告分配到这些职位的士兵的职责 MOS。在获得 HQDA、ODCS G-1 (DAPE-PRP) 批准之前，授权文件不会标有 SRC 00D（见表 14-2）。特殊职责职位必须满足以下标准： (1) 职责涉及一般军事技能/教育或与特定 MOS（MOS 无关紧要）不直接相关的独特特殊资格。(2) 职责需要独特的民事技能/教育或组件独特经验，这些经验未在本法规的其他地方归类为标识符。(3) 技能和知识通常无法从其他军事组织的其他岗位获得。(4) 驻地或非驻地军校课程既不适用也不适用于培训人员执行所需职责。(5) 涉及的职位数量太少，不足以建立新的 MOS 或其他职业标识符。b.识别 SRC 00D 职位的请求将转发给 ODCS G-1，收件人：DAPE-PRP，300 Army Pentagon，华盛顿特区 20310-0300，并将包括以下信息： (1) 单位识别码、命令代码和职位所在的授权文件的文件编号。(2) 段落和行号。(3) 薪级。(4) 授权数量。(5) 职位描述，包括-- (a) 职责。(1) 随员 (SQI 7) 职位。(b) 所需的最低技能和知识。(6) 与特定 MOS 无关的一般军事技能/教育或独特技能的摘要，或成功执行工作所需的民事教育/培训/经验。(7) 解释为什么不能用现有的陆军标识符编码该工作。c. 除非在初始批准时获得接受（如下文第 d 项所列），否则批准将一直有效，直到任务发生变化或 3 年（以先到者为准）。如果要求有效期超过 3 年，必须重新提交理由以供 HQDA 审查和批准继续有效。d. 批准使用 SRC 00D 的组织或任务集，无需 3 年续签要求。(2) 陆军要求/授权文件中的其他军事服务职位。(3) 伤亡和纪念事务行动中心 (CMAOC) 职位。(4) 监察长 (IG) NCO 职位。(5) 动员 TDA 中的 MOS 非重要职位。(6) 现役部队要求/授权文件中的预备役部队 MOS 00F/00G 非重要职位。(7) 国防部/陆军部信使职位。(8) 总部、信息作战 (IO) 组/营/BNFSB/BNGSB (SRC 53519Gxxx/53612Gxxx/53616Gxxx/ 63617Gxxx/53618Gxxx) 中的 MOS 非重要职位。(9) 美国陆军降落伞队 (W027AA)。
DODIG-2022-090：关于国防部医疗保健提供者对获取完整和准确的电子健康记录的担忧的管理咨询
虽然我们没有验证调查结果，但医疗保健提供者的担忧与患者护理的相关性是显而易见的。因此，DHA 应进一步评估这些问题，确定它们是否仍然存在，并在必要时采取纠正措施。根据 DHA 的说法，MHS 对于为军人和退伍军人提供高质量的医疗保健至关重要，这是国家的首要任务之一。MHS GENESIS 旨在改善不仅在国防部，而且在 VA 和外部医疗保健提供者之间获取医疗保健信息的途径。如果不能及时收到准确和完整的医疗保健信息，医疗保健提供者可能会延迟向患者提供准确和完整的诊断和适当的治疗。DHA 应与国防部医疗保健提供者协调，评估 MHS GENESIS 的功能，以确定调查受访者发现的问题是否仍然存在。如果问题仍然存在，那么 DHA 应该制定并实施行动计划来解决这些问题。
DODIG-2022-090：国防部医疗服务提供者对获取完整、准确的电子健康记录的担忧的管理咨询
虽然我们没有验证调查结果，但医疗保健提供者的担忧与患者护理的相关性是显而易见的。因此，DHA 应进一步评估这些问题，确定这些问题是否仍然存在，并在必要时采取纠正措施。根据 DHA 的说法，MHS 对于为军人和退伍军人提供高质量的医疗保健至关重要，这是国家的首要任务之一。MHS GENESIS 旨在改善不仅在国防部，而且在 VA 和外部医疗保健提供者之间获取医疗保健信息的途径。如果不能及时收到准确和完整的医疗保健信息，医疗保健提供者可能会延迟为患者提供准确和完整的诊断和适当的治疗。DHA 应与国防部医疗保健提供者协调，评估 MHS GENESIS 的功能，以确定调查受访者发现的问题是否仍然存在。如果问题仍然存在，那么 DHA 应该制定并实施行动计划来解决这些问题。
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
准确的下一代基因组编辑方法旨在实际使用实际治疗
另一方面，基因组测序技术的进步不仅允许如上所述进行早期诊断，而且还彻底改变了治疗和药物的发展。传统药物的开发阻止或促进引起疾病发作的蛋白质和代谢级联反应的标准化，无论是小分子还是生物制药，在时间，劳动和成本上都非常强。但是，通过鉴定病原基因，可以将药物的靶靶本身从蛋白质转换为DNA（基因表达）或RNA（转录本），以及核酸（核酸药物和基因治疗药物）可以使用来识别靶标，从而使其更易于设计药物分子。同时，2013年发表的CRISPR-CAS9基因组编辑方法使修改靶基因序列非常容易，该靶基因序列以前很难，并进一步将上述核酸处理推向下一阶段。修改时，您只需发送与要修改的序列相对应的引导RNA（GRNA），并将其切割的cas9蛋白裂解以以某种方式促进对靶细胞或基因的修饰。但是，为了真正利用包括CRISPR-CAS9在内的基因组编辑技术进行实际处理，需要克服许多问题，例如脱靶问题和CAS9抗体的产生。表演者首先发现，当引起感染性疾病的细菌获得对抗生素的抵抗力时，该病毒已通过使用极其奇怪的机制来抗药性，即在基因组中创建新基因：自我基因组编辑机（Podir System（Podir System）（申请人）（由申请人命名），并通过实验证明了这种机制在所有机制中都存在于所有生物中，这些机制既有生命的生命有机疾病，又有生物是生物。根据设计的人为地编辑基因组的序列，并开发了一种全新的概念国内基因组编辑方法：ST方法可以实现非常准确的基因组编辑，并且可以在本演讲中启用个人的能力
开发多功能、准确的人工智能预测技术
根据成分和加工参数（例如温度和压力）预测目标材料的性能。这种方法加速了材料的开发。当已知材料的物理性质受其加工后微观结构的强烈影响时，可以通过将微观结构相关数据（例如 x 射线衍射 (XRD) 和差示扫描量热法 (DSC) 数据）纳入模型中来有效提高模型的性能预测精度。然而，这些类型的数据只能通过实际分析加工后的材料来获得。除了这些分析之外，提高预测精度还需要预先确定的参数（例如材料成分）。3. 该研究小组开发了一种人工智能技术，能够首先选择潜在的有前途的
准确的雷亚治疗术。 ...
重要的安全性陈述：放疗的大多数副作用，包括用准确系统进行的放射疗法，是轻度和临时的，通常涉及疲劳，恶心和皮肤刺激。副作用可能很严重，但是会导致疼痛，正常身体功能的改变（例如尿液或唾液功能），生活质量的恶化，永久性损伤甚至死亡。副作用可能在辐射处理后或辐射后的几个月和几年内发生。副作用的性质和严重程度取决于人因素，包括治疗肿瘤的大小和位置，治疗技术（例如，辐射剂量），患者的一般疾病状况，仅举几例。有关放射疗法的副作用的更多详细信息，如果使用准确产品适合您，请询问您的医生
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
由人工智能驱动的完整、准确的编码和审计
改善医疗保健结果需要在正确的时间访问正确的数据。Apixio 正在通过数据驱动的智能和分析来推进基于价值的护理。我们针对风险、质量和临床洞察的 AI 解决方案从管理数据和非结构化临床信息中解锁可操作的信息。结果推动了更好的临床决策和更智能的医疗保健方法。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利，2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目，这是一个数据平台，使用人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、数字技术和大数据，以及卫星和遥感数据，来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面，提供实时数据访问，以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法，农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识，从而改善价值链上的决策，”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后，小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示：“通过参与这些技术的开发和部署，AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。