发件人:海军记录修正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前海军陆战队军官、美国海军预备役第 XXX-XX 号海军记录 参考:(a) 美国法典第 10 章第 1552 条 (b) BUPERSINST 1001.39F,2007 年 9 月 17 日 (c) MILPERSMAN 1160-120,18 年 5 月 8 日 (d) OPNAVINST 1900.4A,19 年 2 月 19 日 附件:(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定,当事人(以下简称为申请人)向海军记录修正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求更正其海军记录,以表明申请人的 DD 表格 214 显示了高年资历(HYT) E-5、遣散费福利以及加入预备役和申请退休的能力。 2. 委员会由、和组成,于 2022 年 2 月 24 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应根据现有的记录证据采取下文指示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向本委员会提出申请之前,请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 1999 年 11 月 29 日,请愿人加入海军预备役 8 年,义务服役期于 2007 年 11 月 28 日到期。c. 2000 年 7 月 19 日,申诉人在海军服现役 4 年,现役义务结束日期 (EAOS) 为 2004 年 7 月 18 日,现役义务软结束日期 (SEAOS) 为 2005 年 7 月 18 日。d. 2004 年 12 月 14 日,申诉人在海军重新服役 3 年,现役义务结束日期为 2007 年 12 月 13 日。
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封闭是根据《计划法》第95(3)(a)条的进一步指导的副本。您现在被指示决定在该日期之后的20个工作日期内,这一进一步的方向被宪报。该进一步方向的效果是管理应用程序重新启动的过程平衡,现在允许您决定申请。我要求国家发展,基础设施和计划部改进和评估部代理执行董事Phil Joyce先生,以协助您进行进一步的查询。您可能希望通过(07)3452 7449与乔伊斯先生联系,或通过电子邮件phil.joyce@dsdilgp.qld.gl.gov.au与乔伊斯先生联系。您真诚的Jarrod Bleijie国会议员国有总理,国家发展,基础设施和劳资关系部长ENC cc cc windfarms@dsdilgp.qld.gld.gov.au
摘要人工智能(AI)在组织中的作用从从执行常规任务到监督人类雇员的根本上改变了。虽然先前的研究重点是对此类AI主管的规范看法,但员工对他们的行为反应仍未得到探索。我们从关于AI厌恶和赞赏的理论中汲取了理论,以应对该领域内的歧义,并调查员工是否以及为什么遵守人类或AI主管的不道德指示。此外,我们确定了影响这种关系的员工特征。为了告知这一辩论,我们进行了四个实验(总n = 1701),并使用了两种最先进的机器学习算法(因果林和变形金刚)。我们始终发现,与人类监督相比,员工对AI的不道德指示更少。此外,个人特征(例如遵守没有异议或年龄的趋势)构成了重要的边界条件。此外,研究1还确定了主管的感知思维是一种解释机制。,我们通过在两项预注册的研究中通过实验操作来对该介体进行进一步的见解,通过操纵两个AI(研究2)和两个人类主管之间的思维(研究3)。在(预注册)研究4中,我们在激励实验环境中复制了AI主管对AI主管的不道德指示的阻力。我们的研究对人类行为的“黑匣子”对AI主管,尤其是在道德领域中的“黑匣子”产生了见解,并展示了组织研究人员如何使用机器学习方法作为强大的工具来补充实验研究,以创造出更加细粒度的见解。
Marie-Theres von Schickfus Ifo Institute - 慕尼黑大学慕尼黑大学莱布尼兹经济研究所,慕尼黑大学Poschingerstr。5 81679,德国慕尼黑vonschickfus@ifo.de *我感谢LMU -IFO经济学和商业数据中心(EBDC)团队和LMU财务和银行业的数据访问和支持。Julius Berger,Konrad Bierl和Patrick Hoffmann提供了宝贵的研究帮助。 这项研究的一部分是在访问伦敦经济学院的格兰瑟姆气候变化和环境研究所时进行的,我感谢他们的款待和德国学术交流服务(DAAD)的资金。 我还要感谢Stefano Ramelli,Suphi Sen,Feodora Teti,Martin Watzinger和Markus Zimmer以及UZH年轻的气候金融研究员研讨会的参与者,慕尼黑创新研讨会,EEA 2020年EEA 2020年Virtual Congress,Grasfi Phd Day,Grasfi Phd Day和VFS年度国会的言论。 来自德国教育和研究部的资金“预见”(授予号 01 LA 1811)非常感谢。Julius Berger,Konrad Bierl和Patrick Hoffmann提供了宝贵的研究帮助。这项研究的一部分是在访问伦敦经济学院的格兰瑟姆气候变化和环境研究所时进行的,我感谢他们的款待和德国学术交流服务(DAAD)的资金。我还要感谢Stefano Ramelli,Suphi Sen,Feodora Teti,Martin Watzinger和Markus Zimmer以及UZH年轻的气候金融研究员研讨会的参与者,慕尼黑创新研讨会,EEA 2020年EEA 2020年Virtual Congress,Grasfi Phd Day,Grasfi Phd Day和VFS年度国会的言论。来自德国教育和研究部的资金“预见”(授予号01 LA 1811)非常感谢。
Anuj Jalwal先生,Garima Kumawat女士摘要:社交媒体的出现彻底改变了信息的传播和社会话语的动态。具有快速传播内容的能力,数字平台已成为塑造性别和种姓叙事,影响公众舆论,政策框架和基层行动主义的强大工具。社交媒体用作双刃剑 - 一方面,它为边缘化,促进意识和动员提供了声音;另一方面,它构成了诸如错误信息,在线骚扰和数字排除等挑战。本文深入研究了社交媒体对性别和种姓叙事的深远影响,强调了它如何成为当代社会运动的基本力量。数字平台,包括Twitter,Facebook和Instagram,使历史上被压迫的群体挑战了主导的叙事并要求正义。#METOO,#DalitlivesMatter和#AmbedKariteMovements之类的动作已获得前所未有的动力,引起人们对系统性问题的关注并促使社会和法律改革。社交媒体内容的病毒性质可确保即使本地化问题也可以受到全球关注,从而加强集体行动主义。此外,本文研究了算法,数字素养差距和状态干预措施如何影响这些讨论的轨迹。虽然数字平台声称可以促进自由表达,但人工智能和算法偏见的作用通常会以可能加强现有功率结构的方式来策划内容。关键字:数字起义,社交媒体,性别,种姓,行动主义,在线话语由于数字划分进一步加剧了在线话语中的不平等,因此排除了边缘化社区。尽管具有变革性的潜力,但社交媒体充满了风险,包括网络欺凌,错误信息和有针对性的骚扰。妇女和达利特活动家经常成为在线虐待的受害者,沉默的声音并阻碍进步。此外,国家监视和审查制度对数字行动主义的真实性和可持续性构成了重大威胁。本文探讨了政策和法规如何在保留言论自由和民主参与原则的同时确保更安全的数字空间。使用混合方法方法,本研究整合了定性案例研究和定量数据分析,以评估社交媒体在放大性别和种姓叙事方面的有效性。批判性地评估了这些数字运动是否会导致切实的社会变化,还是仅限于现实世界影响有限的在线空间。本文结束了,强调需要一个包容性的数字生态系统,在这种生态系统中,不仅听到边缘化的声音,而且受到了保护。增强数字素养,实施强大的反骚扰政策以及确保公平的互联网访问对于维持有意义的话语至关重要。随着社交媒体的不断发展,其作为性别催化剂和种姓正义的潜力取决于优先考虑包容性,道德监管和民主参与的积极措施。
此预印本版的版权持有人于2025年2月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.25.25322881 doi:medrxiv preprint
Devang Khakhar KJ Somaiya技术研究所,孟买,印度摘要:量子力学通过在原子和亚原子量表上提供了对物质行为的基本见解,从而改变了材料研究。这项研究的目的是研究量子力学在材料科学中的应用,重点是它对材料的性质和行为提供的见解。我们研究了核心量子力学思想,例如波颗粒二元性,schrödinger方程和量子状态,并检查这些思想如何适用于材料科学。此外,我们研究了量子力学很重要的特定领域,例如电子结构计算,频带理论和量子限制效应。本文强调了量子力学的跨学科特征及其对增加对材料的理解的巨大影响,从而使新材料的设计和发现。关键字:量子力学,材料科学,原子量表,电子结构,量子限制。
通过利用其他信息,例如(部分)错误堆栈跟踪,补丁或风险操作的操作,的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。 关键应用程序包括错误复制,补丁测试和静态分析报告验证。 最近有指示的模糊引起了很多关注,但诸如无用后(UAF)之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决,尤其是在二进制层面上。 我们提出了UAF UZZ,这是第一个(二进制级)定向的灰色fuzzer,该灰盒源自UAF错误。 该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎,轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。 对实际情况的错误复制的实验评估表明,就故障检测率,暴露时间和虫子三叶虫的时间而言,UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。 uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效,从而在Perl,GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误(7 CVE)。 最后,我们向社区提供了一个巨大的模糊基准,该基准专用于UAF,并建立在真实的代码和实际错误上。的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。关键应用程序包括错误复制,补丁测试和静态分析报告验证。最近有指示的模糊引起了很多关注,但诸如无用后(UAF)之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决,尤其是在二进制层面上。我们提出了UAF UZZ,这是第一个(二进制级)定向的灰色fuzzer,该灰盒源自UAF错误。该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎,轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。对实际情况的错误复制的实验评估表明,就故障检测率,暴露时间和虫子三叶虫的时间而言,UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效,从而在Perl,GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误(7 CVE)。最后,我们向社区提供了一个巨大的模糊基准,该基准专用于UAF,并建立在真实的代码和实际错误上。