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NIC-2004_detail_19jan2009.pdf - MCA
011 作物种植；市场园艺；园艺 0111 谷物和其他未另分类作物的种植01111 粮食作物（谷物和豆类）的种植 01112 油籽（包括花生或大豆）的种植 01113 棉花和其他植物纺织纤维植物的种植（包括用于编织、衬垫或填料或刷子或扫帚的植物材料的种植） 01114 烟草的种植，包括其初加工 01115 甘蔗或甜菜的种植 01116 橡胶树的种植；收获乳胶并在种植园中对液态乳胶进行处理以供运输或保存 01117 种植主要用于制药或杀虫、杀菌或类似用途的植物（包括种植鸦片和大麻） 01118 种植 Hina 叶 [Mehandi] 01119 种植其他未列明的作物（包括种植土豆、山药、红薯或木薯；啤酒花球果、菊苣根或含有高淀粉或菊粉的根和块茎；种植用于播种的种子，种植包括草在内的饲料植物以及未分类的作物） 0112 种植蔬菜、园艺特产和苗圃产品 01121 在露天或有遮盖的情况下种植蔬菜 01122 种植园艺特产，包括：花卉、水果或蔬菜种子；无根插枝或接穗；球茎、块茎、块根、玉米或冠。还包括花卉或花蕾的种植 0113 水果、坚果、饮料和香料作物的种植 01131 咖啡豆或可可豆的种植 01132 茶叶或马黛茶叶的种植，包括与茶园相关的茶厂活动。（独立单位的加工归类为 1549 类） 01133 食用坚果的种植，包括椰子 01134 水果的种植：柑橘、热带仁果或核果；小果实，如浆果；其他水果，如鳄梨、葡萄、枣或面包果等。（葡萄酒的制造，在葡萄生长的同一地点进行，但例外） 01135 香料作物的种植，包括：香料叶（例如月桂、百里香、罗勒）；香料种子（例如茴香、芫荽、小茴香）；香料花（例如肉桂）；香料果实（例如丁香）；或其他香料（例如肉豆蔻、生姜）。还包括槟榔叶的种植。01136 浆果或坚果等的采集01139 水果、坚果、饮料和香料作物的种植，未另分类；生牛奶和牛精液的生产（生产黄油、奶酪和其他乳制品作为次要活动不会改变单位的分类）012 动物养殖 0121 牛、羊、山羊、马、驴、骡和驴驹的养殖；奶牛养殖[包括种马养殖和为此类动物提供饲养场服务] 01211 牛（包括牦牛和水牛）的繁殖、饲养和放牧等
征集作品——2023 年第十届哈罗德·J·“哈利”·格林少将采购写作奖挑战：作为美国陆军
征集作品 – 第 10 届年度竞赛 2023 年哈罗德·J·“哈利”·格林少将采购写作奖 挑战：随着美国陆军采购界为未来做准备，我们的重点是采购改革，以加快我们作战人员的能力，创新以确保他们保持决定性的技术优势，以及从士兵接触点、作战评估和先前冲突中吸取的经验教训。联合作战人员依靠我们在正确的时间将正确的装备交到他们手中，以阻止冲突，或者在做不到这一点的情况下，在战争中获胜。重要的是，我们要批判性地思考并有说服力地写作，以应对和克服向我们的军人提供能力的挑战。 提案：陆军助理部长办公室（采购、后勤和技术）赞助 2023 年哈罗德·J·“哈利”·格林少将采购写作奖，以鼓励批判性写作，重点关注陆军采购挑战和成功克服这些挑战的努力。尽管竞赛对所有人开放，但我们鼓励最大限度的参与，尤其是国防部 (DoD) 采购工作人员的参与。主题：作者必须从以下类别中选择并撰写有关美国陆军采购的文章：(1) 采购改革；(2) 未来行动；(3) 创新；或 (4) 经验教训。提交要求：提交的文章（属于确定的四个类别之一）必须涉及经验教训、应对当前环境的解决方案、采购中的创造力，或者从采购的角度讨论如何在建设 2030 年及以后的陆军的同时保持战备状态。所有提交的文章都应将采购过程与士兵联系起来。每篇文章应在 500 到 1,800 字之间，双倍行距，并使用 Arial 12 号字体。提交的文章必须是未分类的，并经过作者所在组织批准公开发布/出版。请于 2023 年 10 月 2 日午夜之前将参赛作品发送至 usarmy.pentagon.hqda-asa-alt.mbx.acq-writing-awards@army.mil，并附上作者的简短（不超过四行）个人简介，包括电子邮件地址和电话号码。提交后不得编辑或修改。艺术作品：每次提交均可附上照片、图形（插图和图表）或两者的组合，但这不是强制性的。所有照片的分辨率必须至少为 300 dpi，并采用 TIFF 或 JPEG 格式。请提供提交的每张照片的摄影师的姓名和命令；每幅插图的艺术家的姓名和命令；以及每张图表的来源组织。资格：论文必须是原创的，之前未曾提交过任何写作比赛或出版过（包括在线），并且在 2023 财年完成。作者可以提交多篇参赛作品，但每个类别只能提交一篇参赛作品。一个参赛作品可由两人或两人以上创作。任何撰写有关美国陆军采购文章的作者（国防部和非国防部人员均可）均可参加竞赛。政府承包商必须在正常工作时间之外完成提交的作品，建议其他人也这样做。评估流程：评审团将评估参赛作品，以确定每个类别的获奖者和荣誉奖。参赛作品将根据说服力（20%）、论点的清晰度和力度（20%）、创新性（20%）、与当前或未来环境的相关性（20%）和可行性（20%）获得积分。每个参赛作品将被分配一个编号，并盲提交给评委进行评估。奖项：将选出四名获奖者（每个类别一名）并提交给 2024 年春季版的《陆军 AL&T 杂志》发表，另外四份参赛作品将被选为荣誉奖并发表。如果出现平局，则每份参赛作品都将被认可。四位获奖者还将在华盛顿特区举行的美国陆军采购主管年度卓越领导力奖颁奖典礼上受到表彰，颁奖日期尚待确定。 POC：如有疑问，请联系 Karen Kurtz 女士，邮箱：karen.d.kurtz2.civ@army.mil，电话：(703) 545-0803（办公室），电话：571-232-4228（手机）。
2024 年写作奖征集作品。......
征集作品 – 第 11 届年度竞赛 2024 年哈罗德·J·“哈利”·格林少将采购写作奖挑战：随着美国陆军采购界为未来做准备，我们的重点是采购改革，以加快我们作战人员的能力提升，创新以确保他们保持决定性的技术优势，以及从士兵接触点、作战评估和先前冲突中吸取的经验教训。联合作战人员依靠我们在正确的时间将正确的装备交到他们手中，以遏制冲突，如果做不到，则在战争中获胜。重要的是，我们要批判性地思考并有说服力地撰写有关应对和克服挑战的文章，以向我们的军人提供能力。提案：陆军助理部长办公室（采购、后勤和技术）正在赞助 2024 年哈罗德·J·“哈利”·格林少将采购写作奖，以鼓励批判性写作，重点关注陆军采购挑战和成功克服这些挑战的努力。尽管竞赛对所有人开放，但我们鼓励最大限度的参与，特别是国防部采购工作人员的参与。主题：作者必须从以下类别中选择并撰写有关美国陆军采购的文章：(1) 采购改革，(2) 未来行动，(3) 创新或 (4) 经验教训。投稿要求：投稿 - 四个类别之一 - 必须涉及经验教训、应对当前环境的解决方案、采购中的创造力，或者从采购的角度讨论未来的道路，以便在建设 2030 年及以后的陆军的同时保持战备状态。所有投稿都应将采购过程与士兵联系起来。每篇投稿应在 500 到 1,800 字之间，双倍行距，并使用 Arial 12 号字体。投稿必须是未分类的，并经过作者所在组织批准公开发布/出版。请于 2024 年 9 月 30 日午夜之前将参赛作品发送至 usarmy.pentagon.hqda- asa-alt.mbx.acq-writing-awards@army.mil，并抄送 karen.d.kurtz2.civ@army.mil，同时附上作者的简短（不超过四行）个人简介，包括电子邮件地址和电话号码。提交后不得编辑或修改。艺术作品：每次提交均可附上照片、图形（插图和图表）或两者的组合，但这不是必需的。所有照片的分辨率必须至少为 300 dpi，并且必须为 TIFF 或 JPEG 格式。请提供每张提交照片的摄影师姓名和指挥；每张插图的艺术家姓名和指挥；以及每张图表的来源组织。资格：论文必须是原创的，之前未曾提交过任何写作比赛或出版过（包括在线），并且在 2024 财年内完成。一位作者可以提交多个参赛作品，但每个类别只能提交一个。一个参赛作品可以有两人或两人以上创作。任何撰写有关美国陆军采购文章的作者均可参加竞赛。政府承包商必须在正常工作时间之外完成提交的作品，建议其他人也这样做。评估流程：评审团将评估参赛作品，以确定每个类别的获奖者和荣誉提名作品。参赛作品将根据说服力（20%）、论点的清晰度和强度（20%）、创新性（20%）、与当前或未来环境的相关性（20%）以及可行性（20%）获得积分。每个参赛作品都会被分配一个编号，并盲提交给评审进行评估。奖项：四个类别的获奖者和荣誉提名作品将在 2025 年春季版的《陆军 AL&T》杂志上公布。如果出现平局，则每份参赛作品都将被认可。四位获奖者还将在华盛顿特区举行的美国陆军采购主管年度卓越领导力奖颁奖典礼上受到表彰，该颁奖典礼目前定于 2025 年 1 月 9 日举行。POC：如有疑问，请联系 Karen Kurtz 女士，电子邮箱为 karen.d.kurtz2.civ@army.mil，电话为 (703) 545-0803（办公室），571-232-4228（手机）。
无监督的机器学习算法的类型
无监督的学习是一种机器学习方法，它处理了未标记的数据，与监督学习不同的是在其中标记了特定类别或结果的数据。无监督的学习算法在数据中找到模式和关系，而没有事先了解其含义，从而自行发现隐藏的群体和模式。该算法没有预定义的标签或类别，因此它必须使用诸如聚类，降低性降低或异常检测等技术基于固有模式来弄清楚如何根据固有模式进行分组或组织数据。此过程可以揭示从标记的数据集中显而易见的数据中的见解。例如，购物中心可以根据购买行为等参数将无监督的学习用于分组客户。该算法的输入包括可能包含嘈杂数据，缺失值或未知数据的非结构化数据。有三种用于无监督数据集的算法的主要类型：聚类，关联规则学习和降低维度。聚类是一种基于它们的相似性，用于无监督的机器学习中，将未标记的数据分组为群集。聚类的目的是在数据中识别数据中的模式和关系，而无需先验其含义。这些算法用于将原始的，未分类的数据对象处理为基团，例如根据其物种将大象，骆驼和母牛等动物分组。给定的文本是关于聚类算法，关联规则学习，降低维度，无监督学习的挑战以及无监督学习的应用。2。3。无监督的机器学习算法在没有预定义标签或类别的数据中识别数据中的模式和分组。应用程序包括欺诈检测，网络安全，设备预防，建议系统，图像和文本聚类，社交网络分析，天文学和气候科学。无监督学习的类型包括：1。聚类：分组相似的数据点。降低尺寸：在保留信息的同时降低功能。异常检测：识别偏差模式或异常值。4。建议系统：根据用户行为建议产品。无监督学习的挑战包括缺乏标记的数据，这可能会使评估变得困难，并且对数据质量的敏感性，这可能会影响算法性能。无监督的学习用于NLP任务，例如主题建模，文档群集和言论部分标记。它不同于监督学习，算法学会根据标记的培训数据将输入数据映射到所需的输出值。前8个无监督的机器学习算法是：[插入算法列表]此博客文章旨在帮助用户确定哪种算法最适合其解决问题的需求。k-means聚类，PCA，自动编码器和DBN算法用于无监督的机器学习：比较分析机器学习算法在数据分析中起着至关重要的作用，而无监督的学习是该领域的重要方面。我们将提供一个简短的概述，示例和详细信息，以了解哪些算法更适合特定类型的数据集。在本文中，我们将探讨四种流行的无监督机器学习算法：K-均值聚类，主成分分析（PCA），自动编码器和深度信念网络（DBN）。k-means聚类是用于数据分割的最流行的无监督的机器学习算法之一。它通过将数据集分区为K群集来工作，在K群集中，每个群集的均值是从训练数据中计算出来的。通常通过实验确定簇k的数量。k-均值聚类由于其易于理解和实施而具有优势，并且缺乏对数据基础分布的假设。但是，它可以对初始化值敏感，而不是对大数据集的可扩展性，并且与分类数据无法很好地工作。PCA算法用于降低维度，通常与K-均值聚类结合使用。它找到了一个较低维的空间，其中包含原始数据集中的大多数变化，可以通过降低维度而不会丢失太多信息来帮助使用高维数据集。PCA可以提高许多机器学习算法的性能，因为它们通常对维度敏感。但是，它在计算上可能很昂贵，并且可能不会总是降低维度的情况而不会丢失信息。自动编码器算法是一种用于无监督学习的神经网络。它通过获取输入数据集并将其编码为隐藏层，然后将编码数据与原始输入数据集进行解码和比较。它也无法与分类数据合作。如果两组之间有很高的相似性，则编码器已正确完成了其作业。自动编码器可以在数据中学习复杂的模式，但是如果编码器和解码器不够相似，则可能在计算上昂贵。深度信念网络（DBN）算法是一种用于无监督学习的深度学习算法。它创建了一个层的层次结构，其中每个层由多个神经元组成，从连接到原始数据集的输入层开始，并以产生最终输出的神经元组成的输出层结束。dbn可以学习数据中的复杂模式，但需要广泛的培训数据和计算资源。dbns根据所需的监督学习类型用于分类或回归。他们的快速训练时间是一个重要的优势，因为它们仅在输入到输出层的一个方向上训练。只要存在某些功能信息，它们也可以在有限的标记数据中表现良好。但是，DBN具有限制，例如大量的培训数据和需要大量的计算能力进行培训。此外，他们在分类数据上挣扎。卷积神经网络（CNN）是无监督和监督学习问题的流行选择，因为它们在数据集之间学习复杂的关系的能力。它们是通过将输入图像拆分到小窗口中的，然后将其通过多个执行卷积操作的神经元的层。此过程使CNN能够产生准确的预测，并且只能使用反向传播来快速训练。支持向量机（SVM）是用于无监督和监督学习问题的另一种机器学习算法。它们通过在高维空间中构建超平面而起作用，其中所有训练数据点位于一侧，目标是找到最佳的超平面，以对所有培训数据点进行分类。CNN和SVM都提供了诸如低维输入空间和快速培训时间之类的优点。但是，它们也有缺点，包括对大型数据集的高计算要求以及处理分类数据的局限性。对于有兴趣进一步探索这些算法的人，下面提供了Python代码参考。如果您对其他流行的AI和数据科学主题有建议，请随时让我们知道！