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职位空缺公告编号 #35-JESO-24
职责内容 /Duties：担任石匠或瓦工工头 B，承担全部责任。监督和指导该分支机构路面和地面部分不同工艺的下属。与建筑和地面部门负责人密切合作，制定日常工作任务。检查方法和工作执行情况，确定工作实践，并负责规划人员设备和材料需求。进行安全培训、在职培训和必要的在职培训。准备每日劳动力和设备使用情况报告。审查工作订单和工作单。研究蓝图和草图以确定工作要求。确定设备和人力需求。制定工作设备任务，确定完成任务的最佳方法。协助检查和收集安装状态报告的数据。检查工作现场的工作绩效、质量和安全每天检查工作现场以确保工作安全进行。检查工作现场以确保按照规范执行高质量的工作。确保设备的正确维护和使用。与客户交谈，接收客户反馈，并继续寻找更好的方法来改善店内对客户的帮助。驾驶政府车辆往返工作地点执行工作任务。提交每日劳动力和设备使用情况报告。维护下属个人档案，AF 表格 971。批准下属休假和其他个人请求。妥善保管办公室文件和报告。审查技术手册、设备操作手册和安全手册。研究 SOP、法规和政策。执行分配的其他相关或附带职责。
横须贺空军基地空缺信息 - Navy.mil
一年在行政、技术或行政领域的相关工作经验，相当于相关工作 1-4 级，或相关领域的学士学位 **认证要求 根据 SECNAV 手册 5239.2R、DoD M 8140.03 ，并根据职位职能要求，任职者必须在分配到该职位后六个月内获得并保持以下认证：（1）符合网络安全劳动力资格的认证(CSWF) 信息保障技术员 (IAT) 二级或更高级别，例如 CompTIA Security+(2) 主管选择的该职位使用的计算环境（CE）资格认证 您必须在 6 个月内获得并保持以下资格。 (1) 网络安全劳动力 (CSWF) 信息保障技术员 (IAT) 二级或更高认证，例如 Comp TIA Security+ (2) 主管选择的该职位的计算环境 (CE) 认证 * 可以接受残障申请人，具体取决于残疾程度和类型。残疾人将根据其严重程度予以考虑。
比较空...
印尼政府继续鼓励基于技术的公共服务创新，包括开发智能城市和利用传感器技术的智能停车。通过提供实时车辆检测和停车位的可用性，使用您只看一次（YOLO）模型的智能停车系统的开发，从而提高了停车管理的效率。这项研究比较了三种Yolov11-Nano（Yolov11n），Yolov11-Mall（Yolov11s）和Yolov11-Medium（Yolov11M）（Yolov11m）的三种变体，以确定检测空旷的停车位最有效的模型。使用一个数据集进行了实验，该数据集由5725张具有各种条件的停车区图像，例如角度，照明和距离。此外，研究人员还使用了一个6秒的停车场时间段视频，用于培训的模型的测试材料。结果表明，Yolov11的每个变体都有其自己的优势。yolov11s具有最高的MAP50（0.967），Yolov11m的精度和回忆最高，而Yolov11n的FPS最高（62.14）。精度范围为7.4％-17.9％，Yolov11s获得了最高的精度。本研究的发现旨在确定用于智能停车实施的最有效的Yolov11变种。
摘要：随着人类朝着火星探索、月球基地和深空旅行等雄心勃勃的太空任务迈进，对可靠
摘要：随着人类向雄心勃勃的太空任务迈进，包括火星探索、月球基地和深空旅行，对可靠和可持续的应急燃料来源的需求变得至关重要。本文“为未来提供燃料：火箭应急燃料的创新方法”研究了应对传统方法挑战的火箭燃料生成的尖端方法。它探索了一系列创新技术，从利用原位资源利用的先进推进系统到开发源自可再生能源的生物燃料。该评论重点介绍了用于应急燃料生成的生物反应器中的特定微生物，包括它们的生产率、产量和最近的技术进步。此外，它还研究了用于太阳能燃料技术的光催化剂，分析了它们的效率和将阳光转化为火箭燃料的潜力。本文还讨论了氨作为替代燃料来源，考虑了其能量密度、燃烧挑战以及在燃料电池中用于太空应用的潜力。通过全面概述这些新兴技术，本文旨在阐明火箭燃料创新的未来，提高任务安全性并推进可持续太空探索。
使用深
Skögen等人9对95例患者进行了分析，使其与高级神经胶质瘤不同。这项研究报告了曲线下的重点操作特征区域。在另一项分类II级 - IV的研究中，Tian等人10使用支持载体机（SVM）模型进行了153例患者进行了TEXTURE分析，报告的准确性为98％。这项研究还表明，对比增强的T1加权（TICE）方法可为等级预测提供最佳序列。Xie等人11能够使用熵和无模型和动态对比增强的MR成像的熵以及III和III级胶质瘤分化III和IV级和III级。这些先前的MR成像 - 基于胶质瘤分级研究使用了直接提取的硬编码特征。我们假设这种方法限制了在多对抗MR图像中嵌入丰富信息的使用。这项工作的前提是，在图像对比度/强度的简单变化之外，丰富的成像信息如下； 1）深层嵌入在抗比例和后对比后增强的MR成像中，2）使用深度学习技术从标记的培训数据中学到了有价值的胶质瘤分级和3）。近年来，卷积神经网络（CNN）在众多视觉对象识别和图像分类研究中表现出了出色的表现。12他们还加速了医学图像分析的发展，其中13个包括肿瘤诊断的应用。14带有CNN，可以以逐层的方式从低到高水平学习特征的层次结构。15
使用深...
我们将数据集分为培训和验证集。通过在k = 4个试验中采用平均验证误差来估计验证误差。我们使用了一个简单但流行的解决方案，称为k -fold cross -validaton（图2），包括将可用的训练数据分为两个分区（训练和验证），实例化k相同的模型，每倍k∈{1，2，。。。，k}，并在培训分区上进行培训，同时评估验证分区。所使用模型的验证分数是k验证分数的平均值。此过程允许调整网络超参数，以便减轻过度拟合[15]。通常，将大约80％的数据用于培训集，为验证集使用20％。请注意，验证分数可能在验证拆分方面有很大的差异。因此，k倍跨瓦利达顿可帮助我们在评估模型的泛化能力时提高可靠性。
