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YAB ROM 政策 - 横田空军基地
美国国防部冠状病毒病 2019 部队健康防护指南 (b) FRAGO-004 致驻日美军 (USFJ)，部队公共卫生 (FPH) 命令 22-004，2022 年 6 月 1 日 1. 此政策为进入横田空军基地的任何人制定了强制性指导，并补充了驻日美军 (USFJ) 或更高级别总部的任何命令/指导。此外，它还为美国军人、民事部门成员、承包商及其家属；东道国 (HN) 雇员 [例如，主劳动合同 (MLC) 和间接雇用 (IHA)] 个人；以及试图进入设施的其他人提供指导。本政策不适用于受单独政策保障的临时机组人员。 2. 穿制服的国防部成员违反本政策可能会受到《统一军事司法法典》 (UCMJ) 第 92 条的处罚。如果 SOFA 身份的民事人员、SOFA 身份承包商或 SOFA 身份家属不遵守本政策，则可能导致纪律/行政处分，包括丧失指挥权、家属提前返回、取消资格或判定员工未能适应海外环境。 3. 所有部署到日本或临时派遣/临时防卫到日本的已部署、现役和激活的预备役和警卫队人员（根据其工作说明包括国防部民事和合同人员），在进入日本之前必须全部接种疫苗。这包括部队、个人增援人员和演习支援人员的作战调动。 4. 定义：就本备忘录而言，适用以下定义： • SOFA 身份人员：包括但不限于美国军人、美国民事雇员、SOFA 身份承包商和驻扎在日本的任何 SOFA 身份人员的家属。 • 住所或住所：美国基地/设施内由美国政府提供住宿的地点，或 SOFA 个人拥有/租用的住所
谢尔曼 - 105 毫米榴弹炮 - 田宫
cloudfront.net › rcmanual PDF 2019 年 2 月 18 日 — 2019 年 2 月 18 日，直升机和飞机的无线电系统可能无法使用。
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
LaCo1-xNixO3 中的金属状态和负介电常数...
魏在新 1 张功宇 1 宋晓婷 1 王英杰 1 王恒通 1 高慕奇 1 田欢荣 1 蔡文俊 1 刘瑶 1,* 汪忠阳 2,* 张子东 1,* 范润华 3 摘要 由于其诱人的特性，开发负电荷材料对于智能电子和现代信息技术中的许多应用至关重要。在稀释金属方面人们已经做了许多努力，但是，没有从增加电子密度方面进行更多的尝试，而且掺杂对负介电常数的影响仍不清楚。在本文中，通过溶胶-凝胶技术并随后烧结制备了单相 LaCo 1-xNixO 3（𝑥=0.06、0.1、0.12、0.16、0.2）。详细研究了电子结构、电学性质以及负介电常数性质，并从电动力学的角度阐述了电导率与负介电常数之间的相关性。
引用：王胜，陈荣，王胜等.基于机器学习理论的2型糖尿病风险预测模型比较研究：跨学科
摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果，为预测2型糖尿病（T2DM）风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法，最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体，最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的预测效果，采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例，其中2型糖尿病患者4023例，对照组3990例。六种模型的比较结果显示，反向传播神经网络模型的预测效果最好，准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%，AUC值为0.977，其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差，准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%，AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型，并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果，结果显示，基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。
日本人工智能学会会长野田伊崎和日本机器人学会会长浅田稔的对话
1998年于东京大学研究生院文化研究科取得语言情报科学博士学位。哲学博士（学术）。现为电气通信大学信息科学与工程研究生院和人工智能高级研究中心的教授。自 2020 年起，他一直担任该大学副校长。日本学术会议准会员。 该协会前任理事。 Kansei AI Inc. 董事兼首席运营官智慧城市研究所执行顾问内阁办公室数学、数据科学和人工智能教育计划认证体系审查委员会成员。其著作《坂本真木教授教授的人工智能相关知识几乎全部教给你的书》（Ohmsha，2017年）被收录于2020年4月采用的日本教科书（学校图书馆）中。
太平洋空军 RQ-4 全球鹰抵达横田空军基地
2023 年 5 月 31 日作者：Yasuo Osakabe 第 374 空运联队公共事务部 美国太平洋空军于 5 月 15 日将 RQ-4 全球鹰从关岛安德森空军基地临时部署到日本横田空军基地，以支持维护自由开放的印度-太平洋地区。此举旨在维持该地区的作战需求，支持自由开放的印度太平洋地区。 全球鹰的使命是在全球范围内开展广泛的美国情报、监视和侦察收集活动，以支持联合部队、盟友和合作伙伴在和平时期、战争时期和危机应对期间。 全球鹰是一种高空、远程、未携带武器的遥控飞机，用作空中侦察系统。其机载传感器和摄像机旨在无论白天还是黑夜，在广阔的空域提供持续的高分辨率全天候图像。 全球鹰队还支持了“友谊行动”中的人道主义援助和救灾工作。2011 年 3 月 11 日，本州东北部海岸发生 9.0 级地震，并引发海啸，淹没了福岛第一核电站。美国国防部调动了 24,000 名士兵向日本提供救援。 全球鹰自2017年起被临时部署至横田空军基地。
横田机场召开飞行安全促进会议（1）
11月2日，第374空运联队安全部邀请约80名当地航空专业人士参加每两年在横田空军基地举办一次的“飞机空中相撞预防措施会议”。该会议于 2010 年首次举办，旨在促进航空安全并加强与当地的双边关系。 （照片 1）11 月 2 日，第 374 维修中队瞬态警报技术员、高级飞行员 Zachary Page 正在指导 MACA 会议参与者驾驶的民用飞机。当地航空官员乘坐商用飞机前往参加 MACA 会议。
胜王瑜伽冥想的神经科学：脑电波......
图 2 显示了大脑的各个部分及其功能。正如大自然赋予我们 2 只眼睛、2 只手、2 只耳朵、2 个肺、2 个肾、2 只脚……，我们的大脑也由两个半球组成 - 左半球和右半球（见图 3）。两个半球通过胼胝体连接，胼胝体是一束超过 2 亿根神经纤维，使它们之间能够进行交流（见图 3）。有趣的是，大脑的左侧控制身体的右侧，而身体的右侧控制身体的左侧。左脑被称为优势半球，与逻辑、口头和书面语言有关 - 其表达、阅读、写作和理解（有关两个半球的更详细专业化，见图 3）。右脑是直觉的、艺术的。
王宇欣——量子蒸汽朋克实验室
[3] G. Lee, T. Jin, Y.-X. Wang, A. McDonald, AA Clerk, 《无需测量或后选择即可实现互易性破缺引起的纠缠相变》 PRX Quantum 5, 010313 (2024)。[4] PC Jerger, Y.-X. Wang, M. Onizhuk, BS Soloway, MT Solomon, C. Egerstrom, FJ Heremans, G. Galli, AA Clerk, DD Awschalom, 《利用金刚石中单自旋的量子淬火相移检测自旋浴极化》 PRX Quantum 4, 040315 (2023)。[5] Q. Xu, G. Zheng, Y.-X. Wang、P. Zoller、AA Clerk 和 L. Jiang，具有压缩猫量子比特的自主量子纠错和容错量子计算，npj Quantum Inf. 9，78 (2023)。[6] A. Pocklington、Y.-X. Wang 和 AA Clerk，耗散配对相互作用：量子不稳定性、拓扑光和体积定律纠缠，Phys. Rev. Lett. 130，123602 (2023)。[7] Y.-X. Wang、C. Wang 和 AA Clerk，通过耗散规范对称性实现的量子非互易相互作用，PRX Quantum 4，010306 (2023)。[8] A. Pocklington、Y.-X. Wang、Y. Yanay 和 AA Clerk，利用局部耗散稳定费米子和量子比特的体积定律纠缠态，Phys. Rev. B 105，L140301 (2022)。[9] A. Seif、Y.-X. Wang 和 AA Clerk，区分量子和经典马尔可夫失相耗散，Phys. Rev. Lett. 128，070402 (2022)。[10] Y.-Y. Wang、S. van Geldern、T. Connolly、Y.-X. Wang、A. Shilcusky、A. McDonald、AA Clerk 和 C. Wang，低损耗铁氧体循环器作为可调手性量子系统，Phys. Rev. Applied 16 , 064066 (2021)。[11] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 本征和诱导量子猝灭用于增强基于量子比特的量子噪声光谱, Nat. Commun. 12 , 6528 (2021)。[12] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 非高斯量子噪声的光谱表征：Keldysh 方法及其在光子散粒噪声中的应用, Phys. Rev. Research 2 , 033196 (2020)。[13] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 量子系统中无耗散的非厄米动力学, Phys. Rev. A 99 , 063834 (2019)。[14] Y.-X. Wang、L.-Z. Mu、V. Vedral 和 H. Fan，纠缠 Rényi α 熵，物理学。修订版 A 93 , 022324 (2016)。