来自:海军记录更正委员会主席 致:海军部长 主题:海军记录 ICO 前成员审查,美国海军,参考:(a) 美国法典第 10 章§ 1552 (b) BUPERSINST 1900.2E 附件:(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 主题的海军记录 1。根据参考 (a) 的规定,主题,以下简称为请愿人,向海军记录更正委员会 (Board) 提交了附件 (1),请求更正其海军记录,以反映 DD 表格 214N(美国武装部队调动或解散报告)上的登记日期为 1971 年 2 月 26 日。2.由 、 和 组成的委员会于 2023 年 5 月 4 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以下指示的纠正措施。委员会审议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,发现在向委员会提出申请之前,他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论:a.根据参考 (b),DD 表格 214 上的登记日期是当前现役期的登记日期。b. 申请人于 1969 年 3 月 27 日入伍海军,服役期为 4 年,并开始服现役。在这一天,申请人签署了 NAVPERS 601-13,行政备注,承认“我确认在入伍前没有对我做出任何关于学校分配、职责分配或我将被分配到的等级的承诺或保证。我进一步了解,我将以 SR 的费率在美国海军服役四 (4) 年。” c. 1969 年 5 月 29 日,申请人的记录已更新,以反映海军入伍分类 SM0500。
b'1. 单击左侧菜单中的 \xe2\x80\x8b 库存 \xe2\x80\x8b。 2. 单击 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b。 3. 单击 \xe2\x80\x8b 库存。 4. 此时将显示 \xe2\x80\x8b 疫苗库存屏幕。 5. 单击 \xe2\x80\x8b 添加新库存 \xe2\x80\x8b 按钮。 必填字段以红色 \xe2\x80\x8b * \xe2\x80\x8b 标记。 填写以下字段: 输入实际收到库存的 \xe2\x80\x8b 日期/时间 \xe2\x80\x8b。这会影响所施用的剂量和核对。选择您的 \xe2\x80\x8b 库存位置。选择 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b 或输入疫苗名称的前几个字母。输入 \xe2\x80\x8b 批号 \xe2\x80\x8b 。输入 \xe2\x80\x8b 到期日期 \xe2\x80\x8b 。选择 \xe2\x80\x8b 资金来源 \xe2\x80\x8b 。在“调整剂量”中输入疫苗数量。单击 \xe2\x80\x8b 创建。'
“[我们的女儿] 自 2023 年 11 月以来一直在服用 Daybue。......我们的体验有好有坏。我们目前正在经历一些腹泻的副作用,并且仍在努力控制它。目前,我们还没有达到全剂量。我们一直在增加剂量,也一直在减少剂量。我们正试图找到一个最佳点来帮助控制我们正在经历的一些副作用。但总的来说,我看到我女儿的情况有所改善。我绝对认为从沟通的角度来看,她正在更多地使用她的眼动仪。她对周围环境更加了解,我也认为她总体上更快乐了,脸上大部分时间都挂着笑容,我认为这对她的生活质量有很大的改善。” – 一位患有雷特氏综合症的孩子的妈妈,DAYBUE 的真实体验
在这项研究中,我们评估了自主驾驶(AD)系统中增强学习的鲁棒性(RL),特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性,是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型,以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码,使其容易受到对抗性扰动的影响,这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞,这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型,我们对两种主要情况的实证研究提出:操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明,尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性,但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数,例如在偏心转弯期间,这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作,更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究,而不是实用的现实世界威胁。
Cadth确实会采用合理的护理来防止在已发布的材料中披露个人信息;但是,最终,提交者的责任是确保在提交中不包含识别个人信息或个人健康信息。提交内容的个人的名称以及对内容贡献的个人的所有利益冲突信息都包含在已发布的提交中。
研究成果概要(中文):在本研究中,我们旨在开发一种使用 P300 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的混合型输入系统,这两种技术在利用脑电图进行字符输入时被广泛使用。该系统发挥了 P300 和 SSVEP 的优势,并弥补了彼此的不足。首先,我们通过视觉刺激呈现建立了一种同时生成方法。接下来,利用呈现方法,我们确认可以通过控制候选字符的呈现时间来有效分离两种不同的脑电图。我们已经证明,我们的原创方法可以实现高速输入。然而,差异程度因对象而异。这是未来需要解决的一个挑战。
通过多种方式中断了CPU资源利用率的效率。首先,他们消除了闲置的等待。在不中断的情况下,CPU将不得不在循环中对每个I/O设备进行轮询,以检查是否需要注意,从而浪费宝贵的处理时间。中断允许CPU保持生产力,执行其他说明,直到I/O设备信号引起注意。第二,中断启用优先级。现代系统可以优先考虑中断,以确保在不太紧迫的任务之前处理更多的关键任务。此优先级有助于保持系统响应能力,并确保立即解决高优先级任务(例如紧急系统警报)。第三,中断有助于并发和多任务处理。他们使CPU似乎同时处理多个I/O任务。此功能对于各种应用程序和设备同时运行的多任务环境至关重要,例如在处理用户输入和处理背景任务的同时管理网络流量。
回想一下位移算符如何变换光子振幅算符,ˆ D ( α )ˆ a † ˆ D † = ˆ a † − α ∗ ,状态可以写成位移和创造的连续
抽象的机器学习最近已成为寻找潜在量子计算优势的富有成果的领域。许多量子增强的机器学习算法批判性地取决于有效产生与存储在量子可访问存储器中的高维数据点的状态的能力。即使是对数据库中存储的许多条目的查询访问,其构造被认为是一次性开销,也有人认为,准备此类振幅编码状态的成本可能会抵消任何指数量子优势。在这里,我们使用平滑的分析证明,如果数据分析算法与小型入口输入扰动相对于较小的入门扰动,则可以通过持续的查询来实现状态准备。通常在现实的机器学习应用程序中满足此标准,其中输入数据对中等噪声进行了主观。我们的结果同样适用于量子启发的算法最近的开创性进度,其中专门构建的数据库足以在低级别病例中用于小聚集素的经典算法。我们发现的结果是,出于实用的机器学习目的,在具有量子算法或量子启发的经典经典算法的一般且灵活的输入模型下,在低级别病例的一般且灵活的输入模型下,可以进行多组载体的处理时间。
亚临床炎症,脱髓鞘和神经退行性过程发生在存在症状之前的MS的最早阶段。放射学分离综合征(RIS)是MS的最早可检测阶段。患有RIS的人患有病变(即脑和脊髓)暗示了磁共振成像(MRI)所见,但没有MS的任何临床症状。将近一半患有RI的人将在十年内被诊断出患有MS。大约有85-90%的MS患者最初被诊断出患有复发性疾病病程,其特征是急性炎症攻击(复发),随后是缓解期。大约有10%的人被诊断出患有进行性MS,并且从一开始就会持续恶化症状。患有RI的人可以被诊断为MS的复发或渐进课程。
