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GAO-23-105423，军事网络人员
海军和空军有指导方针，要求接受长期且昂贵的高级网络训练的军事人员履行 3 年的现役服务义务。这项培训为人员做好准备，以填补美国网络司令部 (USCYBERCOM) 认为至关重要的交互式网络操作员 (ION) 工作角色。相比之下，海军陆战队没有这样的指导。此外，陆军的指导方针没有明确定义现役服务义务。相反，它根据培训时间长短设定一般服务义务。根据陆军的指导，GAO 估计接受 ION 培训的现役军官可能需要承担约 1.88 年的服务义务。然而，陆军官员表示，他们缺乏计算和实施 ION 培训服务义务所需的信息，因为陆军指导中没有具体列出。陆军、海军陆战队和美国网络司令部官员承认，明确定义 ION 训练服务义务的指导将为这一关键的网络工作角色创造更好的投资回报。陆军和海军陆战队已采取措施明确定义 ION 训练的服务义务，但官员们并不知道何时或是否会实施该指导。在修订后的指导实施之前，陆军和海军陆战队不必要地限制了他们对 ION 训练的投资回报。
协调计划
如果您结束公职并且超过 30 天没有从事公职，您可以选择取回您的供款，而不是将其留在 PERA 并在以后领取延期养老金（如果已归属）。退款包括您的雇员供款和利息，按年复利计算。退款将在 PERA 收到您填妥的申请表后的 30 到 120 天内一次性支付。时间长短可能有所不同，具体取决于 PERA 何时从您的雇主那里收到您剩余的工资交易。如果您继续在 PERA 协调计划涵盖的另一个职位上从事公职或者为同一雇主的另一个 PERA 计划供款，则您没有资格获得退款。如果您离开 PERA 涵盖的工作，您的帐户将变为不活跃状态。如果您仍然没有从事 PERA 服务，没有归属，并且在您最后一次缴纳会员供款后五年内没有申请退款，您将丧失您的会员供款和利息。PERA 会自动将您的会员供款和利息合并到 PERA 基金中。您所丧失的综合会员供款只有当您重返 PERA 覆盖的工作或向其他公共养老金计划申请退休年金时才可恢复。
国家公园管理局应急计划 2023 年 11 月
国家公园管理局 (NPS) 应急计划是根据管理和预算办公室 A-11 号通告第 124 节的要求制定的。NPS 组织法 (54 USC 100101) 规定，NPS 的目的是保护风景、自然和历史遗迹以及野生动物，并以不损害其价值的方式和手段供子孙后代欣赏。主管负责执行该计划，包括根据拨款中断的时间长短和外部环境的变化对计划进行调整。一般而言，国家公园管理局将在拨款中断期间关闭。这意味着大多数国家公园将完全不对公众开放。本质上对公众开放的区域将面临游客服务大幅减少的问题。因此，将鼓励公众在拨款中断期间不要参观国家公园。游客可以使用 Recreation.gov 了解有关预订政策的更多信息，包括取消程序。如果无法通过提供如下所述的基本游客服务来保护可进入区域，NPS 可能会限制进入这些区域。下文详细介绍了有序关闭的程序和遵守 NPS 组织法以及公共安全所需的例外情况，以及其他运营指导。如果任何失误持续较长时间，主任可能会对本计划进行调整。
怀俄明县公务员警察局长（A 类）
*仅限支票或汇票 * *合格候选人可享受费用减免 - 请参阅下文了解更多信息。 * 工资率：因村庄而异。 职位地点：本次考试产生的合格名单将用于填补怀俄明县村庄内的空缺职位。 居住要求：候选人必须在笔试日期前至少一个 (1) 个月是怀俄明县的合法居民，并且必须在首次任命之前的期间继续居住。 认证：根据《公务员法》第 23 (4-a) 条的规定，目前居住在将进行任命的民事部门或地区的候选人可获得优先任命。将首先考虑相应村庄内的晋升名单。晋升要求：应聘者必须在笔试日期前至少连续二十四 (24) 个月在怀俄明县公务员办公室管辖范围内担任警长这一竞争性职位，或连续四十八 (48) 个月担任警官，且薪资水平低于警察局长。资历取决于在寻求晋升的管辖范围内连续永久机密服务的时间长短，并根据以下时间表，在符合条件的每 5 年或其中一部分时间内，根据以下时间表在合格人员的及格分数上加分：
通过人工智能社会创新解决无家可归问题：采用 ARIMA 和 LSTM 等预测分析和机器学习模型，对洛杉矶无家可归人群的犯罪受害情况进行新颖且具有突破性的评估
无家可归是一个世界性的问题，近年来洛杉矶 (LA) 的无家可归者数量急剧增加。尽管已经开展了多项研究来调查无家可归的各个方面及其与犯罪受害的交集，但没有一项研究使用机器学习技术来分析无家可归与无家可归者受害之间的关系。为了更好地了解无家可归者受害的影响，我们整合了从联邦、州和市政府机构获得的三个数据集，创建了一个统一的数据集，得出了重要的发现。特征工程用于引出无家可归不同维度之间的关系。基于提取的特征，机器学习技术用于模拟无家可归者的受害情况。我们的研究结果表明，洛杉矶无家可归者受害与种族、性别、年龄和社区划分密切相关。鉴于本研究的主要目标是帮助社会服务机构实施社会创新，我们应用了两种复杂的机器学习方法来预测无家可归者的未来：自回归综合移动平均线 (ARIMA) 和长短记忆网络 (LSTM)。这两个模型都从不同角度进行了训练，以预测未来两年内犯罪热点地区以及弱势群体的性别、种族和年龄组。最后，向各部门和政府机构提出了一些社会改进建议，以改善针对无家可归犯罪受害者的服务和项目。
前线通知：240208-02 主题：DD214-1，证书...
• 立即离职或退役 • 是恢复 AGR、传统预备役、训练状态警卫或军事技术员身份的联队及以下成员 • 因故离职的成员 • 因现役命令（Title 10 或 32）而离职的成员，无论在现役时间多久，因身体残疾或身体不适而离职，正在接受医疗评估委员会 (MEB) 处理，前提是现役命令在离职生效日结束 • 在开始一组功能类别 X 命令之前，已完成现役命令合格期的成员 未来状态：FSS/MPF 将负责为所有从预备役部队离职、离职或调职的单位指定成员完成 DD214-1 和 DD214，无论在现役服务中连续服役的时间长短。对于大多数离职行动，将在 FSS/MPF 完成 DD214/D214-1。新的 DD214/DD214-1 是一种自动化表格，可轻松填写，所有数据字段都为技术人员填充。根据对过去一年 FSS/MPF 完成的分离的历史回顾，数据显示每个 MPF/FSS 每月仅可预测大约三个 DD214/DD214-1。此计算是考虑到去年完成的分离数量除以 12（一年中的月份），再除以预备役 MPF/FSS 的数量而得出的总体平均值。自动化 DD214 和 DD214-1 仍在 vMPF 中开发中，我们将在可用时发布更多信息。
用于剩余有用寿命估计（NMPM）的嘈杂多径平行混合模型
最近，对不同深度神经网络（DNNS）架构的平行杂交模型的持续发展，越来越多的兴趣激增，以保持有用寿命（RUL）估计。在这方面，本文在文献中的第一次介绍了一种新的基于Hybrid DNN的框架，用于RUL估算，称为嘈杂的多径平行混合模型，用于剩余有用的寿命估计（NMPM）。提议的NMPM框架是三个平行路径的编写，第一个使用了一个嘈杂的双向长短术语记忆（BLSTM），用于提取时间特征并学习在两个方向，正向和后门中学习序列数据的依赖。第二个平行路径采用嘈杂的多层感知器（MLP），由三层组成以提取不同特征类别的层。第三个平行路径利用嘈杂的卷积神经网络（CNN）来提取特征的组成类。然后将三个平行路径的串联输出送入嘈杂的融合中心（NFC）以预测RLU。提出的NMPM已根据嘈杂的训练机制进行了培训，以增强其泛化行为，并增强模型的整体准确性和鲁棒性。使用NASA提供的CMAPS数据集对NMPM框架进行了测试和评估，该数据集说明了卓越的性能与最先进的对应物相比。
高能效率LSTM加速器体系结构
摘要：修剪和量化是加速LSTM（长短期内存）模型的两种常用方法。但是，传统的线性量化通常会遇到梯度消失的问题，而现有的修剪方法都有产生不希望的不规则稀疏性或大型索引开销的问题。为了减轻消失梯度的问题，这项工作提出了一种归一化的线性量化方法，该方法首先将操作数正常化，然后在局部混合最大范围内进行量化。为了克服不规则的稀疏性和大型索引开销的问题，这项工作采用了排列的块对角掩模矩阵来产生稀疏模型。由于稀疏模型高度规律，因此可以通过简单的计算获得非零权重的位置，从而避免了大型索引开销。基于由排列的块对角面胶质矩阵产生的稀疏LSTM模型，本文还提出了高能耐加速器的Permlstm，该材料全面利用了有关基质 - 载体乘积的重量，激活和产品的稀疏性，从而导致55.1％的动力减少。与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，该加速器已在以150 MHz运行的ARRIA-10 FPGA上实现，并达到2.19×〜24.4×能量效率。
疫苗非医疗豁免表格
疫苗是上个世纪最伟大的公共卫生成就之一，每年可挽救约 300 万人的生命。科罗拉多州公共卫生和环境部和刘易斯堡学院强烈支持疫苗接种，认为这是预防可能导致严重疾病甚至死亡的疾病最简单、最有效的工具之一。对于几乎所有人来说，用疫苗预防疾病的好处远远大于风险。拒绝遵守疾病控制和预防中心免疫实践咨询委员会 (ACIP) 免疫计划中关于剂量数量、空间和时间的规定，可能会危及未接种疫苗的个人及其接触者的健康。科罗拉多州法律 CRS § 25-4-902 要求在科罗拉多州任何学校就读的所有学生都必须接种某些疫苗可预防的疾病（即麻疹、腮腺炎、风疹）疫苗，如科罗拉多州卫生委员会规则 6 CCR 1009-2 所述，除非申请豁免。虽然卫生委员会目前不要求接种 COVID-19 疫苗，但 Fort Lewis 学院的 COVID-19 疫苗接种政策将此要求扩展到 COVID-19 疫苗接种，除非申请豁免，并自愿采用 § 25-4-903、CRS（免疫豁免 - 规则）中所述的原则，以用于学院的 COVID-19 疫苗接种政策。在疾病爆发期间，拥有记录在案的免疫豁免的学生可能会被禁止上学；时间长短将根据疾病类型和爆发情况而有所不同。
使用频道特征的可解释的基于EEG的跨主体EEG识别“ 2279
摘要：基于脑电图（EEG）的情绪识别正在对脑部计算机界面（BCI）和医疗保健的研究中受到显着关注。要准确地从脑电图数据中识别跨主体情绪，必须为与脑电图数据收集过程相关的主题可变性提供有效表示的技术。在本文中，提出了一种使用时间序列分析和空间相关性预测跨受试者情绪的新方法。为代表大脑区域之间的空间连通性，提出了依靠通道的特征，该特征可以有效地处理所有通道之间的相关性。通过对称矩阵定义了通道的特征，其元素是由Pearson相关系数计算得出的，这些元素在两倍通道之间能够互补处理主题特异性变异性。然后，渠道特征将被馈送到两层堆叠的长短期内存（LSTM），该记忆可以提取时间特征并学习情感模型。对两个公开数据集进行了广泛的实验，即使用生理信号（DEAP）的情绪分析数据集和SJTU（Shanghai jiao Tong University）情绪EEG数据集（SEED），证明了渠道功能和LSTM联合使用的效果。实验结果在DEAP的两级价值分类和唤醒的两级分类期间，最新的分类率分别为98.93％和99.10％，在种子中三级分类期间的精度为99.63％。