咨询服务(“服务”)包括中期审查(MTR)顾问。中期审查的目的是评估项目实施进展,取得实现项目发展目标,主要实施挑战,绩效,有效性和实施的效率和效率,实施的效率和效率,成就以及所学到的经验教训,并使用这些项目来确保该项目的调整和必要的位置,以便在其终止其生命周期内实现其最大程度的影响。
•RFC 8452依靠出版物[12]中的分析来证明使用QUIC协议中用于票务加密的加密方案AES-GCM-SIV的安全性。出版物[10](例如,由RFC 9001)用于规定QUIC和TLS中GCM加密的使用限制。
杰森·F·泰特上校是阿拉巴马州红石兵工厂导弹与空间项目执行办公室搜索、跟踪、获取、辐射、消除项目办公室的项目经理。泰特上校于 1998 年被任命为化学军官,他的职业生涯始于德国鲍姆霍尔德第 6 步兵营第 1 营化学军官,在那里他还随鹰特遣部队被派往阿尔巴尼亚支援科索沃战役。他接下来担任德国哈瑙第 69 化学公司的 Decon 排长和公司执行官。在欧洲服役之后,泰特上校被分配到第 101 空降师担任第 2 旅化学军官,在那里他还被派往支援伊拉克自由行动,随后担任 HHC 第 2 旅战斗队指挥官,然后担任 2-101 BSTB 营后方支队指挥官。 2006年,他被选入陆军采购队,结束了在第101空降师的服役生涯。自从2006年被选入陆军采购队以来,泰特上校曾担任过雷达产品经理;陆军系统部联合空对地导弹、地狱火导弹、制导多管火箭系统和远程精确射击导弹协调员;陆军研究实验室的项目集成商,其中包括担任阿富汗东部区域司令部的科学技术顾问;先进威胁箱助理产品经理、避免污染联合项目经理;以及支持化学和生物防御联合项目执行办公室的测试和评估官。除了军事和采购经验外,泰特上校的知识、技能和能力还得益于他在学术和军事训练方面的成就,包括获得瓦尔登大学管理学博士学位、韦伯斯特大学环境管理理学硕士学位、俄克拉荷马大学国际关系文学硕士学位、美国陆军战争学院战略研究硕士学位、图加卢学院生物学理学学士学位、项目管理三级认证、陆军采购基础课程、化学军官基础课程、化学军官职业课程、联合兵种参谋学校和指挥与参谋学校。他获得的奖章包括铜星勋章、国防功绩服务勋章(1 OLC)、功绩服务勋章(3 OLC)、陆军表彰勋章(3 OLC)、陆军成就勋章、国防服务勋章、全球反恐战争远征勋章、全球反恐战争服务勋章、阿富汗战役勋章、科索沃战役勋章、北约勋章(科索沃和阿富汗)、空中突击徽章、陆军参谋徽章和德国效率徽章。
2025年2月24日,圣文森特学院举办了宾夕法尼亚州Latrobe的QCAMP会议 - 圣文森特学院被选为为期一周的QCAMP(量子,计算,数学和物理)夏季课程的偏远网站。营地将每天上午11:30至下午6:30进行。 6月16日至20日在圣文森特校园。会议不需要费用,将提供早餐和午餐。申请截止日期为4月14日。要注册,请访问www.quantumsystemsaccelerator.org/qcamp。随着匹兹堡地区继续通过拥抱尖端技术来重塑自己,教师需要在教室中翻译量子概念。QCAMP帮助教师掌握量子计算和量子物理学的基本原理,并了解如何将这些原理应用于其课程。教师将发现在入门级别及以后教授和探索量子力学的引人入胜的方法,为课程计划获取资源,并探索有关量子力学如何改变社会的讨论点。QCAMP是通过新墨西哥州阿尔伯克基的S Andia国家实验室以及包括劳伦斯·伯克利国家实验室和量子系统加速器在内的一组合作伙伴,这是美国能源部五个国家量子信息科学研究中心之一。
2024 年 5 月 29 日:BWT 项目管理办公室的工作人员通知移动区运营部门,霍尔特船闸室河墙巨石 14R 中观察到的裂缝最近发生了变化。令人担忧的是,通过船闸墙机械空间和廊道中现有裂缝的水流量增加,在河边填充阀上游舱壁槽中发现新的裂缝和剥落,以及廊道集水坑泵出现故障。
作者 RJ Wulff · 2023 年 · 被引用 2 次 — 2020 年 11 月 9 日,美国国家海洋渔业局 (NMFS) 发布了一项生物学意见,针对普吉特湾近岸海洋区域的 39 个栖息地改造项目,经陆军工程兵团批准……
科罗拉多河是美国西南部、整个美国以及墨西哥西北部的重要生命线。这条河发源于落基山脉的融雪,流经 7 个州,流入墨西哥共和国,全长 1,450 英里,最终流入大海。它为 4,000 万人提供饮用水,并支持着美国一些最大的城市,包括丹佛、盐湖城、圣达菲、拉斯维加斯、洛杉矶、圣地亚哥、菲尼克斯和提华纳。这条河对我们的粮食供应至关重要,灌溉着美国近 90% 的冬季蔬菜作物。它流经九个国家公园,是十多种濒危鱼类和野生动物的重要栖息地。科罗拉多河支持着一个价值 1.4 万亿美元的经济,包括 260 亿美元的娱乐支出和西部数十万个工作岗位。然而,这条河的水量过度开采,以至于距离其科尔特斯海河口近 100 英里的地方就已干涸。
对General域Corpora培训的大型语言模型(LLM S)在自然语言处理(NLP)任务上表现出了显着的要求。然而,以前的研究通过以域为中心的Corpora训练LLM S在专业任务上表现更好。是由这种见解的刺激,我们开发了一套全面的LLM S套件,该套件是针对地球科学,生物学,物理学,地球物理学,行星科学和天体物理学的紧密相关领域量身定制的,并使用从多元化数据来源中汲取的科学公司进行了培训。模型套件包括:(1)使用域特异性词汇和语料库培训的编码模型来解决NLP任务,(2)基于对比的学习文本嵌入了使用多种数据集培训的模型,以解决信息检索和(3)使用知识蒸馏的较小型号的较小版本,这些型号的较小版本,这些模型的较小版本是对延期或资源约束的较小型号。我们还创建了三个新的科学基准数据集,气候 - 变化NER(实体识别),