IAP 成员被分配到单个中队或连队,担任该下属单位的 IAP 代表。IAP 成员与管理层、培训团队和新兵一起工作。他们通过向培训团队和新兵进行正式介绍以及非正式访问与新兵交谈的方式进行互动,这些访问包括教室、体育馆、住宿区或演习。非正式会议也可以在晚上或周末举行。每次访问的一个关键部分是直接与新兵交谈,了解他们迄今为止的经历、他们如何处理过渡以及他们是否有任何顾虑。IAP 成员参与整个新兵周期,从课程开发周到新兵从平民到受过训练的士兵的 14 周旅程,再到毕业典礼。IAP 成员可以不受限制地进入培训机构的所有区域,以确保他们能够开展业务并有效地发现问题。访问后,IAP 成员将制作一份报告,并将发现的任何问题转发给小组进行讨论,以确定是否需要采取进一步行动。该小组每季度都会与三位 CO 会面。
简介 怀孕是一种正常的生理状态,在此期间大多数女性身体健康。然而,这些正常的生理变化有时会影响母亲在怀孕过程中承担部分工作任务的能力。此外,虽然怀孕是一个正常过程,大多数女性受到不良影响的风险较低,但与未怀孕的人相比,这些风险并非为零。此外,虽然工作场所中特定工人面临的危害和风险可能没有科学或医学意义,但人们可能会认为他们的工作对他们生下正常健康婴儿的能力构成重大威胁。任何政策都必须考虑这些信念背后的社会或文化因素。那些希望怀孕或已经怀孕并有顾虑的员工必须得到充分解决,无论实际风险水平如何。此外,发育中的胎儿可能会面临一些原本可以安全管理的工作场所危害或工作场所中对成年人无害的问题造成的伤害风险增加。工作场所应解决所有这些问题,以支持怀孕员工并履行其职业健康和安全以及反歧视义务。要点
准确地描绘路面上的坑洼不仅有助于消除安全相关顾虑并提高驾驶员的通勤效率,还可以减少交通机构不必要的维护成本。在本文中,我们提出了一种基于智能手机的系统,该系统能够精确估计坑洼的长度和深度,并介绍了坑洼数据收集、轮廓聚合以及坑洼警告和报告的整体设计。所提出的系统依靠车载智能手机的内置惯性传感器来估计坑洼轮廓,并警告驾驶员即将出现的坑洼。由于驾驶行为和车辆悬架系统的差异,构建此类系统的一个主要挑战是如何聚合来自多辆参与车辆的相互冲突的传感器报告。为了应对这一挑战,我们提出了一种新颖的可靠性感知数据聚合算法,称为可靠性自适应真相发现(RATD)。它推断每个数据源的可靠性并以无监督的方式聚合坑洼轮廓。我们的现场测试表明,所提出的系统可以有效地估计坑洼轮廓,并且与流行的数据聚合方法相比,RATD 算法显著提高了轮廓精度。
15.补充说明 美国联邦航空管理局机场和飞机安全研发部 COTR 是 Charles Kilgore。16.摘要 本手册的目的是为网络设计人员和开发人员提供一些指南,以开发可在飞机航空电子系统中部署的以太网数据总线框架。本手册给出了在航空电子环境中使用基于以太网的网络的设计原理和要求,并确定了与数据总线系统确定性相关的问题和顾虑。本手册将有助于作为整体飞机认证的一部分对基于以太网的数据总线进行认证。它侧重于识别可能影响其资格的任何和所有产品方面。讨论了与基于以太网的航空数据总线相关的一些资格问题。讨论了航空电子数据总线资格的一般验收标准以及特定于基于以太网的数据总线的评估标准。本手册描述了基于以太网的数据总线的安全性、性能和可靠性要求。以基于以太网的数据总线的要求为基础,说明了设计基于以太网的航空数据总线和解决不确定因素的指南。本手册不构成联邦航空管理局认证政策或指导,但可用作未来政策和指导的输入。17.关键词
虽然使用人工智能 (AI) 可以改善组织决策,但它也带来了与人工智能“阴暗面”相关的挑战。然而,对管理者使用人工智能进行决策的态度和意图的研究还很缺乏。为了填补这一空白,我们开发了一个综合的人工智能接受-回避模型 (IAAAM),以考虑共同影响管理者对使用人工智能的态度和行为意图的积极和消极因素。通过对 269 名英国企业经理的大规模问卷调查对该研究模型进行了测试。我们的研究结果表明,IAAAM 提供了一个更全面的模型来解释和预测管理者对使用人工智能的态度和行为意图。我们的研究在概念和实证上为使用人工智能进行组织决策的新兴文献做出了贡献。此外,关于使用人工智能进行组织决策的实际意义,我们强调了开发有利的促进条件、建立有效的机制来缓解管理者的个人顾虑以及平衡考虑使用人工智能的好处和阴暗面的重要性。
来自理事会 亲爱的博士后, 你们中的一些人可能听说过或了解博士后理事会。我们是一群像你们一样来自科学与工程学院(FSE)各个研究所的博士后研究人员。自 2017 年 9 月以来,我们的使命是支持 FSE 博士后在整个 RUG 任期内提供专业发展资源和机会(例如,博士后途径后的网络),并向 FSE 学院委员会的政策制定者解决博士后的顾虑和问题。我们编写这份通讯的主要目的是让博士后社区能够了解我们可能感兴趣的事件和机会,以及任何影响我们、我们的工作和我们的生计的大学层面的决定。在本通讯中,我们分享来自不同 FSE 研究所的博士后相关新闻、来自我们博士后社区的两个人的焦点以及有关即将/以前活动的信息。如果您希望在即将发布的新闻通讯中包含任何信息,请在每月最后一个星期五之前将其发送至 fse.postdoc.network@rug.nl。如果您不想再收到此新闻通讯,请在本通讯(以及每本通讯)末尾找到退订信息。诚挚的,博士后委员会
CEQA 指南第 15083 条规定,“牵头机构可以……直接咨询其认为会关注项目环境影响的任何人。”范围界定是在完成 EIR 草案之前与受影响机构和公众进行早期协商的过程。第 15083(a) 条规定,范围界定可以“帮助机构确定在 EIR 中深入分析的行动、替代方案、缓解措施和重大影响的范围,并从详细研究中剔除不重要的问题。”范围界定是一种有效的方法,可以汇集和考虑受影响的州、地区和地方机构、项目提议者和其他相关人员的顾虑(CEQA 指南 §15083(b))。范围界定不是为了解决有关项目优劣的分歧或预测对提案的最终决定。相反,范围界定的目的是确定 EIR 中要包含的信息和分析的范围,从而确保编写一份内容全面、重点突出的 EIR,为明智的决策提供坚实的基础。不属于 CEQA 范围的评论将不会通过 CEQA 流程处理。
准确地描绘路面上的坑洼不仅有助于消除安全相关顾虑并提高驾驶员的通勤效率,还可以减少交通机构不必要的维护成本。在本文中,我们提出了一种基于智能手机的系统,该系统能够精确估计坑洼的长度和深度,并介绍了坑洼数据收集、轮廓聚合以及坑洼警告和报告的整体设计。所提出的系统依靠车载智能手机的内置惯性传感器来估计坑洼轮廓,并警告驾驶员即将出现的坑洼。由于驾驶行为和车辆悬架系统的差异,构建此类系统的一个主要挑战是如何聚合来自多辆参与车辆的相互冲突的传感器报告。为了应对这一挑战,我们提出了一种新颖的可靠性感知数据聚合算法,称为可靠性自适应真相发现(RATD)。它推断每个数据源的可靠性并以无监督的方式聚合坑洼轮廓。我们的现场测试表明,所提出的系统可以有效地估计坑洼轮廓,并且与流行的数据聚合方法相比,RATD 算法显著提高了轮廓绘制的准确性。
请记住,PSR 是新出台的,于 2015 年 11 月作为最终规定发布,生效日期为 2016 年 1 月,合规日期从 2018 年开始。不要想当然地认为农民熟悉 PSR 的定义术语和要求。当需要使用特定的 PSR 术语时,应使用通俗易懂的语言,以便农民理解这些术语。例如,如果询问“动物源生物土壤改良剂”的使用情况,可以包括一些常见的例子“如堆肥粪肥、鸡粪、餐桌垃圾和鱼乳剂”。避免使用 FSMA、PSR、PC、GAP 等首字母缩略词。在进入下一个讨论主题之前,先提问以确认对所讨论问题的相互理解。在检查之前,检查员可能有机会与农民讨论 FSMA 规则和监管流程。从一开始就解释检查的内容,以管理农民的期望,可以最大限度地减少顾虑,并为农民提供提出更多澄清问题的机会。在检查期间,检查员可能有以下机会进一步讨论具体的 PSR 要求:
Metzger 等人描述了一个数据处理框架,该框架通过 NEON 的涡流协方差塔和机载测量数据集中的临时示例进行了说明。总体而言,这一技术概念似乎对简化来自不同测量站的特定数据处理步骤的自动化具有潜在价值,但在当前版本的论文中很难认识到更广泛的科学价值。我必须承认,我很失望地发现这些工具的描述支离破碎,科学结果和结论的支持力度很弱。整个分析非常具有描述性,在许多情况下对可能性产生了误导。除了未来的潜在应用之外,几乎没有努力去综合使用该工具可以学到什么。最重要的是,这篇论文没有指定科学目标,甚至没有涉及建模的范围,而这正是该期刊读者的主要兴趣所在。这份手稿似乎需要做很多工作才能使结果和讨论对科学界有用,但在进行重大澄清后,可能值得重新考虑。另一位审稿人已经提供了有关如何实现这一目标的详细指导,我同意他/她的观点。我还有其他顾虑,希望可以在修订中得到解决。