发现静脉采血和指尖采血之间的等效性的新研究可以改善严峻环境中战士的诊断测试。战士经常被部署到有接触罕见热带疾病、新出现的病毒病原体或生物战剂风险的地点。在暴露时快速诊断疾病并及时采取医疗对策的能力可以帮助保护作战人员、阻止疾病传播并支持任务。尽管在多功能诊断能力方面取得了显着进步，但使用静脉穿刺（从静脉抽取血液）收集血样需要经过培训的医务人员，并且战士可能必须长途跋涉才能完成此程序。如果简单地刺破手指的毛细血管血就能产生相同的测试结果，那么作战人员就可以在更靠近部署地点的地方、在更短的时间内得到诊断和治疗。
Irrigated Agriculture: Technologies, Practices, and Implications for Water Scarcity
GAO 的发现在美国，灌溉占淡水使用量的 40% 以上。该国的一些地区灌溉严重，水资源紧张。农民可以选择灌溉技术和节水做法，以更好地管理淡水这一日益有限的自然资源。农民可以获得多种灌溉技术，可以提高用水效率。灌溉技术包括微灌，即在植物附近喷少量水；喷水灭火系统，通过喷嘴喷水；和重力系统，水淹没田地或流下犁沟。此外，灌溉安排等做法可以帮助农民避免过度灌溉。农民还可以使用精准农业技术，例如土壤湿度传感器、计算机或智能手机决策支持工具以及灌溉设备的远程控制来帮助优化灌溉调度。美国本土的灌溉地区（2012 年）和缺水地区（2015 年）采用和使用高效的灌溉系统，通过提高作物产量、降低成本和其他投入，最
GoodAI LTM Benchmark v3 Released
GoodAI LTM 基准测试的主要目的一直是作为我们在开发能够持续和终身学习的代理方面取得进展的客观衡量标准。但是，我们也希望它对开发此类代理的任何人都有用。为了实现这一点，我们已将此版本定位为更易于理解并产生更标准化的结果，我们希望这些结果更容易进行比较和分析。从基准测试的第一个版本开始，我们就将特定的测试实例分组到数据集或任务类型中。例如，有一个名为“购物清单”的数据集，我们可以从中抽取任意数量的不同测试实例，以评估代理记住一系列物品并保留用户购物清单的更新版本的能力。在早期版本中，每个测试可能会产生任意数量的分数点，并且这些分数点未标准化。这可能导致令人困惑的情况，即通过高度复杂的测试
On Arrest Filters and Empirical Inferences
我一直在思考 Roland Fryer 关于警察使用武力的工作论文，这篇论文的灵感来自 Europile 的这个帖子以及 Michelle Phelps 和 Ezekeil Kweku 的精彩帖子。Europile 帖子包含 Fryer 为寻找警察枪击事件中的种族偏见而进行的实证研究的快速、精确和深刻的总结。有两个不同的观察池：逮捕池和射击池。逮捕池由“休斯顿警察局随机抽取的警察与平民互动样本组成，这些互动来自更有可能使用致命武力的逮捕代码：企图谋杀公共安全官员、严重袭击公共安全官员、拒捕、逃避逮捕和干扰逮捕。”射击池是导致一名警官开枪的互动样本，同样发生在休斯顿。重要的是，后者不是前者的子集
