A simple measure of monetary policy transmission
达拉斯联储的 Sam Schulhofer-Wohl 提出了一种新的货币传导措施。他建议美联储应该以三方一般抵押品利率（TGCR）为目标，而不是联邦基金利率：我制定了一种新的衡量标准，衡量联邦公开市场委员会（FOMC）的货币政策立场如何通过货币市场传导。该措施基于预测误差 [...]
How Would You Measure Up NOW To Your self In Your Prime?
来自 Jocko Underground 163. 成为 Jocko Underground 的一部分：https://www.jockounderground.com/subscribe 参与 Twitter/Instagram 上的对话：@jockowillink @echocharles SupplyThe 帖子“你现在如何衡量自己在巅峰时期的表现？”首先出现在特种部队新闻上。
Study abroad delivers measurable career impact, data finds
在一份新报告发现出国留学项目对学生的职业成功和收入产生可衡量的影响后，美国教育工作者正在倡导继续扩大出国留学项目的覆盖范围。数据发现，出国留学后对职业生涯产生了可衡量的影响，数据首先出现在《PIE News》上。
Rethinking What We Choose to Measure in Schools
在推动问责制的过程中，这位教育工作者努力应对信息过载和课堂时间减少的问题。
GAO 的发现美国军队在全球范围内开展行动，同时做好立即应对新出现的安全威胁的准备。在过去 49 个财政年度中，除 4 个财政年度外，国防部 (DOD) 都必须在以持续决议 (CR) 形式的临时拨款的情况下执行其重要的国家安全使命。根据 CR 规定，各机构何时收到最终拨款以及为已经开始的财政年度提供多少资金存在不确定性。此外，CR 还包括限制启动新计划或增加武器系统和弹药产量的限制。国防部官员近年来公开表示，CR 阻碍了军队完成任务和履行管理职能的能力。国防部已做出调整，以在 CR 的限制下继续满足任务需求。在许多情况下，现有数据无法精确衡量 CR 对国防部行动的影响程度。然而，GAO 审查的
What Using AI for My Mom’s Cancer Taught Me
癌症不是一朝一夕就能被打败的。这是一个又一个决策的引导。人工智能没有告诉我们该选择什么。但它帮助我们了解我们要在什么之间做出选择。在一场以小收益衡量的斗争中，这种清晰本身就是一种天赋。《使用人工智能治疗我妈妈的癌症教会了我什么》一文首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
UK inflation overshoots forecasts in cost of living warning
通胀超出了经济学家的预测，向英国央行发出了关于其稳步降息步伐的警告。英国国家统计局 (ONS) 公布的新数据显示，截至 12 月的一年中，消费者价格指数 (CPI) 通胀（衡量物价增长的主要指标）达到 3.4%。经济学家 [...]
What we can learn from public debt reductions in OECD countries
有一篇有趣的论文表明，关注债务与 GDP 的比率来衡量财政健康状况可能不是正确的事情。话虽如此，债务与GDP比率仍然是经济学家主要工具箱的一部分。比率上升被视为坏事，比率下降则被视为好事。这[...]
Going beyond pilots with composable and sovereign AI
今天标志着企业人工智能采用的拐点。尽管在生成式人工智能方面投入了数十亿美元，但只有 5% 的综合试点项目能够带来可衡量的商业价值，而且近二分之一的公司在投入生产之前就放弃了人工智能计划。瓶颈不是模型本身。阻碍企业发展的是周围的基础设施：数据可访问性有限、僵化……
つながらない権利と人的資本経営－勤務時間外連絡をめぐる境界管理の制度設計
■概要 在日本，下班后接触现象广泛存在，其对健康、睡眠和疲劳的影响已被国内外实证研究所证实。从欧洲的制度来看，制度设计的核心是在“原则上禁止，有限例外”的框架内组织工作时间以外的接触。边界管理的有效性不是由制度的有无决定的，而是由管理行为、评价体系和技术设置三点决定。使用健康、敬业度和营业额等人力资本 KPI 可视化边界管理的运营状态及其影响。日本企业人力资本管理的可持续性取决于它们是否能够建立在保护边界的同时承担特殊领域的业务。下班后的交流在日本的工作环境中非常普遍，是影响睡眠、疲劳和心理脱节的结构性因素。本文综合国内外制度比较、实证研究以及管理行为、技术措施、人力资源KPI等方面的分析，系
How Palo Alto Networks enhanced device security infra log analysis with Amazon Bedrock
Palo Alto Networks 的设备安全团队希望检测潜在生产问题的早期预警信号，以便为中小企业提供更多时间来应对这些新出现的问题。他们与 AWS GenAIIC 合作开发由 Amazon Bedrock 提供支持的自动日志分类管道。在这篇文章中，我们讨论 Amazon Bedrock 如何通过 Anthropic 的 Claude Haiku 模型和 Amazon Titan Text Embeddings 协同工作来自动分类和分析日志数据。我们探索这个自动化管道如何检测关键问题，检查解决方案架构，并分享实现可衡量的运营改进的实施见解。
Trump’s economic platform 'roils' key swing state ahead of midterms
根据 Politico Playbook 的一份报告，今年即将举行“密切关注”中期选举的关键摇摆州仍受到唐纳德·特朗普标志性经济政策关税的“扰乱”，这使得共和党在负担能力方面传达获胜信息的努力进一步复杂化。正如 Politico 的 Adam Wren 的报告所指出的，密歇根州在 2026 年中期选举中比几乎任何其他州都有“更多的战场国会席位”可供争夺，除了民主党必须保住参议院席位才能获得众议院控制权，以及州长取代任期有限的民主党人格雷琴·惠特默(Gretchen Whitmer)的竞选之外，目前两党之间的民意调查结果不分伯仲，一名独立候选人的得票率达到了两位数。密歇根州也是受特朗普关税影响最
The Impact of Impact Investing
作为风险投资先驱和 Apax Partners 联合创始人，罗纳德·科恩爵士亲身经历了基于严格衡量的风险和回报的投资框架的出现。科恩关于一场新革命正在进行、将社会、环境或发展成果纳入其中的说法可信度如何？
Are We Designing Learning For Humans—Or For Algorithms?
真正的学习是通过犯错误、花时间反思错误并从中学习来获得的。这些东西都无法通过算法来衡量。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
L&D ROI: 3 Strategies For Convincing Management To Invest In Modern Learning Technology
探索如何衡量学习和发展的投资回报率，并深入了解培训投资回报率，以说服管理层进行技术学习投资。这篇文章首次发表在电子学习行业。
How Many Fish Are Born Each Year
了解特定年份出生的鱼类数量（一种称为年份强度的衡量标准，意味着在特定产卵年份存活下来的鱼类数量）对于做出管理鱼类种群的明智决策至关重要。但由于繁殖的自然起伏、死亡率的变化以及[...]
From Incident Rates to Exposure Signals: Rethinking Safety Risk Measurement in Critical Jobsites
重新思考如何衡量关键工作场所的安全风险，从事故率转向暴露信号和实时风险指标。
