西水麦冬 Shen H.Tang, Jia W.Yang & X.Z.He, in He, Dai, Xu, Yang et Tang, 2026. DOI: doi.org/10.3897/phytokeys.275.189435 摘要 茜草科的一个新种——西水麦冬 (Ophiorriza xishuiensis) 是来自中国的描述。该新物种是贵州省、四川省和重庆市交界处丹霞地貌的特有物种。它是一种草本植物，根茎长1-7厘米，节3-11个，大多数叶子排列明显不等对。它的叶片基部有些不等边，花序密集，聚伞状，小苞片发育良好。我们调查了中国贵州的两个人群。这个新分类单元已被其他人在中国四川和重庆
JetBlue Raises Fuel Cost Forecast as Middle East Conflict Pressures Oil Markets
由于持续的中东冲突推高油价并打压旅行需求，捷蓝航空上调了第二季度燃油成本预测。
We must demonstrate progress is being made towards achieving climate goals, says ICAO chief
需要立即采取协调和包容性的全球行动，以证明气候变化正在加速取得进展......
Aviation Safety Management System (SMS) & Proactive Risk Mitigation
航空安全管理体系（SMS）是一个结构化框架，可确保系统地识别、评估和控制航空安全风险。它强调主动缓解风险，重点是在危险升级为事件之前对其进行预测，从而增强运营弹性和监管合规性。 1. 安全范式的演变：从安全-I 到安全-II 历史上，商业......
Serbia tightens rules on foreign airlines' traffic rights
塞尔维亚民航局已对其管理外国航空公司的法规进行了修订，引入的变化可能会对在该国运营飞机的航空公司产生重大影响。最值得注意的修正案涉及第三和第四自由交通权的使用。这些是国际航空中最基本的权利，允许航空公司将乘客从本国运送到另一个国家（第三自由），然后从该外国运送回本国（第四自由）。例如，德国航空公司可以根据这些权利将乘客从德国运送到塞尔维亚并返回。根据修订后的规则，塞尔维亚明确表示，只有始发或终止于指定该航空公司的国家或欧盟境内任何地方（如果是欧盟航空公司）的航班才会获得定期国际航班的许可。虽然这一变化可能看起来是技术性的，但它强化了这样的原则：在塞尔维亚运营的外国航空公司预计将主要利用航权将塞
Air Serbia to ink interline agreement with WestJet
新闻快讯 西捷航空将成为塞尔维亚航空在加拿大的新合作伙伴，距离推出飞往多伦多的航班仅一周多时间。昨天在卢布尔雅那举行的斯洛文尼亚航空和旅游业峰会上，塞尔维亚航空首席执行官吉里·马雷克 (Jiri Marek) 表示：“上周我们推出了多伦多航线，在接下来的几天里，我们将宣布与西捷航空达成联运协议，接下来还会有更多协议。这将允许多伦多以外的地区实现互联互通。一旦达到一定规模，代码共享通常是合作的第二阶段”。联运协议是航空公司之间的商业安排，使乘客能够通过一次预订乘坐不同承运商运营的航班。它可以实现协调票务、行李转运至最终目的地以及简化中转处理。西捷航空是加拿大第二大航空公司，仅次于加拿大航空，运营
American Airlines will Suspend These 6 Domestic Routes, Here’s Why
由于航空燃油价格上涨迫使新一轮运力调整，美国航空 (AA) 今年夏天将暂停 6 条国内航线。《美国航空将暂停这 6 条国内航线，原因如下》的帖子首先出现在 Aviation A2Z 上。
Delta Air Lines Athens to Atlanta Flight Diverts To New York For A330 Crew Swap
达美航空从雅典飞往亚特兰大的航班 DL223 在一名飞行员在大西洋中部生病后，改飞纽约肯尼迪机场进行机组人员调换。达美航空从雅典飞往亚特兰大的航班改道飞往纽约进行 A330 机组人员调换的帖子首先出现在航空 A2Z 上。
A Study Isn’t “Worthless” Because It’s Incomplete
个人权利与表达基金会 (FIRE) 最近发布了 David Primo 的一项研究，通过活动贡献数据衡量教师观点的多样性。教师捐赠者的平均得分仅略高于伯尼·桑德斯和伊丽莎白·沃伦等进步派人士。调查结果和批评迅速传播。《一项研究并非因为不完整而“毫无价值”》一文首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
Lessons from Appeals Board Shipping Costs Ruling
在洛克希德·马丁航空公司（ASBCA No. 63621）一案中，武装部队合同上诉委员会强调了一个实际观点：对这些义务的遵守取决于货物的履行方式，而不是相关成本后来被视为直接还是间接。
GAO 的发现国防部 (DOD) 对确保联邦电子健康记录 (EHR) 的网络安全负有主要责任。联邦电子健康记录现代化办公室 (FEHRM) 负责对联合职能提供指导和监督。为此，FEHRM 致力于通过为合作伙伴机构提供协调机会并发起联合活动来增强系统安全性，从而改善机构间网络安全和隐私协作。因此，FEHRM 促进了伙伴机构之间的合作；然而，通过充分解决领先做法，合作将会得到改善。例如，它没有完全阐明与电子病历网络安全或其中数据隐私相关的具体或共同目标或结果。此外，FEHRM 报告称，它没有相关的绩效衡量标准来监测这些成果的进展情况。 FEHRM 在多大程度上遵循领先的机构间合作实践 解决机构间合
GAO 的发现美国劳工统计局 (BLS) 的就业形势报告（就业报告）根据两项调查（一项针对家庭（家庭调查）和一项针对雇主（机构调查））的数据提供了国家经济的关键信息。具有就业数据专业知识的利益相关者表示，该报告总体上满足了用户的需求。然而，他们表示，偶尔的大幅修改可能会使数据对于及时做出决策的作用降低，而且由于随着时间的推移调查响应率较低，美国劳工统计局面临着数据质量的风险（见图）。 BLS 实现了 2020 至 2025 财年数据精度和修订规模的目标，但在 COVID-19 大流行期间放宽了一项目标。 2015 年 10 月至 2025 年 9 月就业报告调查的响应率 BLS 通过各种方式获
■概要 美国寿险公司普通账户中股票占比仍维持在2.3%的较低水平。 120 年前的阿姆斯特朗研究至今仍被认为是其中的一个因素。 1905年，当时三大寿险公司之一的Equitable的内部冲突，增加了公众对寿险公司实际管理的兴趣。对此，由参议员威廉·阿姆斯特朗领导的纽约州参众两院联合委员会对人寿保险行业进行了调查。次年（1906年）发布的一份调查报告提出了针对整个人寿保险业务的纠正性立法措施，并于同年在纽约州颁布为法律。它还对其他州的保险管理产生了重大影响。当时，人寿保险公司是美国最大的金融机构，下属商业银行。由于调查揭露了管理层个性化等丑闻，寿险公司不可避免地被剥夺了控制其他业务的手段。此后大
▼研究者的眼睛☆消费者的“福祉”在SDGs之外受到质疑 - 从“好东西”到“好条件”，Beyond GDP时代的消费者理解☆我希望学术界“说什么” - 2014年STAP细胞骚乱 - ☆迈向光有效率还不够的时代 - “Mempa消费”中看到的价值观变化---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ▼《经济学人周刊》☆中东冲突加剧导致欧元区通货膨胀
競合AIに対するAndroid機能へのアクセス提供－EUデジタル市場法
■摘要 欧盟《数字市场法案》(DMA) 第 6 条第 7 款规定，操作系统提供商必须向其他服务提供商提供与其自身服务相同级别的操作系统功能。欧盟委员会正在采取措施，明确该规定如何适用于谷歌的人工智能服务。该临时认证规定，Android设备的操作系统功能必须以与我们自己的AI服务（Gemini）相同的方式提供给其他公司的AI服务。在日本，《生成型人工智能调查报告Ver.》 2.0》指出，限制移动操作系统提供商提供人工智能服务可能违反针对其他公司人工智能服务的反垄断法。 2026 年 4 月 27 日，作为“规范程序”（以下简称“规范程序”）1 的一部分，欧盟委员会向 Google 发出了临时承认
ユーロ圏失業率（2026年4月）－失業率は横ばい、若年失業率は低下
6月1日，欧盟委员会统计局（Eurostat）公布了欧元区失业率，结果如下。 [欧元区失业率（21个国家，2026年4月，经季节调整）] - 失业率为6.3%，高于市场预期（6.2%），与上月（6.3%）持平（图1和图2） - 失业人数为11,075,000人，比上月（11,159,000人）减少84,000人 1 中位数由彭博社编译。这同样适用于下面的预测值。欧元区（21个国家）4月份失业率为6.3%，与3月份（6.3%）持平。此外，过去的失业率数据也略有下调（2016年3月为6.2→6.3%，2月为6.3→6.4%，1月为6.2→6.3%）。 4月份失业人数环比减少8.4万人，继3月份（-
The art and science of hyperparameter optimization on Amazon Nova Forge
针对特定领域的任务进行微调意味着在不降低模型总体能力的情况下提高某一领域的性能，而实现这种平衡比看起来更难。这篇文章将介绍如何实现这种平衡，从为数据和任务选择正确的定制策略，到配置最影响结果的训练参数，例如学习率、批量大小和检查点。我们还介绍了导致训练运行浪费的常见错误以及如何及早发现这些错误，以便您可以提高域性能，而不会降低一般功能或因可避免的故障而消耗计算资源。最后，您将了解如何在不降低一般功能的情况下提高域性能，以及如何避免因平衡错误而导致代价高昂的故障。
