会员圣诞饮品 2025 年 12 月 4 日 — 下午 6:00 至晚上 8:00 匿名（未验证）2025 年 11 月 5 日 查塔姆研究所 加入我们在圣詹姆斯广场 10 号，有机会与查塔姆研究所其他成员和工作人员举杯。加入我们在圣詹姆斯广场 10 号，有机会与查塔姆研究所其他成员和工作人员举杯。今晚是一个与查塔姆研究所其他成员和工作人员见面的特殊机会圣诞树。请注意，该招待会仅向查塔姆研究所会员开放。遗憾的是，我们无法注册非会员客人。该研究所享有尊重和信任的地位，并致力于在所有活动中促进包容性对话。活动参加者应遵守我们的行为准则来维护这一点。
Shaping the future of global health: Who will make the rules?
塑造全球健康的未来：谁来制定规则？ 2025 年 11 月 12 日 — 下午 3:00 至下午 4:00 匿名（未经验证）2025 年 11 月 5 日查塔姆研究所和在线 在美国第一全球卫生战略 (AFGHS) 发布后，非洲疾病预防控制中心主任 Jean Kaseya 博士和其他专家评估了南半球国家如何应对。在美国第一全球卫生战略 (AFGHS) 发布后，非洲疾病预防控制中心主任 Jean Kaseya 博士评估了南半球国家如何应对自重返办公室以来，特朗普政府对全球卫生安全的政策产生了持久的影响。预算削减和领导层的撤回暴露了体系的弱点，使全球南方处于不稳定的境地。几十年来，美国是世界卫生组织
Ethical Stimulus for a Time of Climate Crisis
访问这份报告，该报告认为应用伦理学为确定气候行动正常化和加速实施的新途径提供了广阔的前景。
米関税政策がもたらすインフレ圧力－9月CPIにみる足元の動向とリスク要因
■摘要 虽然由于联邦政府机构部分关闭，政府统计数据从10月份开始暂停发布，但破例发布的9月份消费者价格指数（CPI）显示，综合指数和核心指数均较去年同月上涨3.0%。虽然核心指数较上月略有下降，但证实5月份以来综合指数保持温和上涨趋势。从CPI细分来看，核心服务业（住房成本）继续呈现逐步下降的趋势，但核心服务业（不含住房成本）的下降近期已趋于停顿。核心商品价格自2025年初春开始上涨，但受关税影响的上涨目前仅限于部分商品。事实上，特朗普政府刚推出高关税政策时，就有人担心进入早春物价会大幅上涨。但目前影响有限，预计CPI涨幅约为+0.7个百分点，低于最初预期。此次经济低迷背后的因素包括对中国的关
インドネシアGDP（25年7-9月期）～5.04％と底堅い成長を維持
印尼2025年7月/9月实际GDP增长率与去年同期相比为5.04%，几乎与市场预测的5.0%一致。虽然较上季度（5.12%）略有放缓，但仍保持在 5% 的水平，表现出稳健性。内需方面，私人消费保持稳定，但投资放缓。从外需看，出口继续大幅增长，净出口贡献因进口放缓而相对提高，外需对增长的贡献扩大。 特别是对美国的出口，尽管关税风险依然存在，但最后一刻的出口仍保持稳定。虽然出口大幅增长，但某些商品（如棕榈油和服装）可能因关税影响而下降，因此未来的贸易策略需谨慎。 8月下旬，发生大规模反政府抗议活动，主要城市交通物流暂时中断。尽管企业活动和消费者信心出现谨慎迹象，但迄今为止尚未确认GDP统计数据存在
■摘要 我每天都会听到“susu”这个词。有些人热情地将一生奉献给“押胜”，而另一些人则深深地爱上了“押胜”。有些人对退休或结婚的消息感到非常震惊，无法从中恢复过来。对于这样的人来说，“押胜”比什么都珍贵，“押胜”不仅仅是一种爱好，而是接近一种生活方式。然而，不知不觉间，“Oshi”这个词就离开了个人的热情，并融入了社会结构。原本应该是“关系”的东西，现在却被谈论和使用在“结构”中。在这篇文章中，作者，也有点宅男，以2024年2月举行的京都市长选举中使用的“押胜”这个词的陌生为线索，承认了他对“押胜”这个词的原始轮廓的个人看法。 ■目录1 - 不舒服“Oshisen” 2 - “类别 3 中更
■摘要 作者目前几乎每天都在使用Generation AI。虽然他们感受到了新一代AI功能的提升，但并不一定对此充满信心。前几天，我收到了生成人工智能的回复，内容涉及一篇论文，其标题、作者姓名和出版物都是巧妙创建的虚假信息。如果一个人用虚假信息做出回应，就很难原谅。为什么犯类似错误的生成式人工智能反而被认为是有能力的，并被认为是抢走了人类工作的东西？ ■目录 1 - 我们现在每天使用的生成式人工智能 2 - 制造虚假信息的能力很强 3 - 我们对生成式人工智能的容忍度是否比人类更高？ 1 - 我每天都在使用的生成式人工智能 在《研究员之眼》2024 年 8 月号中，作者表示，“我没有丝毫感觉到
働く人の飲酒量とリスク認識：適正化に気づくのはどのような人か
■概要 厚生劳动省建议优化饮酒量，指出当男性每天的纯酒精摄入量超过 40 克、女性每天的纯酒精摄入量超过 20 克或更多时，患生活方式相关疾病的风险就会增加。然而，从事危险饮酒的人群比例并没有改善。在本文中，我们利用针对员工的调查数据，从身体状况不佳、体检史和健康素养水平较高等方面，分析了哪些类型的高危饮酒人群意识到“需要适量饮酒”。 ■目录 1 - 简介 - 优化饮酒量的挑战 2 - 实际饮酒状况和优化饮酒量的方法 1 |本次调查中优化饮酒量的方法 2 |认为需要“优化饮酒量”的人的特征 3 - 总结 - 只有在健康状况不佳后才认识到优化饮酒量的必要性 厚生劳动省将“男性每天 40 克以上、
在房地产市场上，房价明显呈现上涨趋势。根据根据房地产交易价格计算的房地产价格指数（2010年平均：100），截至2025年6月，独栋别墅价格为118.8，公寓价格为216.8（均为全国范围，经季节调整，于2025年9月底发布）。房价上涨固然是低利率环境、房贷减税、资产通胀等因素造成的，但住房政策变化的影响也不容忽视。 2006年，住房基本法颁布即将迎来20周年，这部法律标志着日本住房政策从“确保数量”转向“提高质量”的重大转变。自战争结束以来，解决住房短缺问题一直被视为首要任务，但随着出生率下降和人口老龄化，政策重点已转向建设持久、高性能的住房。例如加强长期优质住房体系和节能标准。根据国土交通
Opening remarks by President António Costa at the COP30 plenary session
2025 年 11 月 6 日，欧洲理事会主席安东尼奥·科斯塔出席在巴西贝伦举行的 COP30。在全体会议开幕致辞中，他重申了欧洲对明确气候目标的承诺，并表示与那些面临最大风险的人站在一起。他强调需要采取强有力的多边行动来应对气候紧急情况。
Learn your 2026 TRICARE health plan costs
随着 2025 年即将结束，现在是时候开始考虑您家人明年的医疗保健选择了。您应该知道，您的 TRICARE 健康计划费用将从 2026 年 1 月 1 日开始发生变化。根据您的计划，这些费用可能包括注册费、保费、费用分摊和共付额。
Beyond Numbers: How to Humanize Your Data & Analysis
闪烁的网格视错觉是原始数据如何误导我们、导致我们看到错误趋势的完美比喻。为了摆脱“数据丰富，行动匮乏”的悖论，组织应该需要数据人性化。这种方法的重点是将抽象指标（“内容”）转化为清晰的、可操作的故事（“原因”）。它需要像“数据工匠”这样的新角色，这是“讲数据故事”的核心能力，并专注于证明这些更清晰的见解的财务影响（投资回报率）。超越数字：如何人性化您的数据和分析的帖子首先出现在走向数据科学上。
Expected Value Analysis in AI Product Management
关键概念和实际应用介绍人工智能产品管理中的期望值分析一文首先出现在《走向数据科学》上。
IT as the new HR: Managing your AI workforce
您的组织已经在招聘数字化员工。现在的问题是，IT 部门是否真正将这些“类人”系统作为劳动力的一部分进行管理，或者只是作为技术堆栈中的另一个应用程序来管理。 AI 代理不再只是另一种 AI 工具，它正在成为需要与人类员工相同的生命周期管理的数字同事：入职、……后 IT 作为新的 HR：管理您的 AI 劳动力首先出现在 DataRobot 上。
Pixazo’s Big Leap: The AI That Doesn’t Just Draw, It Directs
一些新闻报道悄悄地从人们的视线中溜走，但时不时地，就会有一些新闻报道让人感觉像是明天的预演。本周，总部位于印度的创意技术初创公司 Pixazo 宣布将在其 API 套件中添加人工智能视频生成功能。听起来很简单，对吧？但如果您一直关注快速生成媒体的世界，您就会知道这是一个不小的飞跃。 Pixazo 的举措意味着开发者、创作者和企业现在可以将视频生成直接插入他们的应用程序中，无需电影摄制组或编辑套件。想象一下输入脚本或上传 [...]
What exactly does word2vec learn?
word2vec 到底学习什么以及如何学习？回答这个问题相当于在一个最小但有趣的语言建模任务中理解表示学习。尽管 word2vec 是众所周知的现代语言模型的先驱，但多年来，研究人员缺乏描述其学习过程的定量和预测理论。在我们的新论文中，我们最终提供了这样一个理论。我们证明存在现实的、实用的机制，其中学习问题可以简化为未加权的最小二乘矩阵分解。我们以封闭形式求解梯度流动动力学；最终学习到的表示由 PCA 简单给出。word2vec 的学习动态。当从小初始化开始训练时，word2vec 以离散、连续的步骤进行学习。左：权重矩阵中的排名递增学习步骤，每个步骤都会减少损失。右图：潜在嵌入空间的三个时间
