Faces of Loudoun: Clive Gilmore
全球能源创新者在劳登县蓬勃发展 Hanley Energy 是一家全球关键电力和能源管理解决方案创新者，于 2009 年开始在爱尔兰运营，随后于 2015 年在劳登县开设了美国总部。该公司的核心能力……文章《劳登的面孔：Clive Gilmore》首先出现在弗吉尼亚州劳登县经济发展局。
最近出版的《欧洲纯粹与应用数学杂志》第 10 卷第 1 期以纪念克莱夫·格兰杰的形式出版。您可以在此处找到目录，所有文章都可以免费下载。这期纪念刊由 Jennifer Castle 和 David Hendry 共同编辑。贡献的论文包括与预测、协整、非线性时间序列和模型选择有关的论文。这是一本非常棒的重要调查类型论文集，绝对值得一读！© 2019，David E. Giles
More Tributes to Clive Granger
作为我最近的帖子“Clive Granger 特刊”的后续，我收到了一封来自 Eyüp Çetin（欧洲纯粹与应用数学杂志编辑）的电子邮件。Eyüp 善意地指出，“.........实际上，我们在 2010 年 5 月 27 日，也就是他逝世一周年之际，在 https://www.ejpam.com/index.php/ejpam/issue/view/11 上发表了第一期纪念他的特刊。我们认为这是世界上第一期纪念他的特刊。目录可在此处找到 https://www.ejpam.com/index.php/ejpam/issue/view/11/showToc。另一个值得注意的一点是，我们还发表
了解灵长类动物如何在社会上互动对于他们的福祉和科学研究都很重要。由Amanda Murti博士，Clive Wilson，Antonio Pemberton，Tatiana Corey博士，Loveness Dzikiti博士，John Elsworth博士和Virscio Inc.的Calvin Carpenter博士进行的一项新研究。
Perspectives From A Senior Staffer And NIH Loyalist: The Dark Side Of NIH Leadership
来自一位高级职员和NIH忠实拥护者的观点：NIH领导力的黑暗面，由一位匿名NIH官员通过Paul Thacker的《虚假编年史》（The Diseformution Chronicle），作为直接与NIH导演办公室合作的人，我对NIH在纽约时报和科学杂志等地方的卑鄙报道感到沮丧。我几乎没有阅读的内容与自己的经验，我担心科学家和公众对世界上最大的生物医学研究资助者的真正问题有着错误的看法。每个大型机构都充满了宫殿政治，但今天的NIH遭受了在董事办公室中深深的高级领导层的痛苦，而这是由Enmity和Enliblesclive andmitive andmitive andmitive andmit
Rachel Reeves is wrong to say there was no alternative to her tax-raising budget | Letters
Anne Gray 和 Clive Needle 写道，财富税比提高雇主的国民保险 (NI) 缴款更有利于工人，而 John Digney 则主张对土地价值征税 Rachel Reeves 在征收就业税和提高雇主国民保险 (NI) 缴款方面似乎表现出极其缺乏想象力（“我们别无选择”：Reeves 向 CBI 辩护她的预算，11 月 25 日）。一些消息来源提出了对工人和小企业更友好的方式来填补财政部所谓的 220 亿英镑的漏洞。例如，财政研究所 (IFS) 估计，对 500,000 英镑以上的资产仅征收 0.17% 的财富税，每年就能筹集 100 亿英镑。Prem Sikka 去年估计，对 1
Just Aircraft SuperSTOL ZK-SNP
我们之前曾发布过关于 Peter Steers 的 Just Aircraft SuperSTOL ZK-SNP 的帖子，但我们没有非常清晰的照片。然而，Clive Wilkinson 于 2023 年 11 月参加了黑斯廷斯的 Taildraggers Day，并拍摄了这张 Peter Steers 驾驶 ZK-SNP 的漂亮照片，很可能赢得了定点着陆比赛。自 2024 年 5 月 3 日起，该飞机已出售给 Motueka 的 SNP Syndicate。
5 Key Characteristics of Data Quality for Asset Management
正如数学家 Clive Humby 所说，“数据是新的石油。” 就像石油一样，我们需要提炼和处理我们的数据以使其有用——但这个概念缺少了基础的第一步。在开始分析或运行人工智能 (AI) 算法之前，首先确保“石油”的质量至关重要。人工智能的一个经常被忽视的方面是算法无法区分好数据和坏数据。相反，它基于逻辑工作，从提供的数据中的模式中学习。稳健、高质量的数据集对于训练和验证至关重要，可确保 AI 模型准确可靠。如果数据不足，分析和算法可能会将您引向错误的道路。了解原始数据的来源对于了解输出是否有价值、值得信赖、可靠和可操作至关重要。
UK's 'Friendly Invasion' 70 years on
在童年时期，克莱夫·史蒂文斯 (Clive Stevens) 会敬畏地凝视着小型 B-17 飞行堡垒模型，
