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后 9/11 时代的战争与牺牲 | 皮尤研究中心
序言 9/11 事件后，美国在阿富汗和伊拉克发动的战争是独一无二的。这个国家从未卷入过如此长时间的冲突。也从未在如此小的人口比例下进行过持续的战争。本报告旨在探讨由这些历史异常现象引发的一系列问题。本报告以皮尤研究中心于 2011 年夏末进行的两项全国性调查为基础，当时正值阿富汗战争爆发 10 周年纪念日临近。其中一项调查是在具有全国代表性的 1,853 名退伍军人样本中进行的，其中包括 712 名在 2001 年 9 月 11 日恐怖袭击后服役的现役军人。另一项调查是在具有全国代表性的 2,003 名美国成年人样本中进行的。报告对比了 9/11 事件后退伍军人、9/11 事件前退伍军人和普通民众对一系列问题的态度，包括牺牲、分担负担、爱国主义、阿富汗和伊拉克战争的价值、军队的效率和现代军事战术的有效性、打击恐怖主义的最佳方式、恢复征兵制的可取性、美国在世界上的地位以及军人和平民之间的理解差距。报告还生动地描绘了过去十年在全志愿军队服役的回报和负担，尽管只是用数字来描绘。2011 年春季，时任参谋长联席会议主席的迈克·穆伦海军上将向西点军校毕业生发表演讲，针对军民差距问题发表了一些尖锐的评论。自共和国成立之初，军民差距问题就一直吸引着士兵、平民、将军、政治领袖和学者。“我担心他们不了解我们，”穆伦海军上将谈到国家平民时说道。“我担心他们无法理解我们所承担的重担，也无法理解我们从战场归来所付出的代价。”我们希望本报告有助于弥合这些理解上的差距。与所有中心报告一样，我们的研究并非旨在宣传任何事业、意识形态或政策建议。我们唯一的使命是提供信息，而不是开药方。我们希望读者会发现本报告内容丰富。关于作者
中重度创伤性脑损伤成人危重患者的神经预测指南
摘要背景：中度至重度创伤性脑损伤 (msTBI) 在世界范围内具有很高的发病率和死亡率。准确的神经预测对于指导临床决策至关重要，包括患者分诊和过渡到舒适措施。在这里，我们提供了有关 msTBI 神经预测中常用的主要临床预测因子和预测模型的可靠性的建议，指导临床医生为代理决策者提供咨询。方法：使用建议评估、制定和评估等级 (GRADE) 方法，我们对文献中引用的临床最相关的预测因子和预测模型进行了系统的叙述性回顾。审查涉及制定特定人群/干预/比较/结果/时间/环境 (PICOTS) 问题并采用严格的全文筛选标准来审查文献，重点关注四个 GRADE 标准：证据质量、结果的可取性、价值观和偏好以及资源使用。此外，还起草了针对神经预测关键原则的良好实践建议。结果：在筛选了 8125 篇文章后，有 41 篇符合我们的资格标准。我们选择了 10 个临床变量和 9 个评分量表。许多文章对“不良”功能结果的定义各不相同。为了保持一致性，我们将“不良”视为“不利”。尽管许多临床变量与 msTBI 的不良结果有关，但只有在入院时双侧瞳孔无反应，且评估准确且不受药物或损伤影响的情况下，才被认为对于为代理人提供有关 6 个月功能结果或住院死亡率的咨询具有中等可靠性。在预测模型方面，严重头部受伤后皮质类固醇随机化 (CRASH)-basic、CRASH-CT（CRASH-basic 通过计算机断层扫描功能扩展）、国际 TBI 临床试验预后和分析任务 (IMPACT)-core、IMPACT-extended 和 IMPACT-lab 模型被推荐为在预测 14 天至 6 个月死亡率和 6 个月及以后的功能结果方面具有中等可靠性。当使用“中等可靠性”的预测因子或预测模型时，临床医生必须承认预后存在“相当大的”不确定性。结论：这些指南为临床医生在为 msTBI 患者的代理人提供咨询时，就个别预测因子和不良结果预测模型的正式可靠性提供了建议，并提出了神经预测的广泛原则。
XTX Markets Technologies Limited（“公司”）
XTX Markets Technologies Limited（“公司”）截至2023年12月31日的年度战略报告董事会（“董事会”）致力于道德商业行为，并期望董事和所有员工遵循最高的诚信标准。董事对他们的责任是根据其成员的整个成员的利益来促进公司成功的决定，并采取了决定（其他事项）对（a）对公司法令的（a）对（a）的因素（a）对公司的成功，因此感到满意。董事会主席提醒董事会在其S.172（1）的每个董事会会议上提醒董事会，这应该是对他们所做的任何决定的考虑。在下面讨论的是董事会在履行第172条第172条职责时如何考虑董事会如何考虑董事会的一些例子。董事会的主要目标是为了利益相关者的利益而促进公司的成功。该公司旨在利用其领先的技术来帮助促进更公平有效的金融市场。董事会定期评估公司治理安排及其长期价值创造策略的有效性。在做出这些决定时，董事会长期评估了任何决定的可能后果，即需要建立公司与供应商和其他对手的业务关系，以及更广泛的公司对更广泛社区的影响以及公司对高标准业务行为的声誉的可取性的影响。公司是更广泛的XTX Holdings Group（“组”）的一部分。员工董事会促进了积极而包容的文化，并相信机会平等和人们的发展。更广泛的公司的政策是完全根据绩效并根据当前的立法任命员工。董事会鼓励公司的高级管理层执行关键决策，重点关注员工的利益。全年提供培训和发展机会，例如管理培训。为了改善员工的身心健康和福祉，适当的资源和与相关专业健康专家的访问权益继续免费提供给员工。此外，在往年的员工敬业度调查成功之后，2023年底在董事会指示下进行了进一步的全面员工调查。董事会做出的调查结果被考虑并告知了随后的决定。股东董事会确保在决策前了解股东的观点。因此，它认为该小组中的其他公司是重要的利益相关者，并考虑了任何
AI/ML Innovations 最近的两次收购重点关注数字医疗日益增长的重要性
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生成式人工智能 1.0 版
RAI 工具包的生成式 AI 版本通过提供特定问题和工具来实施生成式 AI 指南和护栏，这些问题和工具旨在使生成式 AI (GenAI) 项目负责人能够确保负责任且安全地设计、开发、部署和使用这项新技术。它与 2023 年 11 月发布的 RAI 工具包 MVP 共享其结构和大部分内容，并根据 RAI 团队在此期间收到的反馈进行了一些更新。在适当的情况下，它包括新的或修改后的内容，以解决特定于 GenAI 的担忧和风险。特别值得注意的是，它包含了一个新工具，即适用性、可行性和可取性评估。附录 11 中的评估源自《生成式 AI 和大型语言模型指南和护栏报告》（2024 年 4 月），为用户提供了一份简单的问卷，以确定 GenAI 是否是满足其运营需求的合适技术。使用此工具作为预筛选工具，AI 项目团队可以避免浪费时间和资源追求 GenAI 解决方案，因为其他成本更低的 AI 或分析技术同样有效，甚至更有效。该工具包旨在作为支持每个组件自身治理流程的技术资源。根据与特定项目用例相关的风险以及特定组件的指南和要求，用户应自由选择此工具包中与用户最相关的部分。例如，对于风险较低或实验性的用例，可以跳过工具包中的许多项目。无论特定用例如何，建议使用的项目都标有 [Gate] 标签。工具包按顺序完成产品开发生命周期的每个阶段。与指南和护栏特定部分相关的项目以脚注突出显示，如下所示：对齐到：第 3D 节 - 护栏：数据合规性。这些脚注表明指南和护栏的哪一节（即本例中的第 3D 节）与此项目相关。工具包的每个项目也可以在更新的 RAI 工具包 Web 应用程序中找到，该应用程序包含可用工具的链接以及每个项目的标签以供排序。RAI 工具包的 GenAI 版本是一份动态文档，将定期更新。如对 RAI 工具包有疑问、意见或反馈，请联系：osd.pentagon.cdao.mbx.dod-rai-toolkit@mail.mil 如需要有关 RAI 问题或工具包技术实施的技术或开发人员支持，请联系 RAI 开发组 (RAIDG)：cdao-raidg@groups.mail.mil
反应性还是主动？机器人应该如何解释失败
与人类同行无缝合作以提高任务效率。在这种情况下，机器人必须具有向人类同事解释其行为的能力，无论是响应系统失败还是意外的环境观察。可解释的AI社区已经迈向了可解释的系统[2、5、10、15、16、32]。可解释的系统可以使用多种方式，包括视觉（例如图形，图像和图）[5，26，43]，运动[26，27]和自然语言（例如规则和数字响应）[5，26，43]。在这项工作中，我们研究了基于语言的解释，目的是确定改善它们的方法。随着该领域的发展和发展，重要的是要考虑系统应如何向人们提供信息，例如失败原因。例如，解释其失败的系统改善了信任[17、18、27、44、45]，透明度[44]，可理解性[11，40，41，44]和团队绩效[44]。的解释必须适应接受者的角色和经验[38]，并为非专家提供足够的（但不是压倒性的）细节来理解和对[25]采取行动，以促进迅速的帮助，以解决机器人可能无法自动纠正的异常，以使其无法自动纠正，以改善人类机动体的协作。各种研究[11，40，41]探索了人类机器人相互作用中不同的解释结构。例如，将动作与原因相结合的因果解释增强了可理解性和可取性[40]。在解释中包括失败的原因可以提高可理解性和帮助性[41]。上下文的解释，包括行动历史，使非专家能够检测和解决机器人遇到的错误[11]。这些研究[11，40，41]的重点是反应性系统[11 - 13，22，24，30，44]产生的解释，这些解释在发生故障后响应并检测出故障。尽管对于不可预见的失败至关重要，但可以预测，预防或至少将许多故障视为可能。相比之下，与反应性系统相比，主动系统检测，处理和解释错误，可能会提高机器人的安全性和效率。一些主动系统在机器人能力之外识别任务[4，36]或解释机器人行为[50]，但我们的重点是能够在任务执行过程中识别失败的主动系统（例如[3，14]）。主动系统确定会发生故障时，它可以使用确定解释中预期失败的信息。大多数用户研究都集中在用于机器人故障解释的反应性系统上[11，40，41]，但主动系统中错误检测的时机以及可用的信息深度可能会导致更好的人类机器人相互作用。
机读旅行证件 - 国际民航组织
国际民用航空组织 (ICAO) 是联合国的一个机构，其成立旨在通过合作性多边监管促进航空理解、便利化和安全。在履行这些广泛职责时，ICAO 根据《芝加哥公约》制定了旅行证件的国际标准。1969 年，ICAO 开始在会议上探讨机器可读旅行证件 (MRTD) 的不同方法，并于 1980 年最终出版了第一版 9303 号文件，题为“具有机器可读功能的护照”。从那时起，ICAO 一直致力于进一步推进机器可读旅行证件的概念，扩大此类证件的使用范围，并增强证件本身，以更好地实现便利化和安全的必然目标。本文将追溯过去十年中导致制定和发布电子旅行证件标准（尤其是护照标准，通过 9303 第 1 部分，护照/第六版）的活动，这些标准允许使用非接触式芯片作为存储介质来存储生物特征数据。本文取代了国际民航组织技术报告“机器可读旅行证件中的生物特征识别部署”，旨在提供有关 1995 年至 2006 年 9303 第 1 部分，护照/第六版发布期间的思考过程和多边审议的信息。它是国际民航组织发布的 9303 规范和技术报告的配套文件。在这方面，它试图提供有关旅行证件技术选择（特别是与生物特征识别和集成电路非接触式芯片相关的选择）的“原因”和“内容”的背景信息。本文应被视为一份概要指南和指向其他 ICAO 文件的指针；它不应被视为标准本身的替代品。在该背景下，本文面向的读者包括对旅行证件的历史和演变感兴趣的个人以及负责签发、检查或其他非旅行用途的机器可读旅行证件的人员。本文旨在解决与旅行证件计划相关的各种问题和考虑因素，并作为当前旅行证件规范的历史和背景的汇编。除了芯片和生物识别技术的历史和技术观点外，1995 年，国际民航组织明确认识到在旅行证件中使用生物识别技术的可取性，因为这是将证件与其合法“所有者”联系起来的唯一最佳方式。为了实现这一目标，国际民航组织承认需要能够在机器可读的旅行证件中存储更多数据，这导致了对数据存储技术的全面审查。因此，本文的大部分内容都集中在国际民航组织的基本决定以及制定这些基本旅行证件方向的决定的原因，尤其是有关非接触式芯片和面部识别生物识别技术的决定。
使用
核磁共振（NMR）光谱是用于阐明小分子和大分子的结构的关键分析技术，以及用于复杂矩阵中单个或多种化合物的鉴定[1]。近年来，定量NMR（QNMR）在生物流体或食品中具有出色分析性能的生物流体或食品中的低分子量代谢产物的定量非常适用[2，3]。QNMR的定量不准确性小于2.0％，这是准确和准确定量的可接受限制[4]。1 H QNMR光谱技术很快，并在分子的结构预测上提供了更高的可靠性[5]。其温度运行较低；从而防止热稳定分析物的降解[6]。此外，QNMR的样品制备的复杂性有限，并且通常与色谱法兼容[7]。与传统的色谱方法相比，1 H QNMR光谱技术不仅具有上述某些优势，而且还具有同时确定组件结构的可能性，也不需要先事先隔离混合物中的分析物，而是对混合物的可能性分析的可能性和参考，并参考个人实验，并参考过度分析的可能性。该方法的非侵入性和无损特征[4，5]。Allantoin是乙二醇的二列里，是山药中丰富的生物活性成分之一[8]。allantoin治疗的哮喘组明显缓解气道炎症细胞浸润以及肺组织中的细胞因子mRNA表达[12]。本质上，QNMR在同时纯度评估有机分子中的应用具有巨大的潜力，可以推动对其生物学活性背后的真相进行搜索，并找到需要考虑因残留复杂性而考虑意外化学多样性的问题的解释[5，7]。allantoin长期以来众所周知，由于其抗氧化，抗炎和保湿活性，可以增强各种美容产品（例如护肤霜，乳液，肥皂，洗发水和唇膏）的功效和可取性[9-11]。此外，已被证明对抗糖尿病有效[13，14]，抗高血压[15]，抗癌[14]以及认知功能和海马神经发生[10]。为了评估山药提取物中艾伦托因含量的含量，用于开发药品或功能性食品的高质量原材料，需要一种保证定量分析方法。已研究了几种用于甲藻类测定的方法，包括高性能液相色谱（HPLC）方法[16]。尽管如此，有关QNMR方法的文献中尚无信息，涉及到目前为止的山药分析[16-19]。我们先前的研究揭示了使用HPLC在Dioscorea Japonica果皮中使用HPLC进行Allantoin鉴定的定量分析方法。但是，该方法有限
韦尔弗利特能源与气候行动委员会
远程参与 出席者：Suzanne Ryan-Ishkanian（主席）、Carol Magenau、Lilli Ann Green、Steve Burke、Nancy Gralla、Gorham Brigham、Patricia Taylor、Richard Emmet 嘉宾：Beth Pyles，韦尔弗利特镇规划师 会议于晚上 7:17 开始，随后进行点名。会议已录音。[19:18] Brigham 提出并由 Emmet 附议的批准上次会议记录的动议，以 6-0-1 票赞成通过，Green 弃权，Taylor 尚无投票资格。[19:19] Ryan-Ishkanian 介绍了新成员 Richard Emmet，他介绍了自己与韦尔弗利特和开普敦的关系，并分享了自己在银行和公司金融方面的背景，以及在教育方面的志愿者经历。[19:23] Ryan-Ishkanian 介绍了我们的嘉宾，新任城镇规划师 Beth Pyles，她回答了我们提前发给她的问题。她最初于 11 月被聘为保护代理人。在过去的几个月里，她一直在处理保护事务和她作为城镇规划师的新角色，但该镇最近聘请了一位新的保护代理人。她预计将与规划委员会和分区上诉委员会以及镇行政官、助理 TA（一旦聘用）和镇部门负责人密切合作。她的目标之一是加强沟通和协调。规划、分区和住房是优先事项。之前的经验包括担任波士顿的分区和土地使用律师。为了及时了解设施和设备需求，她建议我们应该浏览规划委员会等议程并与建筑检查员保持联系。与当地综合规划委员会合作将是优先事项。该镇正在努力参与 OpenGov，它将提供有关某些市政职能的公开信息。Green 谈到了每年按计划申请补助金的可取性，并希望这可以成为城镇规划师职位的一个特点。Emmet 谈到了他制定年度运营计划和 3-5 年战略计划的经验，并询问战略规划是否是一项工作职责。Magenau 询问分区与规划职责有何关系。派尔斯回答说，她与分区委员会合作，并与规划委员会一起审查条例和法规，特别是考虑经济适用房。派尔斯强调她愿意帮助我们提出的问题，而且她的职位是新的和不断发展的。格林对加入该计划表示保留，[19:54] Ryan-Ishkanian 谈到了我们为获得 Selectboard 批准申请气候领袖社区 (CLC)（绿色社区计划的增强版）所做的努力。申请截止日期为 7 月 22 日，但 Selectboard 拒绝立即批准该计划，部分原因是申请免费顾问的时间太短（4 月 22 日）。
QSPM矩阵解释
确保您至少包括10个外部关键成功因素和10个内部成功因素。将权重分配给每个因素，与EFE和IFE矩阵中的权重相同。这些权重应在与相应因素相邻的列中呈现。接下来，查看阶段2（匹配）矩阵并确定替代策略以进行考虑。将这些策略记录在QSPM的第一行中，并在可能的情况下将它们分组为相互排斥的集。要确定吸引力得分（AS），分别检查每个关键因素，并询问它是否影响策略的选择。如果是的，请根据该因素根据其相对吸引力为每个策略分配分数。评分范围从1（不吸引人）到4（极具吸引力）。如果一个因素没有影响，请使用仪表板（ - ）。对于每组替代方案，通过将权重乘以每行的分数来计算总吸引力得分。这仅考虑到相邻的临界成功因素，这揭示了每种策略的相对吸引力。最后，通过添加每个策略列的总吸引力得分来计算总的吸引力得分。结果得分表明哪些策略最有吸引力，更高的分数代表了更多理想的选择。这些差异的大小突出了一种策略而不是另一种策略的相对可取性。在开发QSPM涉及主观决策的同时，在团队环境中做出选择可以增强最终决定将使组织受益的可能性。2。3。在战略分析期间的持续辩论和潜在的冲突可能是由于批评家之间的解释和观点的真正差异而发生的。尽管收视率和吸引力得分取决于直观的判断决策。＃战略管理概念：战略管理工具，定量战略规划矩阵：本文将定量战略计划矩阵（QSPM）分解为实用术语。它探讨了它的含义，突出显示了QSPM的计划过程，元素和解释，并提供了一个逐步实施的计划以及一个模板开始。＃定量战略计划矩阵（QSPM）是顶级管理用于制定营销策略的一种方法。此方法评估了不同的战略选择，确定了其中最有吸引力的选择。它优先考虑最可行的选择，而不是通过分析考虑公司的内部和外部环境。＃执行QSPM的过程涉及三个阶段：1。从EFE/IFE矩阵确定主要外部和内部因素（左列）。从TOW，BCG或Space矩阵中识别替代策略（顶行）。分析每个关键成功因素的累积影响以确定相对吸引力。＃组织X旨在通过三种选择大大发展其业务：通过购买竞争对手来扩展，通过市场和产品开发改善销售或多样化。