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2021 年防止暴力侵害妇女和女童伙伴关系战略
2.1 什么是针对妇女和女孩的暴力行为？ 我们在地方和国家层面都采用了联合国对针对妇女和女孩的暴力行为 (VAWG) 的定义，该定义将 VAWG 定义为：“任何基于性别的暴力行为，导致或可能导致妇女遭受身体、性或精神伤害或痛苦，包括威胁实施此类行为、胁迫或任意剥夺自由，无论发生在公共或私人生活中。” 2 VAWG 是一个总称，用于描述一系列暴力和虐待行为和行为，这些行为主要（但并非完全）针对妇女和女孩。该术语用于描述针对所有性别的虐待，但强调了对妇女和女孩的不成比例的影响。VAWG 有多种形式，无论是身体、性、心理还是经济。这可能包括公共场所的暴力行为，例如性骚扰，或私人场合的暴力行为，例如亲密伴侣暴力，极端情况下可能导致杀人。有些形式的暴力是基于技术，例如网络跟踪，或由经济因素驱动，例如国际贩卖妇女和女孩。其他形式则是由有害习俗导致的，例如女性生殖器切割和强迫婚姻。这些虐待行为的遭遇方式各不相同，但都是滥用权力和控制的结果。进一步的定义如下：
可靠且通用的高级信息融合
信息融合的主要目标可以看作是利用信息的多样性来改善决策。信息融合的研究领域可以分为两个部分：低级信息融合和高级信息融合。迄今为止，大多数研究都涉及较低层次，例如信号处理和多传感器数据融合，而高级信息融合（例如实体聚类）则相对未知。高级信息融合旨在提供与情况相关的决策支持（人工或自动）。基于此类支持的决策的一个关键问题是信任，定义为“可接受的依赖性”，其中依赖性或可靠性是其他概念（例如可靠性）的总称。高级信息融合中的可靠性要求是指信念度量和与情况相关的假设的属性。尽管满足此类要求被认为是基于融合的决策中信任的先决条件，但解决此问题的高级信息融合研究却很少。由于高级信息融合的大部分研究都与国防应用有关，因此另一个重要问题是概括现有的术语、方法和算法，以便其他领域的研究人员更容易采用这些结果。本报告认为需要对这些问题进行更多研究，并提出了一系列未来研究的研究问题
国家护理者战略 2024-2034 - DSS Engage
某些人可能不认识、不接受或不认可“看护者”一词，包括原住民和来自文化和语言多元化 (CALD) 社区的人。在本文中，“看护者”按照《2010 年看护者认可法》的定义，是一个总称，指为残疾、患有疾病、精神疾病或年老体弱的人提供无偿护理、支持和帮助的人。正式看护者和有偿支持工作者是指以有偿服务、作为志愿者安排的一部分或作为有偿护理服务培训或教育的一部分提供护理、支持和帮助的人。此类正式护理安排不在本战略的范围内。有关澳大利亚政府对正式护理经济的支持的更多信息，可在此处找到：护理和支持经济 - 现状 | PM&C (pmc.gov.au)。请注意，负责日常照料儿童的人员（无论是父母还是非父母、亲属、祖父母还是寄养关系（儿童不会因残疾、医疗状况或精神疾病而需要额外支持））不是该战略的重点。如需为此类照料者提供量身定制的支持，请致电社会服务部祖父母、寄养和亲属照料者顾问 1800 245 965。其他相关资源可在社会服务部网站上找到。
胃肠病学
人工智能 (AI) 是一个总称，用于描述一组相互关联的领域。机器学习 (ML) 是指从过去的数据中学习以预测未来数据的模型。医学，特别是胃肠病学和肝病学，是数据丰富的领域，拥有广泛的数据存储库，因此为基于 AI/ML 的软件应用提供了丰富的基础。在本研究中，我们全面回顾了基于 AI/ML 的模型在这些领域的当前应用及其应用带来的机遇。具体而言，我们指的是基于 AI/ML 的模型在预防、诊断、管理和预后胃肠道出血、炎症性肠病、胃肠道癌前和恶性病变、其他非恶性胃肠道病变和疾病、乙型和丙型肝炎感染、慢性肝病、肝细胞癌、胆管癌和原发性硬化性胆管炎方面的应用。同时，我们确定了制约这些模型在医疗保健领域广泛应用的主要挑战，并努力探索克服这些挑战的方法。值得注意的是，我们详细阐述了对内在偏见、数据保护、网络安全、知识产权、责任、道德挑战和透明度的担忧。尽管速度比预期的要慢，但人工智能正在渗透到医疗保健行业。医疗保健领域的人工智能将成为现实，每位医生都必须参与其中。
解释使用人工智能做出的决策 - 摘要
解释使用 AI 做出的决策：摘要第 1 部分定义人工智能 (AI) 有多种定义。但是，在本指南中，我们将其定义为一系列基于算法的技术的总称，这些技术通过执行以前需要人类思考的功能来解决复杂任务。使用 AI 做出的决策要么是完全自动化的，要么是“人为参与”。与任何其他形式的决策一样，受 AI 系统支持的决策影响的人应该能够追究责任。法律框架通用数据保护条例 (GDPR) 和 2018 年数据保护法 (DPA 2018) 规范了个人数据的收集和使用。当 AI 使用个人数据时，它属于本立法的范围。这可以通过使用个人数据来训练、测试或部署 AI 系统来实现。行政法和 2010 年平等法案也与使用 AI 时提供解释有关。好处和风险 解释 AI 辅助决策对您的组织有好处。它可以帮助您遵守法律、与客户建立信任并改善内部治理。社会还可以通过获得更多信息、体验更好的结果并能够有意义地参与决策过程而受益。如果您的组织不解释 AI 辅助决策，它可能会面临监管行动、声誉损害和公众脱离。解释包括什么？在提供解释时，您需要考虑如何提供有关两个解释子类别的信息：
基于溶瘤水泡性口炎病毒的细胞疫苗通过增强自然杀伤细胞和 CD8 + T 改善三阴性乳腺癌的预后
背景 三阴性乳腺癌 (TNBC) 的发病率很高，美国女性每年约有 40,000 例确诊（美国癌症协会，2018 年）。TNBC 是一种高度异质性的疾病，由于缺乏激素和 Her-2 受体，因此在组织学上被归为一类。然而，TNBC 最好被视为一个总称，涵盖了具有不同遗传、转录、组织学和临床差异的广泛实体。1-3 作为一个群体，TNBC 与高增殖、早期复发和低生存率相关。2 4 这种侵袭性疾病对广泛使用的靶向疗法（如曲妥珠单抗和内分泌疗法）具有抗药性，而这些疗法在降低乳腺癌死亡率方面有效。最好的生存机会是早期发现，其次是新辅助化疗 (NAC) 和手术切除。5 与其他乳腺癌亚型相比，早期 TNBC 患者在 NAC 后病理完全缓解 (pCR) 率更高。事实上，TNBC 的最佳预后因素是患者对 NAC 的反应。然而，TNBC 中观察到的 pCR 率增加但生存率更差（称为三阴性悖论）似乎是由那些肿瘤未被化疗根除的患者的复发率较高所致。2 5 对于预后较差（化疗耐药和晚期/转移性）的 TNBC 患者，治疗选择非常有限且通常无效。2
基于人工智能的组织人力资源管理和运营系统
全球化、市场化、信息化的趋势不断加强，在当今的发展环境中，如何抓住机遇，取得人力资源竞争优势是需要探讨的重要问题。人力资源管理是指在经济学和人本主义思想指导下，通过管理形式对组织内外相关人力资源进行有效的利用。是保证组织目标实现和成员发展最大化的一系列活动的总称。随着社会经济的快速发展，企业之间的竞争加剧。企业要适应社会发展，必须加强组织的内部管理。内部管理也需要依靠人力资源管理。本文的目的是研究基于人工智能的组织人力资源管理和运作体系。期望利用人工智能技术设计人力资源管理系统，提高员工素质，使企业朝着更加科学合理的方向发展。利用人工智能技术对企业相关数据进行挖掘，及时了解企业情况，调整不合理的规则。本文建立了人力资源管理动态能力评估模型和预警模型，并进一步研究了基于人力资源管理的改进途径。本文分析了数据挖掘技术在人力资源管理系统中的应用、可行性及现实意义。重点介绍了数据挖掘领域常用的算法，并结合人力资源管理实践的需求，提出了具体的算法应用场景和实现思路。本文实验结果显示，在职员工平均工作年限为3.5年，离职员工平均工作年限为5年，部分员工年龄为5-6岁。从该数据可以看出，在职员工平均工作年限较短，工作经验还有待积累。
信息技术
信息技术 (IT) 174,040,000 美元 NSF 的 IT 是组织卓越投资组合中第二大组成部分，在 2025 财年申请中获得了 1.7404 亿美元的资助。NSF 2025 财年 IT 投资的资金通过 AOAM 和 R&RA 账户提供。信息技术、技术创新和数据对于该机构的使命至关重要。NSF 需要以正确的结构和资源定位自己，以便我们能够继续为我们的员工和外部研究社区提供出色的信息技术服务。考虑到这一点，在 2024 财年，该机构创建了一个新的办公室，类似于信息和资源管理办公室 (OIRM) 和预算、财务和奖励管理办公室 (BFA)，称为首席信息官办公室 (OCIO)。办公室负责人还担任首席信息官和首席技术官。如本叙述所述，NSF 的所有 IT 活动和功能都将驻留在这个新办公室，并使 NSF 的 IT 功能能够更加有效和高效地运作。从历史上看，通过 NSF 的项目账户（R&RA 和 EDU 账户）资助的 IT 投资被称为项目相关技术 (PRT) 投资，并由一个总称项目相关管理 (PRA) 资助。在 2025 财年，PRT 将合并到 R&RA 账户中，PRA 将更名为任务支持服务 (MSS)。从 2025 财年开始，NSF 提议将 MSS 创建为 R&RA 账户中的正式活动项目。有关创建此新活动项目的信息可在组织卓越概述叙述以及 R&RA 概述叙述中找到。NSF IT 投资组合按拨款投资
将物理世界和虚拟世界结合起来进行运动认知训练干预：关于运动技术分类的指导意见书
有效的运动需要完整的运动和认知功能。越来越多的文献研究了运动认知干预措施，以提高健康或患病老年人的整体生活质量。对于此类干预，新的技术进步不仅在动机方面至关重要，而且对于改善多刺激世界中的用户体验也至关重要，这些世界通常以真实和虚拟环境的混合形式提供。本文为与运动相关的研究提供了一个分类系统，涉及在不同程度的虚拟环境中执行的运动认知干预。分类分为三类：（a）数字设备的类型及其提供的沉浸度；（b）人机交互的存在与否；（c）训练期间的活动参与，定义为活动>任务的1.5代谢当量。由于虚拟现实（VR）通常将不同的技术归类在同一术语下，我们提出了从计算机显示器和投影仪到头戴式VR技术的数字设备分类法。近年来发展迅速的所有沉浸式技术都归类在扩展现实（XR）这一总称下。这些包括增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实，以及所有尚未开发的技术。这项技术不仅在游戏和娱乐方面具有潜力，而且在研究、运动认知训练计划、康复、远程医疗等方面也具有潜力。本立场文件为基于数字设备、人机交互和身体参与的未来运动相关干预措施提供了定义、建议和指南，以便更一致地使用术语并有助于更清楚地理解其含义。
灵活地支持未来电力系统
摘要 电力系统灵活性与电力系统管理变化的能力有关。提供灵活性进步的解决方案对未来电力系统至关重要。开发和部署创新技术、通信和监控可能性以及增加交互和信息交换，是提供整体灵活性解决方案的推动因素。此外，需要开发新的市场设计和分析方法以及与系统规划和运营相关的方法和程序，以利用现有的灵活性为社会提供最大价值。然而，灵活性并不是一个统一的术语，缺乏一个普遍接受的定义。灵活性术语被用作涵盖电力系统中各种需求和方面的总称。这种情况使得讨论电力系统的灵活性变得非常复杂，需要进行区分以提高清晰度。在本报告中，解决方案是区分需求上的灵活性术语，并将灵活性需求分为四类：电力灵活性、能源灵活性、传输容量灵活性和电压灵活性。在这里，灵活性需求是从整个系统的角度（稳定性、频率和能源供应）和更局部的角度（传输容量、电压和电能质量）来考虑的。考虑到电力系统运行和规划的灵活性支持，需要在从几分之一秒（例如稳定性和频率支持）到几分钟和几小时（例如热负荷和发电调度）到几个月和几年（例如季节性充分性规划和新投资规划）的时间范围内进行。本报告中提出的分类有助于加深对灵活性需求的理解，以便能够识别和选择最合适的灵活性解决方案。关键词灵活性；电力系统运行和规划；电力；能源；电压；传输容量