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如何引用本文：Rezvani, MS, Amoozad Mahdiraji, H., Abbasian, E., & Mehregan, M. (2023)。金融合作战略评估
本研究基于前景理论，对金融服务供应链中的合作策略进行了评估。本研究在数据收集上为描述性研究，在方法上为定量研究。本研究的博弈论方法采用 Stackelberg 方法建模。供应链中的合作策略包括降低敏感度、扩大利润、避免损失和依赖参考。通过四人博弈来获得最佳合作路径。本研究的统计人群为金融服务公司的专家、专家和管理人员，其中选取了 135 名参与者作为统计样本。根据结果，在融资合作模型中剔除部分路径，在 81 个可用选项中保留 24 条路径。然后，利用 Stackelberg 竞争确定每条路线的权重。最后，通过 Stackelberg 竞争计算确定最佳合作路径，包括融资管理的指导性、融资服务商的灵活性、合作伙伴支持政策的吸引力以及基于利润扩大前景的金融资源分配。与大多数供应链管理实证研究以业务单元或战略合作伙伴层面的数据为依据不同，本研究采用基于前景理论的博弈论来评估合作策略。融资服务供应链是为了解决金融问题而产生的，不同的企业根据自身行业特点，在供应链合作中以利润最大化为目标，采取不同的合作策略。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
DAFI36-2710 - 空军 - AF.mil
本指令实施空军政策指令 (AFPD) 36-27《平等机会》，与国防部指令 (DoDD) 1020.02E《国防部多元化管理和平等机会》、DoDD 1440.1《国防部文职人员平等就业机会 (EEO) 计划》、国防部指令 (DoDI) 1020.03《武装部队中的骚扰预防与应对》、DoDI 1020.04《国防部文职雇员的骚扰预防与应对》、DoDI 1350.02《国防部军事平等机会 (MEO) 计划》、DoDI 1400.25 第 1614 卷《国防部文职人员管理系统：平等就业机会 (EEO) 投诉调查》和《联邦法规》第 29 部分相一致1614，联邦部门平等就业机会。本指令提供了实施空军部 (DAF) 民事平等就业机会 (EEO) 和军事平等机会 (MEO) 政策和计划的指导性指导和程序。本出版物适用于受《统一军事司法法典》(UCMJ) 约束的正规空军 (RegAF)、美国太空部队 (USSF)、空军预备役 (AFR)、美国法典第 10 章 (USC) 下的空军国民警卫队 (ANG)、美国空军学院学员、合格的高级预备役军官训练团学员和所有 DAF 民事人员（受国民警卫队局 (NGB) 法规、指令和原则管辖的国民警卫队技术人员除外）根据适用法律和政策受到民事行政和/或纪律处分。本出版物不适用于承包商员工，除非法律或法规授权向联邦机构提出投诉。它不适用于陆军和空军交换服务的员工或申请人。有关保护和程序的具体适用性，请参阅本说明各章中的“适用性”或“资格”声明。本说明要求收集和/或维护信息
回复：关于使用生成人工智能技术的临时指南 - 以及参与者的呼吁
在 Island Health，人们对应用 ChatGPT 等生成式人工智能 (Gen AI) 工具的兴趣正在迅速增长。这些工具通过支持效率和自动化各种行政和临床任务，具有很大的价值潜力。尽管前景光明，但这些都是新兴创新，必须谨慎行事。在这里，我们分享了关于适当使用的临时指导，同时我们正在制定长期战略和政策——并呼吁参与者帮助制定我们的战略。什么是 GEN AI？Gen AI 是一种人工智能，它接受用户的请求（通常是简短的指导性文本或提示）并生成文本、音频、代码、视频和图像等内容。最新一代的 Gen AI 工具在回答问题和生成内容方面非常出色，因为它们的底层是大型语言模型“LLM”，这些模型已经根据来自互联网和其他开放和私人数据源的数十亿条信息进行了训练。有什么风险？随着这些工具越来越多地融入临床和行政工作流程，Island Health 的每个人都必须对常见风险有基本的了解。在 AI 提供临床或战略决策支持、执行生成订单或撰写信息摘要等任务的背景下，思考以下内容。▪ 内容质量：使用这些工具生成的内容可能看似合理，但可能不正确、不完整、与使用环境无关或不恰当（不反映 Island Health 的价值观）。▪ 道德问题：用于训练 Gen AI 的数据来源通常不为人知，并且可能包含反映在生成内容中的偏见。
重症监护病房内获得的医疗相关感染
• 2021 年，在重症监护病房 (ICU) 住院超过两天的患者中有 11,551 名 (15.6%) 出现至少一种 ICU 获得性医院相关感染 (HAI)（肺炎、血流感染或尿路感染）。 • 在 ICU 住院超过两天的所有患者中，10% 出现肺炎，8% 出现血流感染 (BSI)，4% 出现尿路感染 (UTI)。 • 66% 的肺炎发作与插管有关，38% 的 BSI 发作与导管有关，97% 的 UTI 发作与导尿管有关。 • ICU 获得性肺炎发作中分离出的最常见微生物是铜绿假单胞菌，ICU 获得性血流感染中分离出的凝固酶阴性葡萄球菌，以及 ICU 获得性尿路感染中分离出的大肠杆菌。 • 53% 的“治疗日”（DOT）中抗菌药物的使用是经验性的，38% 的 DOT 中是指导性的，9% 的 DOT 中是预防性的。 • 15% 的金黄色葡萄球菌分离株对苯唑西林有耐药性 (MRSA)，7% 的肠球菌属对糖肽有耐药性。据报道，20% 的大肠杆菌分离株、42% 的克雷伯氏菌属分离株和 46% 的肠杆菌属分离株对第三代头孢菌素有耐药性。据报道，12% 的克雷伯氏菌分离株、30% 的铜绿假单胞菌分离株和 85% 的鲍曼不动杆菌分离株对卡巴培南类抗生素有耐药性。
转变驾驶员教育
摘要随着现代车辆继续整合越来越复杂的高级DRIV ER辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车（AV）功能，便会使用的用户手册可能不再是向驾驶员传达知识的最有效媒介。这项研究分析了传统，基于纸张和视频的教学方法与基于大型语言模型（LLM）的教学工具，以教育86名参与者有关特定ADA和AV功能的操作。该研究对20至40岁以上的参与者进行了取样，从一年到六年以上的动力经验。使用常规方法对第一组进行教育。相比之下，第二组通过LLM收到了说明，即用户通过ChatGpt互动学习。我们的目标是根据激活ADAS功能和相应的AC策展所需的反应时间参与者来评估这些教学方法的效率和有效性。我们的发现表明，与常规培训相比，通过Chatgpt培训的小组表现出明显改善的学习成果。这包括较短的激活时间，较高的一致性和跨检查功能的较高精度。本研究进一步提出了一个框架，以有效地将ChatGPT用于不同的培训场景和教育目的，为利用人工智能（AI）提供了有价值的资源，以培训用户处理复杂的系统。该框架使教育工作者能够量身定制Chatgpt的交流，从而确保为学习者提供高效，指导性的学习经验。对于研究人员而言，本研究奠定了探索基于LLM的教学工具在更广泛的应用中的作用的基础。
doi：10.5281/Zenodo.14621956指导发现方法（GDM）对PO
乔斯大学尼日利亚高原摘要这项研究是为了研究指导发现方法（GDM）对化学高中生学术成就的影响。还研究了性别对使用G.D.M教授的SSII学生成就的影响。提出了四个研究问题和四个无效假设以指导研究。在对相关文献进行了综述之后，该研究采用了准实验设计。这项研究是在Yobe South参议员教育区进行的。这项研究的人口是Yobe South参议员教育区的1179名SSII学生。样本由142名SSII化学学生组成，这些学生被随机选择。调查表用于数据收集。三位专家验证了该工具。kuder Richardson 21方法用于确定仪器的内部一致性（CAT和CII）。分别获得了.86和.76的可靠性系数。平均值和标准偏差用于回答研究问题，而ANCOVA统计数为0.05的显着性水平来检验研究假设。该研究的主要发现是：G.D.M。作为一种教学方法是学生对化学兴趣和成就的重要因素。教授G.D.M的小组的成就高于讲座方法的小组。性别并不是学生在化学方面成就的重要因素。还提出了一些有关使用引导发现教学方法的建议。关键字：性别，指导性发现方法，兴趣，成就。
在职业治疗中教授批判性思考
摘要摘要本研究旨在回答以下问题：“学生对职业治疗实践的假设的认识是否在参加指导性批判性反思后增加？”该项目基于关键职业疗法（首先由怀特福德和汤森（Townsend）命名），以促进学生积极反思主导的纪律意识形态，并自我反省一个人的社会地位如何影响对职业参与的理解。提出了未经认可的职业的概念，作为促进学生认可变化的一种手段。在两所私立大学的硕士级学生（n = 53）进行了一组，定量的预/后设计，并进行了六个开放式回答。一个涉及与预分配的阅读和相关反射指南的互动90分钟讲座的学习模块用于促进纪律意识形态的质疑。即使少量引入，在教育中使用关键职业疗法也会显示出好处。Wilcoxon签名的等级测试表明，学习模型增加了学生对基本个人假设的认可。主题定性分析证实了这些结果，并描述了调查前/后调查之间的变化模式。这项研究证明了职业治疗课程的潜力，这些方法嵌入了在新兴实践者中灌输重要的自我反射的嵌入方法，并有望改变临床评估和实践。
bev-mae：在自动驾驶场景中进行点云预训练的鸟类视图蒙面的自动编码器
现有的基于LIDAR的3D对象检测方法主要采用从划线范式进行训练。不幸的是，这种范式在很大程度上重新确定了大规模标记的数据，其收集可以充分陈述且耗时。自我监管的预训练是一种减轻这种依赖对广泛注释数据的有效且理想的方法。在这项工作中，我们提出了一种有效的掩盖自动编码器预训练框架 - 基于LIDAR的3D对象检测的自动驾驶前训练框架。具体来说，我们提出了鸟类视图（BEV）指导性掩盖策略，以指导3D编码器学习功能表示BEV的角度，并避免在预训练期间使用综合解码器设计。此外，我们还可以学习一个可学习的点令牌，以维持3D编码器的一致的回收字段大小，并进行微调的遮罩云输入。基于自主驾驶场景中室外点云的属性，即，遥远对象的点云更为稀疏，我们提出了点的预测，使3D编码器能够学习位置信息，这对于对象检测至关重要。实验结果表明，BEV-MAE超过了先前的自我监管方法，并实现了有利的预训练效率。此外，基于输血-L，BEV-MAE在基于Nuscenes的基准上获得了73.6 NDS和69.6 MAP的新最先进的3D对象检测结果。源代码将在https://github.com/vdigpku/bev-mae上发布。
与异常冠状动脉的晚期心力衰竭中的左心室不合作：病例报告
左心室不合作（LVNC）涉及心肌的异常发育，其中内层保持过度小径过度而不是正确压实。传统上被认为是先天性的，越来越多的非家族或零星LVNC报告表明，不良心肌重塑，例如体积超负荷或先前存在的心肌病，可能会有助于其发育。我们介绍了一名77岁男性，患有慢性心房颤动和非缺血性心肌病，被发现患有严重的LVNC，使用超声心动图和心脏MRI鉴定，使用非压缩的心肌厚度比> 2.3处于凝结状态。严重的左心室功能障碍（射血分数（EF）<20％）得到了证实，血管造影揭示了无刺激性的冠状动脉疾病，其异常左弯曲动脉 - 一种不常见的共同出现，强调了全面成像的重要性。在没有家族史的老年人中，LVNC的晚期表现延长了公认的人群，并表明结构和血液动力学压力源可能在其发展中起作用。管理包括对心房颤动，电心疗法和指导性心力衰竭的药理率控制，以减少EF，最终导致可植入的心脏扭矩 - 除颤器放置，以预防心脏突然死亡。在这些干预措施之后，患者表现出适度的功能状态和症状，并在设备监视和串行成像的紧密随访中。这种情况扩大了我们对LVNC的理解，通过强调其延迟发作的潜力，多模式成像检测共存异常的必要性以及一种综合治疗方法以优化老年人的结果的重要性。