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向日葵军团
堪萨斯州美国退伍军人协会男童州分部堪萨斯州美国退伍军人协会男童州分部为数百名高中生提供了亲身实践的机会，积极参与从头开始建立代议制政府。在抵达作为项目所在地的堪萨斯州立大学校园之前，每位学生（称为 Staters）会被随机分配到国民党或联邦党“政党”。他们将在整个星期内保持党派归属，这样做的目的是让他们学会一起工作，体验不同的观点和协作。在周日早上抵达曼哈顿并报到后，Staters 立即组建市和县政府。接下来的两天用于起草地方法令和执行市和县的运作。与此同时，州办公室的竞选活动也开始了，几天之内，Staters 就选出了他们新州——堪萨斯男童州的官员。实践活动包括起草州法律、起草和通过预算、建立最高法院以及颁布与当今社会和需求相适应的法律。通过为每个人分配职业和相应的计算机银行账户，展示了大众的决定如何影响个人。在几分钟内
价格稳定与经济增长之间的权衡？
欧洲中央银行 (ECB) 的货币政策战略最初是在 1998 年制定的。它在 2003 年的第一次审查中得到了明确。当时采用的战略仍然构成了当前货币政策的基本框架。它描述了欧洲央行在追求其目标时的概念方法。在这方面，战略代表了一种具有中长期导向的一致程序，根据该程序，决定使用哪些工具来实现货币政策目标，这在根本性决策的意义上。因此，货币政策战略包括从可用工具到中央银行的运营目标再到货币政策目标的整个过程 (Dierks 2023a, 2023b)。此外，它旨在促进中央银行内部的货币政策决策过程以及向外界展示和论证决策。从本质上讲，以稳定为导向的货币政策的战略问题是将通胀预期永久地锚定在与价格稳定相适应的水平。由于对货币政策的确切传导过程和渠道的了解仍然不完整，因此建议采取货币政策策略（ECB 2011、2021；Görgens 等人 2014）。
本科学习日历 - 2016-2017 皇家军事...
1. 本日历中所述的课程列表和学术课程代表了参议院批准的完成学位要求的必修课和选修课。学院无法控制的情况，例如严重的预算短缺，可能导致学生可选择的课程和课程数量和范围与此处或其他学院出版物中列出的课程和课程相比受到限制。 2. 学院保留限制课程或课程访问的权利，并可自行决定撤销特定课程、选项或课程。在这种情况下，学院将尽最大努力使注册受影响课程的学生能够以令人满意的方式完成学位要求。 3. 建议准学生或新注册者在做出注册决定或课程/课程选择之前，咨询学院及其各个学院提供的最新印刷或电子版信息以及相关课程的学术顾问。 4. 加拿大皇家军事学院参议院和理事会保留随时更改本日历（无论是印刷版还是电子版）的权利，无需事先通知。5. 加拿大皇家军事学院的军官学员必须选择与其所属的加拿大军队和所选军官职业相适应的学习课程。T
气候变化时期的护理生态：全球环境中的水安全
全球变暖的影响在这里。即使我们今天停止燃烧化石燃料，人们也必须忍受人类工业行为带来的环境变化。当然，我们迫切需要采取更严重的行动来消除碳排放量的释放。但是，我们还需要了解人们和社区如何适应和管理这些情况。这些过程在当地社区中发挥了作用，这意味着有可能进一步加剧全球不平等现象。有些具有讽刺意味的是，“全球思考，在本地行动”不仅适用于个人行动主义，而且还适用于实现对全球变暖的影响和反应的方式。经常，我们对危机的反应是个性化的。相反，我的论点是我们需要认识我们的共同依赖。我们需要揭露我们的相互依存关系以及管理（以及星球）的脆弱性和脆弱性的方式。这有助于了解整个生活的护理课程。本书的核心是通过我们能够生存和繁荣的护理和护理实践的论点。在此框架上，本书回顾了人们与环境不确定性和通过护理的不安全感相适应的一种方式。这本书的灵感来自女权主义奖学金，及其如何被理解为被低估，隐藏和性别的实践。这也基于我以前作为城市规划师的经验以及我对城市，社区和城市后台的兴趣。部分地，我试图在水和气候变化的背景下将这些不同的世界观和经验融合在一起。
联合信函-45v-实施-20230223.pdf
尊敬的巴彻尔德助理部长、汉隆先生、保罗先生、波德斯塔先生、扎伊迪先生和格兰霍姆部长：我们致函敦促财政部、能源部 (DOE) 和白宫采取深思熟虑并与气候相适应的措施实施 45V 清洁氢生产税收抵免 (PTC)。我们的联盟由跨行业、跨商业模式和跨利益的组织、公司和机构组成，他们对气候有着共同的关切，并就 45V 清洁氢 PTC 资格所依据的原则达成一致。针对并网系统的薄弱指导方针可能会导致排放增加，这与 IRA 的要求直接冲突我们赞扬 45V 税收抵免，因为它有可能支持向清洁经济的转型。但是，我们担心财政部可能对抵免的实施采取不够严格的指导——尤其是与并网电解槽有关的指导。使用化石能源发电或抽取可再生能源，随后用化石能源补充来运行电解器（在宽松的指导下会发生这种情况）产生的碳排放量至少是目前天然气制氢排放量的两倍。因此，指导力度不强可能会迫使财政部花费超过 1000 亿美元的补贴用于氢能项目，而这会导致净排放量增加，这与法定要求直接冲突，并损害了新兴“清洁”氢能行业的声誉。为了防止产生负面影响，附加性、可交付性和每小时匹配是必不可少的
关于行动时间大脑时钟的新见解
为了概述成人大脑中目标导向行为的行动时间背后的复杂生物节律，我们采用了基于控制系统理论的布尔代数模型。这表明大脑的“计时器”反映了代谢的兴奋-抑制平衡，而目标导向行为（信号变化的最佳范围）背后的健康时钟由大脑层面之间并行序列的 XOR 逻辑门维持。使用真值表，我们发现 XOR 逻辑门反映了各层面之间健康、受控的行动时间事件。我们认为，行动时间的大脑时钟在由经验塑造的多层次、并行序列复合体中活跃。我们展示了从原子级到分子、细胞、网络和区域间各个层面的行动时间代谢成分，它们以并行序列的方式运行。我们采用热力学观点，认为时钟基因计算自由能与熵的关系，并作为主控制器逐级推导出行动时间，并表明它们是信息的接收器和发射器。我们认为，受调控的多级行动时间过程对应于玻尔兹曼微观和宏观状态的热力学定理，并且可用的代谢自由能熵矩阵决定了大脑在特定时刻的可逆状态，以实现与年龄相适应的时序特性。因此，健康的时间尺度不是活动的精确纳秒或毫秒数，也不是行动时间慢与行动时间快的简单表型区别，而是包含一系列可变性，这取决于分子的大小和受体、蛋白质和 RNA 异构体的组成的动态。
Microsoft Word - OSDB - 最终修订基准测试报告 9 Feb 07.doc
国防部副部长办公室（工业政策） (ODUSD(IP)) 赞助了一项全球造船工业基地基准研究 (GSIBBS)。该研究分为两部分进行。第 1 部分的研究结果已报告，该部分侧重于美国一级造船厂。本报告介绍了 First Marine International (FMI) 对第 2 部分的研究结果，该部分侧重于中级造船厂。主要成果是一份针对各个造船厂、整个行业和国防部的拟议行动清单，这些行动将提高美国造船企业的绩效。为了最有效地利用资源并最大限度地减少行业中断，该研究与海军研究办公室 (ONR) 的中级造船厂能力研究同时进行。能力研究报告可从赞助该项研究的海军制造技术卓越中心（海军造船技术中心）获得。FMI 使用其专有的基准测试系统评估了 9 家美国中型造船厂和 5 家国际造船厂的造船技术。国际造船厂包括领先的商业建造商、复杂商用船舶建造商和海军舰船建造商。这两组造船厂都包含用钢、铝和纤维增强塑料建造船舶的造船厂。基准测试系统描述了调查中评估的 50 个造船技术要素中的五个最佳实践级别。在规模的低端，1 级代表基础技术，在高端，5 级代表先进技术，通常与高水平的生产力相关。一般而言，造船厂拥有与其产品组合、产量和成本基础相适应的技术水平，因此成本最低；因此，5 级并不一定对每个造船厂都是最好的。表 0.1 显示了 GSIBBS 第 1 部分和第 2 部分所研究的七个元素组之间的行业平均值和平均值分布。
理解学习和教学中的神经动力学
神经教育学是神经科学和教育学交叉学科领域中新兴的一门学科，它研究学习背后的复杂过程，提供新颖的见解和方法。本文探讨了神经教育学的基本原理、神经机制和教学策略之间的描述性动态相互作用。这一探索的核心是对大脑非凡的可塑性和适应性的欣赏，强调学习体验如何塑造神经元网络。利用先进的成像技术和严谨的神经科学研究，出现了大量见解，增强了我们对认知、记忆形成和信息处理的理解。这些见解丰富了我们对个人学习机制的理解，并指导了有效教育干预措施的发展。神经教育学以跨学科合作为基础，无缝整合了神经科学、心理学和教育学的观点，以开发与大脑内在学习过程相一致的教学方法。这种合作促进了教学方法的创新，提高了学生的参与度，并提高了学业成绩。此外，从脑机接口到沉浸式虚拟现实体验，技术与教育实践的融合为提高学习参与度和适应多样化的学习方式和课程提供了新的可能性。通过战略性地利用技术的变革力量，教育工作者可以创建沉浸式学习环境，以刺激认知过程并提高知识保留率。神经教育是教育理论和实践中的一股变革力量，它使教育工作者能够设计出与人脑复杂性相适应的教学方法，为更具包容性和有效性的教育环境铺平了道路。这项研究嵌套在对过去 15 年数字存储库研究和神经教育话语模型的系统回顾中，强调了该领域的不断发展及其对当代教育的影响。
人类与人工智能之间的信任：简要回顾
不可否认，人工智能系统在我们日常生活中无处不在：我们与人工智能助手交谈，我们让算法驾驶我们的汽车，我们寻求他们的建议来决定购买什么，等等。虽然我们在构建相当准确和高效的人工智能系统方面在各个领域取得了重大进展，但在大多数情况下，仍然需要人类的监督和/或干预。人类和人工智能之间需要合作的原因有很多。一方面是他们能力的互补性。虽然人工智能可以查看大量数据并做出数学上精确的推断，但它仍然缺乏人类理解抽象概念和用更少的数据进行概括的能力。另一方面，一个关键的考虑因素是，算法并非万无一失，这需要这种人类监督，特别是在高风险决策中。已经有一些案例表明，由于训练数据有限或有偏差，算法推荐存在偏差。人们还报告了由于技术故障导致算法推荐错误的情况 [2]。为了有效利用互补能力并有效减少算法错误，我们需要设计出人类用户能够充分理解并适当信任的系统。为此，研究人员强调了提高模型可解释性和可解释性的重要性。这些努力的重点是以一种有助于人类理解模型的方式传达模型的工作和最终建议。然而，Lakkaraju 和 Bastani [21] 以及 Bansal 等人 [3] 最近的研究表明，用更多信息或解释补充算法决策并不一定能帮助人类用户做出更好的决策。这种观察的一个可能解释是，人类无法建立与算法能力相适应的信任。正如 Huang 和 Fox [17] 所说，现实世界中的决策是基于理性计算（在可用信息和心理资源的限制范围内）和信任的混合。虽然可解释性努力力求使模型更易于理解，但它们并没有积极考虑人类对模型的依赖或信任。在这篇评论中，我们强调了在设计人机有效协作时需要考虑人类信任的问题。在这篇文章中，我们回顾了人机交互方面的工作，重点是了解人类如何以及何时信任机器。1