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空中交通管制中的警报、提醒和警告 - ROSA P
设施，包括塔台、终端雷达进近管制设施 (TRACON) 和空中交通管制中心 (ARTCC)。训练有素的空中交通管制员使用有效的自动化系统可以利用警报、警示和警告（统称为信号）来建立态势感知并减少认知工作量。我们编写了第一版手册，该手册将指导空中交通系统设计人员和管制员用户团队与人为因素专家合作创建或修改空中交通管制系统警报、警示和警告。该手册描述了一种新颖的信号框架，可用于评估现有的 ATC 信号或在设计过程中使用客观评分表和与主题专家（即空中交通管制员）的结构化访谈格式来设计新信号。该框架为相关人员提供了一种通用语言，使他们能够描述、分类和客观评估空中交通管制中的信号。信号框架及其相关的结构化访谈将在第 4 阶段与空中交通管制员一起进行测试和验证。该项目的第 5 阶段将包括根据需要进一步完善信号手册和开发培训材料。在该项目结束时，空中交通组织将拥有开发信号所需的工具，这将有助于使美国国家空域系统保持世界上最安全的地位。
考虑拉丁美洲愿景的高等教育规划和战略管理
摘要：如今，随着学术管理的重点转向，许多大学正在采用其他国家使用的指标。需要共同的愿景和合作来确定成功案例。高级和中层管理人员需要以路线图为指导，以获得清晰的愿景、不同的策略列表和成功的结果。因此，本文提出了一种学术管理策略，以保证以学生为中心的教育。该策略强调分层的层次化流程，以优化和实现效率、可靠性和弹性。在本文中，考虑了“什么”、“如何”和“在哪里”，以应对学术和行政调整，这些调整对于降低对人力资本培训和形成投资的风险是必要的，这警告人们需要获取知识，尤其是从具有科学专业知识的国家获取知识。它还展示了基于人力资本产生的优点激励努力的指标。采用翻转学习或混合学习的方法来假设人力资本能够打破障碍，例如：英语是一种通用语言。文献计量分析基于来自 Web of Science 和 Scopus 数据库的 2000 多篇科学文章。因此，可以根据此分析的结果确定每个知识领域的国家、大学和研究人员。此外，甚至可以根据文献计量分析所呈现的发展和科学兴趣来验证大学职业生涯，这可以与基于经济和财富的研究（如《福布斯》）进行比较。
人工智能指南：USG IT 手册配套指南
• 人工智能 (AI) – 一种技术家族，使计算机能够执行各种高级功能，包括处理视觉线索、理解和翻译口头和书面语言、分析数据以及根据启发式分析提出建议的能力。 • 深度学习 (DL) – 一种人工智能方法，教计算机以受人脑启发的方式处理数据。深度学习模型通常用于识别图片、文本、声音和其他数据中的复杂模式，以产生准确的见解和预测。 • 生成式人工智能 (GenAI) – 一种能够使用生成模型生成文本、图像、视频或其他数据的人工智能形式，通常是响应提示。 • 幻觉 – 当 LLM 过程识别出不存在的模式或对象时，产生无意义或不准确的输出的情况。 • 大型语言模型 (LLM) – 一种计算模型，因其能够实现通用语言生成和其他自然语言处理任务（如分类）而受到认可。 • 机器学习 (ML) - 人工智能和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法使人工智能能够模仿人类的学习方式，从而逐步提高其准确性 • 提示注入 - 一种针对 LLM 的特殊网络攻击，其中不良行为者将恶意输入伪装成合法，导致返回错误结果或泄露敏感信息。
词典 3.0 - 全国广告主协会
早在 2010 年，CIMM 就委托编写了一本有关返回路径数据的术语和定义词典。其目的是帮助开发一种通用语言，以促进 RPD 在媒体测量中的集成。“STB 词典”获得了众多支持者公司和组织的支持。这是真正的集体努力。然后在 2012 年，CIMM 发现需要更新和扩展词典，以不仅包括用于 RPD 测量的新术语和定义，还包括用于跨平台、联网电视、iTV、内容识别和动态内容应用程序的创新。四年后的 2016 年，随着内容和广告的快速数字化、物联网、程序化购买和销售以及虚拟现实的发展，对词典 3.0 的需求变得显而易见。随着术语的数量和类型呈指数级增长，并且每天都会创造和引入新术语，这项工作几乎成为一项西西弗斯的任务。行业发展和转型使得 CIMM 词典需要不断更新。与之前的版本一样，更新后的 CIMM 词典将始终坚持其创建通用语言的初衷，即使该语言不断扩展。这不是最终文件，而是一项正在进行的工作，将不断更新。
Lexicon 3.0 - 创新媒体测量联盟
早在 2010 年，CIMM 就委托编写了一本有关返回路径数据的术语和定义词典。其目的是帮助开发一种通用语言，以促进 RPD 在媒体测量中的集成。“STB 词典”获得了众多选区公司和组织的支持。这是一次真正的集体努力。然后在 2012 年，CIMM 发现需要更新和扩展词典，以不仅包括用于 RPD 测量的新术语和定义，还包括用于跨平台、联网电视、iTV、内容识别和动态内容应用程序的创新。四年后的 2016 年，随着内容和广告的快速数字化、物联网、程序化购买和销售以及虚拟现实的发展，对词典 3.0 的需求变得显而易见。随着术语的数量和类型呈指数级增长，并且每天都会创造和引入新术语，这项工作几乎成了一项西西弗斯式的任务。行业发展和转型使得 CIMM 词典需要不断更新。与之前的版本一样，此更新的 CIMM 词典将始终忠于其创建通用语言的初衷，即使该语言不断扩展。这不是最终文件，而是一项正在进行的工作，将不断更新。
气候变化会影响迁移吗？
在本文中，我们测试了从中国和印度的国际迁移到经济合作与发展组织的一些重要目的地。目的是看看除了经济因素外，气候移民是否对劳动迁移有重大影响。经验估计是通过运行泊松伪最大似然估计器来完成的，对平衡面板数据具有固定的影响。数据是在1995 - 2018年期间收集的。结果表明，如果目的地国家二氧化碳排放和自然灾害较低，则中国人更有可能迁移。这意味着人们因拉力因素而不是中国的推动因素而迁移。对于印度来说，对于两种气候变化的代表，均未获得原产地和目的地的重要性。本文的价值尤其来自选择这两个国家，根据世界人口评论（2020）和EM-DAT（2018），这是亚洲气候变化国家最受影响的。独创性来自包括气候变化的代理与经济因素以及添加虚拟变量，例如通用语言，在每种情况下都可以获得积极和重要的。基于我们的结果，我们能够对我们的研究提出一些实际含义。政府应实施更有效的计划，为从暴露于高水平二氧化碳排放的地区提供更好的生活条件，以防止其移民。在突然灾难的情况下，政府应涉及为重新安置提供支持。
因果一致性：使用A/B测试的增强语言模型
我们通过调整语言模型以超过A/B测试结果来开发一个通用框架，以优化营销传播的内容。我们微调了一种语言模型，将较低表现的内容转换为表现较高的变体，教会其在文本空间中进行爬山。部署后，该模型会改善人类提出的营销内容。此设计可确保AI援助不太可能损害绩效，从而减轻实施风险并促进组织的采用。我们通过电子邮件营销中的大规模现场实验来验证我们的框架。在涵盖2.83亿印象的36个活动中，在我们调整的模型的协助下创建的主题行实现了单击的速度，比未经辅助的人类专家创造的汇率高33％。这些绩效增长是由于内容质量的提高而有因果关系，从而确认了我们框架的有效性。此外，具有30倍的通用语言模型该参数无法改善结果，而我们较小的微调模型成功，这表明域特定于适应性是必要的，并且相对较小的语言模型就足够了。我们的发现提供了实验证据，表明语言模型可以从A/B测试中提取可概括的见解，从而实现从文案到创意设计的非结构化营销决策的系统优化。
分类计划和职位管理政策
印第安纳州人事部 (INSPD) 维护着一套集中式系统，以确保职位分类、分配和组织方式的一致性。该州的分类系统通过职位类别、职位系列、职位代码和职位头衔来识别每个职位。印第安纳州法规 (IC) 4-15-2.2-27 要求将每个职位分类分配到一个薪酬计划，以便确定最低和最高薪酬率。INSPD 还制定了一项单独的政策，概述了该州的薪酬方案。该分类系统与职位概况和能力框架（也称为职位架构）相衔接，该框架为职位名称约定、职位描述制定、薪资等级分配、职业发展规划以及员工发展和继任计划提供了通用语言。在分类系统中维护基于角色的职位概况和能力分配，有助于在全州范围内提供一致且具有战略性的人力资源服务。INSPD 会定期审查州分类计划中的职位，并可能根据审查时履行的职责和责任对职位进行重新分类。机构如有充分理由，可以要求 INSPD 对任何现有职位进行审查，以确认适当的职位分类分配，或要求设立新的职位或职位分类。
泰国
作者非常感谢斯德哥尔摩环境研究所 (SEI) 的 Dimas Fauzi、Uttam Ghimire、Charlie Heaps、Pimolporn Jintarith、Kuntum Melati 和 Silvia Ulloa，感谢他们自 2023 年 3 月以来全力支持培训和指导东盟绿色未来 (AGF) 研究人员实施低排放分析平台 1 (LEAP)，用于能源规划和气候变化缓解评估。LEAP 为东南亚各地的 AGF 研究人员提供了一种通用语言、共享工具和一个透明的沟通和协作平台。SEI 为 AGF 准备的初始模型启动了区域建模过程，使 AGF 研究人员能够在坚实的基础上继续构建电力模型并独立进行自己的分析。通过减少对外部专业知识的依赖，这促进了区域能源规划的长期可持续性，并使利益相关者能够参与能源转型进程并为明智的决策做出贡献。作者还对泰国法政大学可持续能源与建筑环境研究部和泰国发展研究所的支持表示感谢。作者感谢我们的专家审稿人——泰国发展研究所的 Areeporn Asawinpongphan 博士和双威大学亚洲总部联合国可持续发展解决方案网络的 Goh Chun Meng 博士对本报告的宝贵和慷慨的贡献。免责声明
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。