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应急基金账户 2023-24
英国财政部控制应急基金的使用，以确保所有预付款都适当且符合《管理公共资金和供应估算：指导手册》中规定的要求。只要可能且有需要，议会就会通过任何预付款之前做出的书面部长声明了解使用应急基金和产生相关资源的意图。在休会期间，如果必须进行预付款并需要书面部长声明，议会将在议会复会后尽快获知预付款情况。所有应急基金的预付款都必须偿还。对于用于支持投票支出的预付款，需要议会授权才能将预付给各部门的款项偿还给应急基金。
国债偿付各类应急操作计划
3 另请参阅 SIFMA 于 2021 年 12 月修订的“国库支付中断：情景讨论”。4 正常情况下，银行间交割对付款交易的发起于美国东部时间下午 3:15 结束，与这些交易相关的逆转于美国东部时间下午 3:30 结束，同一参与者的两个账户之间的支付转账于美国东部时间下午 4:30 结束，同一参与者的两个账户之间的免付款转账于美国东部时间晚上 7:00 结束。5 例如，这将在正常程序下保持证券在美联储公开市场操作中的资格。6 Fedwire 证券服务延长操作到期日需要由财政部指示。一旦延长操作到期日，就不再可能在法定到期日随后付款。
重新审视战略灵活性：其前因、后果和偶然性的元分析
战略灵活性 (SF) 是一个从战略发展而来的概念，它涉及管理、营销、创新、创业和运营等其他学科。然而，尽管人们试图巩固 SF 的领域，但在其前因、后果和偶然性背后仍然存在着理论和实证上的矛盾。基于 98 项不同研究（n = 26,940 家公司）中报告的 106 个独立样本，我们对这些矛盾进行了元分析。我们强调并解决了关于 SF 的推动因素、抑制因素和触发因素的几个分歧，并揭示了调整后的平均绩效效应为 0.24。我们进一步发现，SF 的测量以及环境的一些（但不是全部）维度会缓和绩效效应。最后，探索性分析表明，除了直接产生负面影响外，创新成果和市场成果还介导了 SF 和财务成果之间的正相关关系。这些见解为 SF 的规律网络提供了全面而连贯的理解，并为进一步理论化和开展实证研究提供了更强大的基础。此外，我们的研究结果有助于企业通过实施推动 SF 的正确推动因素来完善其战略，并了解其对 SF 的投资如何以及何时获得回报。
基于场景的未来军事技术评估...
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这得益于我们的核心价值观：质量和客观性，以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺。为了确保我们的研究和分析严谨、客观、不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策，避免出现财务和其他利益冲突；并通过承诺公开发表我们的研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
2035 年以后的新兴技术：基于情景的未来军事突发事件技术评估
本报告介绍了技术评估流程的开发和实施，旨在帮助陆军了解可能对 2035 年至 2050 年陆军任务至关重要的关键新兴技术的影响。这项工作旨在协助陆军应对不断变化的作战环境，例如在极端天气条件下的作战。新兴技术可能有助于陆军在关键任务中取得成功并促进美国利益。
当飞机受到不利因素影响时，飞行中突发事件的危险程度评估
飞行中的不良事件通常与多种因素的组合有关，这些因素会使情况成倍复杂化。最终导致事故的因素与机组人员活动（人为因素 - HF）、飞机的功能效率（技术因素 - TF）和环境条件（环境因素 - EF）有关。因此，不良事件在大多数情况下是一个复杂事件，是具有因果关系的连续事件链中的最后一个元素。追踪不良事件发展的顺序，我们可以区分以下几类原因：主要原因、直接原因和伴随原因。主要原因为在特定情况下出现不良事件创造了潜在机会。直接原因和伴随原因为将这种机会变成现实创造了实际条件。因此，直接原因是导致不良事件的原因。通常它是主要原因的结果 [4]，[5]。
在2025年接受德克萨斯州奥斯汀市的IEEE PES股东大会（PES GM 2025）接受，使用STO
摘要 - 本文引入了一种分布式的应急检测算法，用于使用随机混合系统（SHS）模型在功率分配系统中检测不可观察的意外情况。我们旨在应对分销网络中有限测量能力的挑战，这些挑战限制了迅速检测意外事件的能力。我们将分布网络连接，负载馈线，PV和电池储能系统（BESS）混合资源的动力学结合到完全相关的SHS模型中，该模型代表分布系统作为意外情况下不同结构之间的随机切换系统。我们表明，SHS模型中的跳跃对应于物理功率网格中的突发事件。我们基于幅度调制输入（MAMI）采用探测方法，以使意外情况可检测到。通过对样本分布系统的模拟来验证所提出的方法的有效性。索引术语 - PV-BESS，分布系统，不可检测的偶性，随机混合系统，偶然性检测。
布兰登海岸退休分析
PJM's results found issues with: • Load Deliverability (LD) – A thermal analysis to check the ability to transfer power into a load pocket under stressed conditions (coincident high demand) • Generator Deliverability (GD) – A thermal analysis to check the ability to transfer power out of a generation pocket under stressed conditions (coincident high generation dispatch) • N- 1 - 1 Contingencies – An analysis to evaluate thermal
技能策略路线图2021
在该项目的随后两年中，路线图将有助于引导实施各个活动，以减轻每个差距驱动程序，并评估他们通过计划解决这些问题的活动来解决该行业中突出的问题的有效性。下图展示柜（请参见图2）如何计划实施D4.10中提出的时间表。在建立这样的路线图时，该联盟正在清楚地分析其在接下来的两年活动中所需的道路，特别是关于技能策略的必要性将如何发展，适应和适应该行业的趋势，并且由于目前的国际pandicmitip and Contingencies与未来的竞争而面临的挑战面临着持续的挑战。路线图包括：
相关的大脑反应，但产生价值分离
摘要 最近的数据显示，在基于价值的学习过程中，涉及高阶知识和联想学习的系统之间的相互作用会驱动反应。然而，尚不清楚这些系统如何影响主观反应，例如疼痛。我们测试了指令和逆向学习如何影响疼痛和疼痛引起的大脑激活。健康志愿者（n=40）要么被指导线索和厌恶结果之间的偶然性，要么通过经验在偶然性逆转三次的范式中学习。我们使用功能性磁共振成像测量了预测线索对疼痛和热诱发大脑反应的影响。无论参与者是否收到了偶然性指令，预测线索都会随着偶然性的变化而动态调节疼痛感知。随着偶然性的变化，岛叶、前扣带回和其他区域的热诱发反应会更新，前额叶皮质的反应会介导对疼痛的动态线索效应，而脑干的延髓前腹侧 (RVM) 中的反应则在整个任务过程中受到初始偶然性的塑造。定量建模表明，在指导组中，预期值完全由指令形成，而在未指导组中，预期值则根据基于错误的学习而动态更新。这些差异伴随着前扣带回、丘脑和后岛叶等区域中基于价值的学习的神经关联分离。这些结果显示了预测如何动态影响主观疼痛。此外，成像数据描绘了三种类型的网络，这些网络涉及疼痛的产生和基于价值的学习：对初始偶然事件作出反应的网络、在反馈驱动的学习过程中随着偶然事件的变化而动态更新的网络以及对指令敏感的网络。总之，这些发现为影响疼痛的疗法设计提供了多个切入点。