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关于人工智能部署：人工智能供应链
7 虽然这本身就是一个有趣的案例研究，但我们注意到，这在很多方面都是可能的，因为科技行业和特殊利益集团很早就为可访问性、网络开发等问题制定了标准。目前尚不清楚这种方法是否能带来理想的结果。
瓦茨⚡推动人工智能部署的成本？
SST 2 28.35 0.98 0.99 1.01 1.02 1.00 1.00 1.00 1.00 SciQ 113.12 1.28 1.25 1.10 1.10 2.03 5.41 3.12 2.42 SQuAD 134.00 1.93 1.96 2.02 1.95 2.01 2.15 2.16 2.13 SQuAD 2 115.85 2.33 2.54 2.58 2.41 2.28 2.74 2.71 2.58 CNN 54.00 12.05 11.91 11.73 10.34 8.52 11.34 11.34 10.68 SamSUM 47.82 9.54 9.41 9.75 9.85 10.56 11.05 10.18 10.57 XSum 53.85 11.53 12.22 11.94 11.92 12.95 13.62 13.49 13.09 表 4. 研究中检查的 8 个零样本模型和 9 个任务的平均输入和输出长度（以标记数表示）。单元格越暗，表示模型为该任务输出的碳越多。
人工智能驱动的 CDSS 部署中的紧张与挑战
人工智能 (AI) 技术在高级临床决策支持系统 (CDSS) 的实施中得到越来越多地应用。研究表明，人工智能驱动的临床决策支持系统 (AI-CDSS) 在临床决策场景中具有潜在用途。然而，采用后的用户感知和体验仍未得到充分研究，尤其是在发展中国家。通过对来自中国 6 个农村诊所的 22 名临床医生的观察和访谈，本文报告了 AI-CDSS 系统（“神医”）的设计与农村临床环境之间的各种矛盾，例如与当地环境和工作流程的不一致、技术限制和可用性障碍，以及与 AI-CDSS 的透明度和可信度相关的问题。尽管存在这些矛盾，但所有参与者都对 AI-CDSS 的未来持积极态度，尤其是充当“医生的 AI 助手”，在临床环境中实现人机协作的未来。最后，我们利用我们的研究结果讨论了为发展中国家农村临床环境设计 AI-CDSS 干预措施的意义。
动员、部署和稳定支援行动
***SFRG 指挥官培训陆军领导人的准备要点 (REAL) 指挥官培训针对连长，但也为旅长、营长和指挥士官长提供信息。这个 2 小时的课程描述了指挥团队的角色和职责，包括如何利用 SFRG 执行士兵和家庭准备任务。主题包括：家庭准备、SFRG 的任务基本任务、SFRG 要素和行动、通信、志愿者管理、SFRG 资金和资源。该培训是根据 2020 年 10 月的 FORSCOM OPORD 设计的。
动员、部署和稳定支援行动
***SFRG 指挥官培训陆军领导人的准备要点 (REAL) 指挥官培训针对连长，但也为旅长、营长和指挥士官长提供信息。这个 2 小时的课程描述了指挥团队的角色和职责，包括如何利用 SFRG 执行士兵和家庭准备任务。主题包括：家庭准备、SFRG 的任务基本任务、SFRG 要素和行动、通信、志愿者管理、SFRG 资金和资源。该培训是根据 2020 年 10 月的 FORSCOM OPORD 设计的。
实现欧盟快速部署能力
可能会有人问，这种情况是否很可能发生。过去二十年的实践表明，干预行动往往导致“战斗与稳定”的复杂组合（例如在阿富汗和马里），并最终失败。值得注意的是，欧洲对外行动署将四个前苏联共和国——亚美尼亚、格鲁吉亚、摩尔多瓦和乌克兰——视为部署 RDC 的可能场景。4 救援和撤离场景是在 2021 年 8 月喀布尔事件之后制定的，当时美国提供了保护部队的核心和相当一部分军用运输机。当然，吸取的教训是，欧盟应该有能力自己开展这样的行动，但选择上次危机作为场景开发的出发点，感觉有点像“将军们进行上一场战争”。
军事地面部署和配送司令部
主题：未经 ATTLA 认证的 ISU 集装箱被拒绝通过 AMC 空运运输目的：通知托运人/TO 在计划通过 AMC 空运运输之前验证所有内部可吊装单元 (ISU) 的航空运输能力测试和装载机构 (ATTLA) 认证。请注意：所有通过 AMC 空运运输的 ISU 都需要 ATTLA 认证。未经 ATTLA 认证的 ISU 将被拒绝空运。如需查看所有 ATTLA 认证 ISU 的列表，请访问 ATTLA 库 https://intelshare.intelink.gov/sites/attla/SitePages/Home.aspx 。文件编号 99.05.14 和 2010.08.39 Rev 10。
人工智能在现实世界中的应用
摘要：人工智能已迅速从实验阶段发展到实施阶段，涉及许多以图像为主导的临床学科，包括眼科。大数据集和计算能力的日益普及，加上深度学习的革命性进步，为主要侧重于图像识别和特征检测的自动诊断的性能和准确性的重大突破性改进创造了前所未有的机会。这种自动疾病分类将大大提高眼科护理系统的可及性、效率和成本效益，因为它较少依赖人工输入，有可能使诊断更便宜、更快捷、更一致。虽然这项技术迟早会对临床流程和实践模式产生深远的影响，但将这种技术转化为临床实践具有挑战性，需要与任何新药物或医疗器械类似的责任感和有效性，因为可能会出现偏见、伦理、医学和法律问题。本评论的目的是总结这种转变的机遇和挑战，并根据我们在这一领域的最佳理解和经验，促进人工智能（AI）融入常规临床实践。
部署健康评估 (DHA) 计划...
• 提供医疗支持服务以完成 DHA。 • 确保个人 IMR 准确且最新，以促进部署过程顺利进行。 • 提供与 DHA 流程相关的 OPNAV (N17) 医疗政策指导。 • 在签到和签出时提供 DHA 缺陷的健康记录审查。 DHA 审查应是医疗签到和签出表上的独立项目。