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2024 年影响健康经济的趋势报告
对于个人而言，价值通常与个人健康结果和生活质量有关。雇主通常将价值理解为确保其医疗保健投资在员工生产力投资上产生可观的回报。相反，提供商组织将价值视为质量乘以价格，专注于提高护理质量同时管理收入流。政策制定者将价值定义为通过关注池内风险的分配而不是降低风险池的总成本来支付“结果”。生命科学公司通常根据治疗的临床效果和创新来定义价值，关注这些进步如何改善患者的治疗结果和生活质量。另一方面，健康保险公司倾向于将价值等同于治疗的成本效益，强调医疗干预提供的益处与其相关成本之间的平衡。
大战略、国家利益、国家安全的中心
大战略或高级战略是国家关于如何使用手段（军事和非军事）来推进和实现长期国家利益的战略。大战略问题通常包括军事理论、军队结构和联盟的选择，以及经济关系、外交行为和获取或调动资源的方法。与战略相比，大战略不仅包括军事手段（如外交和经济手段）；成功不等同于纯粹的军事胜利，还包括追求和平时期的目标和繁荣；考虑长期而非短期的目标和利益。与外交政策相比，大战略强调政策的军事影响；考虑政策的成本效益以及能力的限制；确定优先事项；制定切实可行的计划而不是一成不变的计划。
2025 财年国防授权法案中有关中东的主要条款
⚫ 第 1211 节：进一步指出，美国的政策是与以色列合作，确保有足够的拦截器和武器系统组件储备，以保护以色列免受伊朗和伊朗军事代理人的空中和导弹威胁。NDAA 的联合解释性声明包括一项要求，指示国防部长在可行的情况下与国务卿和以色列政府协商，提交一份报告，说明以色列在 2023 年 10 月 7 日至 2024 年 12 月 31 日期间遭受火箭或导弹空袭的程度，以色列通过部署或使用不少于 50 个铁穹拦截器、大卫投石索或箭式防御系统进行反击。报告应包括上述部署拦截器的数量、部署拦截器的估计成本以及补给所需的组件和弹药的清单。
公路运输资产管理计划 - CT.gov
康涅狄格州交通部 (CTDOT) 已制定了其首个联邦公路运输资产管理计划 (TAMP)，以建立和记录该机构管理其运输资产的战略和系统流程。该公路 TAMP 还旨在满足联邦“21 世纪前进 (MAP-21)”和“修复美国地面运输 (FAST) 法案”的要求。没有经过认证的流程的处罚会导致联邦匹配率从 80% 或 90% 降至 65%。在康涅狄格州，这项处罚可能相当于每年需要大约 1 亿美元的额外州资金，以在较低的联邦参与率下使用所有联邦资金。CTDOT 是一家多式联运机构，目前正在制定其首个过境运输资产管理计划，该计划将于 2018 年 10 月 1 日根据联邦运输管理局 (FTA) 的要求完成。
可持续发展、2030 年议程和粮食安全......
摘要：可持续发展 (SD) 概念在近几十年来大受欢迎。与此同时，新自由主义（自 20 世纪 70 年代中期以来的社会经济正统观念）却有些黯然失色。本文试图查明可持续发展范式及其最新体现（2030 年议程）是否构成了与主流的决定性突破。第二个目标是评估 2030 年议程是否充分解决了粮食安全概念。研究表明，2030 年议程及其 17 个可持续发展目标比之前的千年发展目标更为广泛，但由于极端贫困的普遍存在、收入不平等严重、许多发展中国家的结构性弱点以及全球监管不足，它仍然无法保证在短期（大宗商品价格泡沫的风险）和长期（即到 2030 年）实现粮食安全。
人们对标记为AI生成的头条持怀疑态度，即使是真实的或人为的，因为他们假定完全AI自动化
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
人们对标有AI生成的头条持怀疑态度...
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。