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2024 年性别薪酬差距报告
1. 性别薪酬差距的平均值和中位数 - 基于小时工资。2. 奖金薪酬差距 - 包括获得奖金的男性和女性的比例。3. 兼职员工薪酬差距 - 兼职员工的平均薪酬差距和中位数。4. 临时工薪酬差距 - 临时工或合同工薪酬差距分析。5. 比例代表制 - 不同薪酬四分位数的男性和女性人数
2024 年性别薪酬差距报告
自 Sparta Global 成立以来，促进平等、多样性和包容性 (ED&I) 一直是联合创始人 David Rai (首席执行官) 和 Tim Staton (首席信息官) 的重点工作。在过去十年中，我们致力于创造一个工作环境，将多样性和包容性作为我们共同价值观的重要组成部分 - 协作、多样性、动力、同理心、创新和灵活性。因此，我们大力支持英国政府重新关注缩小性别薪酬差距，并决心在英国企业中关注这一问题。我们将继续推动和发展我们的社会影响战略，以逐年增加英国科技行业女性员工的代表性，同时还将女性提升到技术和非技术职位的领导职位。
弥合神经病学与精神病学之间的差距
鉴于临床医生和研究人员在处理神经精神疾病方面面临的持续困难，越来越明显的是，有必要超越传统的学科界限。这项研究整合了现有材料，研究了历史变化、神经生物学的基本方面以及神经病学和精神病学之间的共同临床表现。这项研究考察了神经精神病学的历史发展，重点关注早期对精神疾病的理解与后来神经病学和精神病学的划分之间的关系。重点是理解共同神经生物学途径和遗传因素的最新进展，这些进展突出了这些领域的融合。该研究通过分析重叠的认知、情感和行为症状，突出了神经精神疾病临床表现的复杂性。本文批评了传统框架中的诊断问题，强调了区分神经和精神病起源的局限性。这对实现正确的诊断和安排适当的治疗有影响。本文探讨了多学科护理方法的发展，强调了神经病学家和精神科医生之间的成功合作。本研究考察了执行计划的困难以及确定结合不同要素的障碍的过程。它还强调了迫切需要改进教学和学习以实现顺利合作。本文通过研究侧重于共享途径的药物疗法来研究治疗意义。它还讨论了管理同时发生的神经和精神疾病所涉及的困难。该研究还探讨了非药物疗法，如心理治疗和康复方法，作为综合治疗方法的一部分。展望未来，报告确定了研究可以改进的领域，并预测了技术改进对该主题的影响。提出了建议，鼓励进一步探索、合作和独创性，以缩小神经病学和精神病学之间的鸿沟，最终增强我们对神经精神疾病的理解和治疗。这种实时综合增加了正在进行的讨论，提供了与不断变化的当代神经精神病学研究和治疗领域相一致的宝贵见解。
国防创新准备差距正在扩大
国防军工企业通常缺乏对供应商的激励、优先事项、商业模式、生产能力和其他影响新技术真实成本的因素的洞察。即使在和平时期，国防工业也特别容易受到不稳定供应链的影响，因为它们依赖于次级供应商，导致对供应链所有成员、弱点以及整合或投资领域的了解不透明。在许多情况下，供应链中一个参与者的激励与另一个参与者的激励相冲突。缺乏透明度会剥夺一些创新机会，并因关键供应短缺而造成脆弱性。总体而言，79% 的受访者预计中度至严重的供应链问题将影响其组织明年的收购目标。
注意差距：桥接指南建议和...
患者心力衰竭随着射血分数降低（HFREF）的恶化而恶化，面临大约40％与心力衰竭（HF）相关的重新住院的风险。1）这种重复的住院治疗产生了一个恶性循环，增加了心肌和肾脏损害的负担，并最终导致心血管死亡率。2）为了打破这一周期并减少与HF相关的住院治疗，当前的指南强烈建议实施四种基本药物：肾素 - giotensin System（RAS）抑制剂，β受体阻滞剂，矿物皮质激素受体拮抗剂（MRA）和葡萄糖葡萄糖Cotransporterter-2（sgltt2）。3）然而，与医师相关的，与患者有关的和治疗有关的重要barri ers会阻碍最佳指导指导的药物治疗（GDMT）实施。4）
单体类别，表示差距和密码学
是公开的。然后党A选择私人a∈Z，而党B选择私人b∈Z。party a通信g a，b发送g b，常见的秘密是（g b）a = g ab =（g a）b。第三方C可以访问N，G，G A和G B，但是从已知数据中找到G AB很困难，只要P -1在其因素中包含很大的素数。有很多想法，并且有广泛的文献来构建来自非交通性群体和单体的加密协议（Monoids gen-gen-generallents of consemains of of toce of ofers of of ofers ofers of ofers of ofers ofers of ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers of ofers of ofers ofers ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers of ofers of of tosepsss，我们从现在开始说），请参见例如。[msu08]，[msu11]及其中的参考。此类示例是Magyarik – Wagner公共密钥协议[WM85]，Anshel – Anshel – Goldfeld密钥交换[AAG99]，KO – Lee等。密钥交换协议[KLC + 00]和shpilrain – zapata公共密钥协议[SZ06]。在文献中，协议中使用的单体s通常称为平台组/单体。在[MR15，第4节]中有大量各种协议和平台单体列表，包括但不限于上述列表。有时这些限制在组或基质组中，有时可以使用一般的单体。本文的一个典型示例是Shpilrain -Ishakov（SU）密钥交换协议，例如[MSU08，第4.2.1节]，其工作如下。公共数据是一个单体s，两个集合的通勤元素和g∈S的a，b。party a选择私人a，a'∈A，而party b选择私人b，b'∈A。party a通信Aga'，B发送BGB'，常见的秘密是ABGB'a'= baga'b'。不使用通勤元素的另一个示例是Stickel的秘密钥匙交换（ST）[ST05]。g，h∈S带有gh̸= hg是公开的，party a pick a，a'∈Z≥0，p partion b picks a，a'∈Z≥0，a发送g a h a'，b sends g a h a'，b sends g b h b b'，常见的秘密是g a g b b b b b b b b b b b'h a'''= g b g a a h a h a h a h a h h a'''。 请注意，在这些协议中，S可以是任意的单体。 S的复杂性决定了从公共数据中找到共同秘密的困难。 如Myasnikov和Roman'kov [MR15]所示，也基于早期的作品，SU和ST协议以及其他精神，上面包括的两个段落，如果S承认S小型非平地代表，则可以成功地受到攻击。 简称这称为线性分解攻击或线性攻击。 线性攻击的后果之一是，有限的非交通性群体可能不适合加密目的，因为它们承认了中等大小的非平凡代表。 在玩具示例中，对称组S N具有N！ 元素，但承认忠实的（n-1）维度表示。 该代表的维度在组的大小上小于对数，而对称组对于各种标准非交通性组协议来说将是一个糟糕的选择。 同样，有限的简单谎言类型组通常会接受（通常）与大小相比的（通常）小维度的表示。 少数例外，包括与经典和宽容的协议有关的主要阶阶循环群，对于其他有限的简单组也是如此。g，h∈S带有gh̸= hg是公开的，party a pick a，a'∈Z≥0，p partion b picks a，a'∈Z≥0，a发送g a h a'，b sends g a h a'，b sends g b h b b'，常见的秘密是g a g b b b b b b b b b b b'h a'''= g b g a a h a h a h a h a h h a'''。请注意，在这些协议中，S可以是任意的单体。S的复杂性决定了从公共数据中找到共同秘密的困难。如Myasnikov和Roman'kov [MR15]所示，也基于早期的作品，SU和ST协议以及其他精神，上面包括的两个段落，如果S承认S小型非平地代表，则可以成功地受到攻击。简称这称为线性分解攻击或线性攻击。线性攻击的后果之一是，有限的非交通性群体可能不适合加密目的，因为它们承认了中等大小的非平凡代表。在玩具示例中，对称组S N具有N！元素，但承认忠实的（n-1）维度表示。该代表的维度在组的大小上小于对数，而对称组对于各种标准非交通性组协议来说将是一个糟糕的选择。同样，有限的简单谎言类型组通常会接受（通常）与大小相比的（通常）小维度的表示。少数例外，包括与经典和宽容的协议有关的主要阶阶循环群，对于其他有限的简单组也是如此。也就是说，这些群体相对于它们的顺序承认了小维度的非平凡表示。因为任何有限的G级别都可以在某些有限的简单组上，从而减少了问题
随机森林用于缩小和间隙填充
摘要。干旱是一场毁灭性的自然灾害，在此期间，水短缺通常体现在植被的健康中。不幸的是，在空间和时间上获得高分辨率的植被影响信息很难。虽然远程感知的产品可以提供此信息的一部分，但它们通常会根据其空间或时间分辨率的数据差距和限制。远程感应产品之间的一个持续特征是空间分辨和重访时间之间的权衡：高时空分辨率与粗空分辨率达到了高度分辨率，反之亦然。机器学习方法已成功应用于广泛的遥感和水文研究。然而，仍然需要提供解决对植被的干旱影响的全球应用程序，因为这种产品有显着的潜力可以帮助改善干旱影响监测。为此，这项研究预测了基于增强的植被内部（EVI）和流行的随机森林（RF）回归体的全球植被动态。我们评估了RF作为间隙填充和缩减工具的适用性，以生成在空间和时间上一致的全局EVI估计值。为此，我们使用了许多特征，指示了植被经验丰富的水和能量平衡，并评估了该新产品的性能。结果表明，RF可以以0.1°分辨率（RMSE：0.02-0.4）和0.01°分辨率（RMSE：0.04-0.6）捕获全局EVI动力学。接下来，为了测试RF在空间分辨率方面是否稳健，我们降低了全局EVI：在0.1°数据上训练的模型用于以0.01°的重置预测EVI。总体误差更高。尽管如此，相对增加仍然是