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认知评估清单 - 版本5（2024年4月）
CCT于1986年开发，目的是从多维角度评估认知能力（并且不是作为全球认知屏幕开发，也不预测功能的其他方面）。CCT由8个子测验（12个组成部分）组成，包括：对个人信息的取向，基本家务的测序，社交互动的解释，记忆，记忆，实践阅读技能，经济付费（账单支付），口头推理和判断（用于安全场景）（安全场景），路线学习/空间方向。组件并不是要自行管理的，当然也不是因为自己预测认知能力（或其他任何方面）。管理时间：60分钟。评分：每个子测验和平均总分（ATS）。请注意，原始测试开发人员并不打算将分数视为“能力截止点”。原始测试手册提供了“削减的”（基于样本量较小的研究），以“受损”，“灰色区域”和“正常”的性能水平（认知能力）。
全域作战：加拿大陆军如何准备其部队并为多域联盟做出贡献？
显著改变了冲突的性质。俄罗斯和中国等对手开发了多层反介入和区域拒止 (A2AD) 能力，挑战了西方国家在传统领域投送兵力的能力。同等对手还表现出在网络、太空和信息领域低于武装冲突门槛竞争的意愿。为了抵消对手的能力平衡并解决所有领域的分层对峙问题，美国陆军制定了多域作战 (MDO) 概念。1 美国空军制定了联合全域指挥和控制 (JADC2) 概念，该概念从连接所有域的所有传感器和射手的雄心发展到一种新的决策方法，利用人工智能来支持新兴的联合作战概念，即联合全域作战 (JADO)。2 加拿大及其盟友也一直在开发类似的多域概念。3. 加拿大武装部队 (CAF) 的全域部队使用概念 (PFEC)
基于自然的解决方案
1 自然积极型经济是指企业、政府和其他各方采取大规模行动，减少和消除导致自然退化的驱动因素和压力，并积极努力改善自然状况和自然所提供的生态系统服务的经济。资料来源：CISL 2 UNEP/EA.5/L9/REV1 3 欧盟委员会于 2020 年 3 月通过了《循环经济行动计划》。它是一种生产和消费模式，涉及尽可能长时间地共享、租赁、再利用、修理、翻新和回收现有材料和产品。 4 生物经济涵盖生产、使用、加工、分配或消费生物资源（包括生态系统服务）的所有部门和相关服务和投资。生物经济政策采取跨部门视角来提高政策一致性，并确定和解决权衡取舍，例如在土地和生物质需求等方面的权衡。生物经济政策有助于建立一个解决可持续性所有三个维度的生物经济。 （来源：欧盟生物经济战略进展报告：欧洲生物经济政策：盘点和未来发展，将于 2022 年 5 月通过）
关于生态系统服务估值的误解
生态系统服务的概念 - 人类从运作的生态系统中获得的好处 - 至少已经存在了40年。试图在货币和其他单位中重视这些服务的尝试已经存在了很长时间。然而，关于生态系统服务，尤其是这些服务的估值，这些误解引起了一些误解，这些货币单位对进一步的对话，研究和解决方案都适得其反。本文试图解决其中一些误解，包括表明：（1）生态系统服务不是一个以人类为中心的概念； （2）经济学不仅是市场； （3）估值不是商品化或私人化； （4）在货币单位中表达相对价值不一定是“基于市场的”； （5）在一个贸易世界中，是否进行估值不是一个选择，因为它隐含地发生； （6）“内在价值”是关于权利的，而不是相对估值； （7）相对估值和基于权利的方法是免费的。我依次解决这些误解，并以建设性的对话就这些重要问题进行了呼吁，而不是继续建立基于基本误解的非生产性辩论。
人工智能在风险管理中的作用：
人工智能在当今社会中可以发挥重要作用 (Li et al ., 2021; Arslanian & Fischer, 2019; Siraj & Muhammad, 2023; Khan et al., 2024; Shah et al., 2024; Naeem et al., 2024)。人工智能在金融领域的研究领域引起了人们的极大兴趣 (Van Liebergen, 2017; Leo et al ., 2019; Helbekkmo et al ., 2013; Khan, 2019; Wyman, 2017)。多年来，该公司一直面临着金融证券的问题，包括注销、意外延误和损失 (Cao, 2020)。随着信息技术 (IT) 的出现，高级管理人员找到了一种预测财务风险变化的方法，以减少损失，并引入了风险管理技术 (RMT) (Li et al ., 2021; Bansal et al ., 1993; Naeem, 2023)。然而，公司仍在关注该技术以深入了解风险检测、衡量、报告和管理 (Helbekkmo et al ., 2013; Shah et al., 2024)。AI 在 RM 中的整合提高了公司应对风险的效率。此外，减少了错误并有助于检测潜在威胁。此外，对 AI 在 RM 中的作用的研究有限。本研究的目的是调查 AI 在 RM 中的作用。基于人工智能的技术在各个领域都日益发展（Ali 等人，2021 年；Shah，2024 年）。然而，在包括巴基斯坦在内的世界各地，将基于人工智能的技术融入 RM 具有巨大的潜力（Ahmed 等人，2022 年；Ali 等人，2022 年）。该公司已经面临金融证券问题，包括注销、意外延误和损失（Kahan，1997 年）。基于人工智能的技术增强了对与 RM 相关的日常工作的实时洞察，并且还降低了成本（Jin 等人，2008 年）。在公司实施基于人工智能的技术不仅获得了竞争优势，而且还创造了与人工智能领域相关的工作（Lee 等人，2019 年）。总体而言，基于 AI 的 RMT 的采用使巴基斯坦受益，创新提高了企业的金融包容性和业务定位，从而改善了经济环境（Lee 等人，2020 年）。代理理论和控制论系统理论在 AI 在 RM 中的作用中得到实现。代理理论研究委托人和代理人之间的相关关系（Panda & Leepsa，2017 年）。然而，在 AI 在 RM 中的作用背景下，该理论用于探索基于 AI 的风险管理系统如何
农业环境政策的经济与环境可持续性绩效
本报告回顾了有关农业环境政策对农业环境可持续性和经济绩效影响的文献。研究这两种影响对于了解“双赢”政策的范围至关重要，这些政策可以改善两种绩效，以及经济目标和环境目标之间可能出现的权衡。本报告考虑了几个基本问题的调查结果：i）农业环境政策工具是否成功实现了改善农业环境绩效的目标，以及 ii）农业环境政策工具是否会减缓生产力增长，或者是否有助于刺激生产力增长和改善环境结果。作为后一个问题的一部分，本报告考虑了农业环境政策对农业创新、经济绩效和结构变化的影响。它汇集了来自各个学科的文献，包括来自 160 多篇论文的证据。总体而言，所审查的文献发现，农业环境政策在提高农业可持续性的有效性和经济效率方面都存在很大的“改进空间”，特别是在混合工具（例如交叉遵守）和自愿农业环境计划（AES）方面。
计算发现具有最佳刚度阻止权衡的微观结构复合材料
僵硬与韧性之间的冲突是工程材料设计中的基本问题。，从未证明过具有最佳刚度阻止权衡取舍的微观结构化合物的系统发现，这受到模拟与现实之间的差异以及对整个Pareto阵线的数据有效探索之间的差异的阻碍。我们引入了一条可推广的管道，该管道将物理实验，数值模拟和人工神经网络集成以应对这两个挑战。没有任何规定的材料设计专家知识，我们的方法实现了嵌套循环提案验证工作流程，以弥合模拟到现实差距，并找到微观结构化的复合材料，这些复合材料僵硬而坚硬，具有较高的样品效率。对帕累托最佳设计的进一步分析使我们能够自动识别现有的韧性增强机制，这些机制以前是通过反复试验，错误或仿生物质发现的。在更广泛的规模上，我们的方法为除固体力学外的各种研究领域（例如聚合物化学，流体动力学，气象学和机器人学）提供了计算设计的蓝图。
促进基于社区的弹性建筑
抽象的复原力已成为社区应对灾难计划的基本范式。正式方法用于优先级和决定有关弹性的投资。需要开发不可能基于形式建模的策略和行为，仅仅是因为需要纳入人类元素才能建立社区的韧性。参与式建模和游戏是基于现实数据并解决人类行为的方法论方法。这些方法使利益相关者能够从交互式模型中开发，调整和学习，并利用这种经验来告知他们的决策。在我们的贡献中，我们探讨了哪些物理和数字元素可以使用Seri -Ous Games来设计社区参与和决策的参与式方法。我们正在进行的研究旨在将多个利益相关者聚集在一起，以了解，模拟和决定社会和基础设施投资之间的贸易和紧张局势，以限制社区弹性建设。最初的观察结果使我们作为研究人员可以系统地记录基于游戏的方法的好处和陷阱。，我们将继续与新西兰基督城学术界的大学研究生和弹性专家一起开发参与式建模，以进行弹性计划。
关于医疗保健算法决策的伦理
摘要近年来，众多知名科学出版物一直在报告机器学习算法在医学诊断或治疗建议方面的表现优于临床医生。这激发了对部署相关算法的兴趣，目的是增强医疗保健中的决策。在本文中，我们认为，而不是直接增强临床医生和医疗机构的决策能力，而是部署机器学习算法需要在认知和规范层面上进行权衡。涉及机器学习可能会提高医学诊断的准确性，但在试图评估给定诊断的可靠性时，它以不透明为代价。利用社会认识论和道德责任的文献，我们认为所讨论的不确定性可能破坏了临床医生的认知权威。此外，我们阐明了有关家长式主义，道德责任和公平性的医疗保健机器学习的潜在陷阱。最后，我们讨论了机器学习算法的部署如何改变医学诊断的证据规范。在这方面，我们希望为进一步的道德反映机器学习的机会和陷阱奠定基础，以增强医疗保健中的决策。
准确性和反应时间的性别差异
成人人群中的性别之间存在抽象的小但牢固的认知差异。研究儿童认知中的性别差异可以使这些差异在何时，何时何地出现在发展中。在这里，我们专注于工作记忆的差异，因为它在为儿童的广泛复杂认知任务和发展成果的基础上提供了重要性。在工作记忆的标准测试（N-BACK）上使用两个级别的难度，古巴的104 6至7岁儿童的数据表明，男孩的反应时间更快，但女孩提供了更准确的反应。男孩和女孩之间具有可比的真实正率，准确性和反应时间的性别差异仅限于假阳性反应。在考虑速度准确性交易之后的任务困难级别之间的性别差异是一致的。我们认为，避免误报需要抑制性控制特别强大的作用，并且这是根据与男孩的成熟时间表不同的成熟时间表中出现的，在支持该功能的大脑领域的发展中，以定量和定性的差异为基础。