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2024年11月25日
ADB亚洲发展银行Afd agenceSaise dedévelopmentAIIB亚洲基础设施投资银行CCDR气候变化发展报告CCGAP气候政策和气候变化性别行动计划CPBF气候政策基于气候政策，基于气候政策，尤其是基于气候的融资乌兹别克斯坦GW GIGAWATT IFRS国际财务报告标准IMF国际货币基金MDBS多边发展银行MEF经济和财务部MOEF经济和财务部MTBF MTBF中期预算改革MTCO2E MTCO2E MTCO2E MTCO2E碳二氧化碳二氧化碳量的公共核对范围和基于NDC的投资基于PAFA PAFA PAFA PAF PA PAF PAFM PAF PAFM P. PRF PBF PFM PBF PBF PFM公共财务管理国有企业国有企业SPS ADB UNTP联合国发展计划的保障政策声明
我们的质量策略摘要2024-2028
最近，PAF得到了支持，以进行质量服务的改进和重新设计（QSIR）课程，这使他能够确定质量改进项目并在其团队中嵌入质量改进方法。因此，团队有能力推动服务的质量改进和转型。他们得到支持，以评估改进，以衡量其对患者结果的影响。PAF的团队有信心通过临床改进小组和质量论坛来庆祝他们的进步并与其他团队分享他们的学习。
纸的类型（文章
摘要：1型糖尿病（T1D）过程中的生化异常可能会导致各种蛋白质和肽受影响治疗的产生/激活，并引起并发症的风险。这项研究的目的是评估在T1D的发病机理和过程中所涉及的选定血清物质的浓度，并将其浓度与T1D的持续时间相关联。该研究包括3-17岁时T1D（n = 156）的患者，根据疾病的持续时间分为新诊断的患者（n = 30），在3-5（n = 77），6-7（n = 25）之后被诊断为诊断，从T1D和年龄匹配的健康对照组（N = 30）（n = 30）。链淀粉蛋白（IAPP），proamylin（proIAPP），catestatin（CST），铬烷蛋白A（CHGA），神经生长因子（NFG），血小板激活因子（PAF）（PAF），静脉毒素（UMOD）（UMOD）和肠道脂肪酸结合蛋白（I-FABP）使用SEREN进行了测量。在T1D患者和健康儿童之间，除UMOD和NGF以外的所有物质的浓度存在显着差异。疾病的持续时间影响了CST，CHGA，PAF和NGF的浓度，即蛋白质/肽可能会影响T1D的过程和并发症的发展。在长期患者中，发现CST和CHGA浓度降低，并且发现PAF浓度的增加。在NGF的情况下，在最初的高值后观察到降低，随后在T1D诊断后7年中增加了增加。结论，结果表明，选定的血清指标的浓度可能会在T1D过程中发生变化。需要进一步的研究来确定是否可以在预测长期并发症的背景下使用这些指标。
呼吁专门的欧盟自然恢复基金
实施自然恢复法的年度费用估计为每年6至82亿欧元。尽管预计真实成本将更高，但由于海洋，城市和土壤生态系统的恢复和维护成本以及授粉媒介未包括在本计算中。这些数字基于欧盟委员会伴随自然恢复法提案的影响评估（EUR -LEX -52022SC0167）。根据成员国的优先行动框架（PAF），委员会估计了委员会估计的每年16亿欧元的年度资金需求。真实成本也可以被认为是更高的，因为并非所有成员国的PAF都包括在内（欧盟委员会，环境局，融资Natura 2000 - 2021 - 2027年欧盟资助机会 - 2022年5月修订的报告，欧盟出版社，2022年）。由于委员会的成本估计被认为是不完整的，因此一些非政府组织估计资金需要更高。
使用对抗网络来延长脑机接口解码精度
现有的皮层内脑机接口 (iBCI) 将神经活动转换为控制信号，可使瘫痪者恢复运动能力。然而，由于记录神经元的更替，iBCI 核心“解码器”的准确性通常会随着时间的推移而降低。为了弥补这一点，可以重新校准解码器，但这需要用户花费额外的时间和精力来提供必要的数据，然后学习新的动态。随着记录的神经元发生变化，人们可以认为底层的运动意图信号以变化的坐标来表达。如果可以计算不同坐标系之间的映射，那么可能无需重新校准即可稳定原始解码器从大脑到行为的映射。我们之前提出了一种基于广义对抗网络 (GAN) 的方法，称为“对抗域自适应网络”(ADAN)，它可以对齐底层低维神经流形中潜在信号的分布。然而，ADAN 仅在非常有限的数据集上进行了测试。我们在此提出了一种基于循环一致对抗网络 (Cycle-GAN) 的方法，该方法可以对齐全维神经记录的分布。我们在来自多只猴子和行为的数据上测试了 Cycle-GAN 和 ADAN，并将它们与基于因子分析 (PAF) 提供的 Procrustes 轴对齐的线性方法进行了比较。这两种基于 GAN 的方法都优于 PAF。Cycle-GAN 和 ADAN（与 PAF 一样）是无监督的，需要的数据很少，因此在现实生活中很实用。总体而言，Cycle-GAN 具有最佳性能，并且比 ADAN 更容易训练且更强大，使其成为长期稳定 iBCI 系统的理想选择。
邀请评论
•在英国智能手机市场上的消费者购买行为； •在智能手机品牌和操作系统之间切换； •使用应用程序的消费者行为； •消费者行为在进行在线搜索活动中。3。一个特定的领域是调查操作系统（从iOS（Apple）到Android以及从Android到iOS）的切换。我们希望研究切换水平和转换的人的经验。4。建议将使用“推向网络”方法进行调查。将招募大约3,000个英国家庭的随机和代表性样本，并邀请每个家庭的一个智能手机所有者（16岁以上）填写在线问卷5。将使用邮政编码地址文件（PAF）作为样本框架招募家庭。PAF被认为包括居住在私人住宅住宿中的98％以上的人口。他们将通过信件招募，并将提醒信将发送给无响应的家庭。6。PAF将使用多重剥夺（IMD）的索引的分数明确分层。最贫困层中的那些选择的选择概率略高。这是为了弥补我们通常在推向赛调查中观察到的更贫穷地区的预期响应率较低。7。问卷将进行认知测试。在此过程之后，将对问卷进行援助受访者理解所需的任何调整。8。9。10。每个参与者将在与他们相关的调查方面进行访谈，重点关注我们想要确保的更复杂的调查问题，这些问题是按照意图和参与者完全理解的。我们预计调查的长度约为15分钟。我们设想调查将包括飞行员/软发射，之后我们将暂停并确认调查是按预期工作的。实地调查预计将持续三到四个星期。一旦完成现场工作，必要时将加权数据，以确保其代表人口特征的基本人群。完整的方法论细节，包括对数据加权的最终方法，将在技术报告中列出，该报告将与研究报告一起发布。现在，我们欢迎对拟议调查中使用的问卷草案的评论。
技术创新与空军情报分析的未来：第 2 卷，技术分析和支持材料
空军分布式通用地面系统 (AF DCGS) 负责根据美国空军各种平台收集的数据，为世界各地的作战人员生成和分发可操作的情报。在过去二十年中，情报收集和对情报产品的需求呈指数级增长，给分析能力带来了巨大压力。与此同时，情报分析员往往忙于执行常规处理、利用和传播 (PED) 任务，而无法专注于应对 2018 年国防战略设想的未来威胁可能需要的更大规模战略分析。2012 年兰德公司空军项目 (PAF) 报告指出，人工智能 (AI) 有朝一日将能够帮助自由分析师完成更好地利用人类智能的任务。自该报告发布以来，人工智能和机器学习 (ML) 取得了巨大进步，我们预计未来几年将进一步创新。2017 年，空军/A2 要求巴基斯坦空军分析当前和未来的潜在技术如何帮助空军 DCGS 变得更加有效、高效、善于利用人力资本和敏捷。我们还被要求考虑充分利用这些技术所需的流程、培训和组织改进。这项名为“缩小 PED 差距”的研究项目于 2018 财年在巴基斯坦空军的部队现代化和就业计划中开展。该研究在三份配套报告中进行了讨论： • 技术创新和空军情报分析的未来：第 1 卷，调查结果和建议，RR-A341-1，2021 年。第 1 卷为包括空军决策者在内的广大受众提供了重要的调查结果和建议。• 技术创新与空军情报分析的未来：第 2 卷，技术分析和支持材料，RR-A341-2，2021 年（本报告）。第 2 卷更深入地讨论了项目方法；AI 和 ML 入门；更详细地讨论关键建议；以及其他专家、利益相关者和专家感兴趣的信息。• 技术创新与空军情报分析的未来：第 3 卷，数据流图技术评估，即将出版，不向公众开放。第 3 卷提供了更多受限细节。
法国巡逻兵荣获 ICARE 2023 奖......
法国巡逻兵飞行表演队（PAF，即“法国巡逻兵杂技团”）驻扎在普罗旺斯地区萨隆的 701 空军基地，是世界上最古老的特技飞行巡逻队之一，也是空天军的形象大使。该小组由 9 名飞行员、约 40 名机械师以及秘书、运营人员、摄影师和通讯官员组成。大约有 60 名来自空天军作战中队的热情志愿飞行员每天为军队服务。在航展期间，巴基斯坦空军通常以 8 架飞机为一组进行飞行表演，进行持续约 20 分钟的令人眼花缭乱的飞行表演，其间交替进行着壮观的队形变化和令人印象深刻的交叉飞行。
技术创新与空军情报分析的未来
空军分布式通用地面系统 (AF DCGS) 负责根据由各种美国空军平台收集的数据为世界各地的作战人员生成和分发可操作的情报。在过去二十年中，情报收集和对情报产品的需求呈指数级增长，给分析能力带来了巨大压力。与此同时，情报分析员通常忙于执行常规处理、利用和传播 (PED) 任务，而无暇专注于应对 2018 年国防战略设想的未来威胁可能需要进行的更大战略分析。兰德公司 2012 年的一份空军项目 (PAF) 报告指出，人工智能 (AI) 有朝一日将能够帮助自由分析员完成更能利用人类智能的任务。自该报告发布以来，人工智能和机器学习 (ML) 取得了巨大进步，我们预计未来几年还会有进一步的创新。 2017 年，空军/A2 要求巴基斯坦空军分析当前和潜在的未来技术如何帮助空军 DCGS 变得更加有效、高效、善于利用人力资本和敏捷。我们还被要求考虑充分利用这些技术所需的流程、培训和组织改进。这项名为“缩小 PED 差距”的研究项目于 2018 财年在巴基斯坦空军的部队现代化和就业计划中进行。这项研究在三份配套报告中讨论：• 技术创新与空军情报分析的未来：第 1 卷，调查结果和建议，RR-A341-1，2021 年。第 1 卷为广大受众，包括空军决策者，提供了重要的调查结果和建议。• 技术创新与空军情报分析的未来：第 2 卷，技术分析和支持材料，RR-A341-2，2021 年（本报告）。第 2 卷对项目方法进行了更深入的讨论；AI 和 ML 的入门知识；更详细地讨论关键建议；以及专家、利益相关者和专家感兴趣的其他信息。 • 技术创新和空军情报分析的未来：第 3 卷，数据流图技术评估，即将出版，不向公众开放。第 3 卷提供了额外的限制性细节。