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Rehana Kousar博士
1。Oranab S.，Ghaffar A.，Ahmad A.，Pasha M.F.K.，Munir B.，Arif S.，Ishaq S.，Mahfooz S.H.，Kousar R.，Zakia S.和Ahmad H.M.，（2023年）。 在非生物应力下的拟南芥的环状核苷酸门控离子通道（CNGC）的全基因组分析。 Sabrao繁殖与遗传学杂志，55（1）：38-49。 2。 Rehman M.U.，Ali N.，Jamal M.，Kousar R.，Ishaq M.，Awan A.A.，Hussain I.，Sherkheli M.A.，＆Haq，R.U。 （2021）。 比较Bacopa Monnieri，Ginkgo Biloba和Lavandula Angustifolia及其在小鼠学习和记忆中的混合物的急性和慢性作用的比较。 植物治疗研究。 35：2703–2710。 3。 Kamran M.，Kousar R.，Ullah S.，Khan S.，Umer M.F.，Rashid H.U.，Khan Z.，Khattak M.I. K.和Rehman M.U. （2020）。 阿尔茨海默氏病的药用植物的分类分布：新型药物的提示。 国际阿尔茨海默氏病杂志，2020年：1-15。 4。 Ahmed W.，Qureshi R.，Munazir M.，Rahim B.Z.，Munir M.，Kousar R.，Maqsood M.，Abbas Q.，Qaseem M.F.，Khan A.M，Iqbal M.，Bhatti M.I. （2019）。 巴基斯坦Murree Kotli Sattian-Kahuta国家公园的植物群的多样性和分布。 应用生态与环境研究，17（4）：9621-9650。 5。 Kousar R.，Qureshi R.，Jalal-ud-Din，Munir M.和Shabbir G.（2018）。 水杨酸介导的巴基斯坦选定面包小麦基因型中的热应激耐受性。 巴基斯坦植物学杂志，50：2141–2146。 6。 （2018）。Oranab S.，Ghaffar A.，Ahmad A.，Pasha M.F.K.，Munir B.，Arif S.，Ishaq S.，Mahfooz S.H.，Kousar R.，Zakia S.和Ahmad H.M.，（2023年）。在非生物应力下的拟南芥的环状核苷酸门控离子通道（CNGC）的全基因组分析。Sabrao繁殖与遗传学杂志，55（1）：38-49。 2。 Rehman M.U.，Ali N.，Jamal M.，Kousar R.，Ishaq M.，Awan A.A.，Hussain I.，Sherkheli M.A.，＆Haq，R.U。 （2021）。 比较Bacopa Monnieri，Ginkgo Biloba和Lavandula Angustifolia及其在小鼠学习和记忆中的混合物的急性和慢性作用的比较。 植物治疗研究。 35：2703–2710。 3。 Kamran M.，Kousar R.，Ullah S.，Khan S.，Umer M.F.，Rashid H.U.，Khan Z.，Khattak M.I. 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K.和Rehman M.U. （2020）。 阿尔茨海默氏病的药用植物的分类分布：新型药物的提示。 国际阿尔茨海默氏病杂志，2020年：1-15。 4。 Ahmed W.，Qureshi R.，Munazir M.，Rahim B.Z.，Munir M.，Kousar R.，Maqsood M.，Abbas Q.，Qaseem M.F.，Khan A.M，Iqbal M.，Bhatti M.I. （2019）。 巴基斯坦Murree Kotli Sattian-Kahuta国家公园的植物群的多样性和分布。 应用生态与环境研究，17（4）：9621-9650。 5。 Kousar R.，Qureshi R.，Jalal-ud-Din，Munir M.和Shabbir G.（2018）。 水杨酸介导的巴基斯坦选定面包小麦基因型中的热应激耐受性。 巴基斯坦植物学杂志，50：2141–2146。 6。 （2018）。35：2703–2710。3。Kamran M.，Kousar R.，Ullah S.，Khan S.，Umer M.F.，Rashid H.U.，Khan Z.，Khattak M.I. K.和Rehman M.U. （2020）。 阿尔茨海默氏病的药用植物的分类分布：新型药物的提示。 国际阿尔茨海默氏病杂志，2020年：1-15。 4。 Ahmed W.，Qureshi R.，Munazir M.，Rahim B.Z.，Munir M.，Kousar R.，Maqsood M.，Abbas Q.，Qaseem M.F.，Khan A.M，Iqbal M.，Bhatti M.I. （2019）。 巴基斯坦Murree Kotli Sattian-Kahuta国家公园的植物群的多样性和分布。 应用生态与环境研究，17（4）：9621-9650。 5。 Kousar R.，Qureshi R.，Jalal-ud-Din，Munir M.和Shabbir G.（2018）。 水杨酸介导的巴基斯坦选定面包小麦基因型中的热应激耐受性。 巴基斯坦植物学杂志，50：2141–2146。 6。 （2018）。Kamran M.，Kousar R.，Ullah S.，Khan S.，Umer M.F.，Rashid H.U.，Khan Z.，Khattak M.I.K.和Rehman M.U. （2020）。 阿尔茨海默氏病的药用植物的分类分布：新型药物的提示。 国际阿尔茨海默氏病杂志，2020年：1-15。 4。 Ahmed W.，Qureshi R.，Munazir M.，Rahim B.Z.，Munir M.，Kousar R.，Maqsood M.，Abbas Q.，Qaseem M.F.，Khan A.M，Iqbal M.，Bhatti M.I. （2019）。 巴基斯坦Murree Kotli Sattian-Kahuta国家公园的植物群的多样性和分布。 应用生态与环境研究，17（4）：9621-9650。 5。 Kousar R.，Qureshi R.，Jalal-ud-Din，Munir M.和Shabbir G.（2018）。 水杨酸介导的巴基斯坦选定面包小麦基因型中的热应激耐受性。 巴基斯坦植物学杂志，50：2141–2146。 6。 （2018）。K.和Rehman M.U.（2020）。阿尔茨海默氏病的药用植物的分类分布：新型药物的提示。国际阿尔茨海默氏病杂志，2020年：1-15。4。Ahmed W.，Qureshi R.，Munazir M.，Rahim B.Z.，Munir M.，Kousar R.，Maqsood M.，Abbas Q.，Qaseem M.F.，Khan A.M，Iqbal M.，Bhatti M.I. （2019）。 巴基斯坦Murree Kotli Sattian-Kahuta国家公园的植物群的多样性和分布。 应用生态与环境研究，17（4）：9621-9650。 5。 Kousar R.，Qureshi R.，Jalal-ud-Din，Munir M.和Shabbir G.（2018）。 水杨酸介导的巴基斯坦选定面包小麦基因型中的热应激耐受性。 巴基斯坦植物学杂志，50：2141–2146。 6。 （2018）。Ahmed W.，Qureshi R.，Munazir M.，Rahim B.Z.，Munir M.，Kousar R.，Maqsood M.，Abbas Q.，Qaseem M.F.，Khan A.M，Iqbal M.，Bhatti M.I.（2019）。巴基斯坦Murree Kotli Sattian-Kahuta国家公园的植物群的多样性和分布。应用生态与环境研究，17（4）：9621-9650。5。Kousar R.，Qureshi R.，Jalal-ud-Din，Munir M.和Shabbir G.（2018）。 水杨酸介导的巴基斯坦选定面包小麦基因型中的热应激耐受性。 巴基斯坦植物学杂志，50：2141–2146。 6。 （2018）。Kousar R.，Qureshi R.，Jalal-ud-Din，Munir M.和Shabbir G.（2018）。水杨酸介导的巴基斯坦选定面包小麦基因型中的热应激耐受性。巴基斯坦植物学杂志，50：2141–2146。6。（2018）。Qaseem M.F.，Qureshi R.，Muqaddasi Q.H.，Shaheen H.，Kousar R.和RöderM.S。 全基因组的关联映射在受独立和的面包小麦中Qaseem M.F.，Qureshi R.，Muqaddasi Q.H.，Shaheen H.，Kousar R.和RöderM.S。全基因组的关联映射在受独立和
用于...
1。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。 ; Schrauwen，B。 使用卷积神经网络的手语识别。 在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。 ; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。 8925，pp。 572–578 ISBN 9783319161778。 2。 Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。; Schrauwen，B。使用卷积神经网络的手语识别。在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。8925，pp。572–578 ISBN 9783319161778。2。Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Zaki，M.M。; Shaheen，S.I。使用基于新视觉的功能组合的手语识别。模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。3。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。19–24。4。bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。1-7。5。Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Gupta，Nikhil。“字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。6。jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。1-6。7。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。8。1-4。9。3D卷积神经网络，用于动态手语识别。计算机期刊2018，61，1724–1736，doi：10.1093/comjnl/bxy049。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。 在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。 张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。 comp。 Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。comp。Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。
航空金融年报
12 个月似乎并不长，航空业的很多事情都可能发生变化。今年 6 月，国际航空运输协会 (IATA) 将今年全球航空公司盈利预测从 2018 年 12 月预测的 355 亿美元下调至 280 亿美元。这样的结果意味着航空公司 2018 年创造的 300 亿美元税后净利润将减少。成本预计增长 7.4%，高于预期的 6.5% 的收入增幅。因此，预计今年的净利润率将从 2018 年的 3.7% 降至 3.2%，而每位乘客的利润也将从 2018 年的 6.85 美元降至 6.12 美元。激烈的竞争削弱了航空公司的收益，而从劳动力到燃料和基础设施等各方面成本的上涨，再加上中美贸易战愈演愈烈，意味着航空公司的利润率正在被侵蚀。地平线上乌云密布。一年前，国际航空运输协会预测该公司的利润为 338 亿美元，比之前的预测下调了 12%，这意味着 2018 年的净利润将转化为 4.1% 的净利润率，这是自 2015 年以来航空业录得的最低净利润率。今年，净利润率将进一步下降，但总体而言，航空公司仍在盈利。航空公司重组正在进行中。2019 年第一季度，低成本航空公司瑞安航空发布了四个月来的第二份盈利预警，称冬季机票价格跌幅超过预期。去年，由于燃油价格和劳动力成本上涨以及利率上升对航空公司造成了影响，大量航空公司停止运营。今年的受损者包括日耳曼尼亚航空、Wow Air、Flybmi、Insel Air、Shaheen Air、Avianca Brasil、捷特航空和 Aigle Azur，而英国的 Flybe 航空则在二月份获救。过去 12 个月中，航空业没有发生变化的一个方面是资本的可用性。流动性并不短缺，2019 年将有价值 1400 亿美元的新飞机进入市场（除非 Max 飞机交付的九个月外），因为所有指标都很好，所以可以满足需求。银行市场仍然对航空公司和租赁商开放，尽管竞争非常激烈，但没有人看到银行数量有任何形式的缩减。随着越来越多的公司寻求获得无担保资金以提供更简单的飞机，租赁商无疑正在利用强劲的资本市场为飞机融资
航空金融年鉴
12 个月的时间似乎并不长，航空业的很多事情都可能发生变化。6 月，国际航空运输协会 (IATA) 将今年全球航空公司盈利预测从 2018 年 12 月预测的 355 亿美元下调至 280 亿美元。这样的结果意味着航空公司 2018 年产生的 300 亿美元税后净利润将减少。成本预计将增长 7.4%，超过预期的 6.5% 的收入增长。因此，预计今年的净利润率将从 2018 年的 3.7% 降至 3.2%，而每位乘客的利润也将从 2018 年的 6.85 美元降至 6.12 美元。激烈的竞争正在削弱航空公司的收益，而从劳动力到燃料和基础设施等各方面成本的上升，再加上中美之间愈演愈烈的贸易战，意味着航空公司的利润率正在受到侵蚀。更多的乌云正在地平线上聚集。一年前，国际航空运输协会预测利润为 338 亿美元，比早先的预测下调了 12%，这意味着 2018 年的净利润将转化为 4.1% 的净利润率，这是航空业自 2015 年以来录得的最低净利润率。今年，净利润率将进一步下降，但总体而言，航空公司仍在盈利。航空公司重组正在进行中。2019 年第一季度，廉价航空公司瑞安航空发布了四个月来的第二次盈利预警，称冬季机票价格下降幅度超过预期。去年，由于燃油价格和劳动力成本上涨以及利率上升对航空公司造成影响，大量航空公司停止运营。今年的受害者包括 Germania、Wow Air、Flybmi、Insel Air、Shaheen Air、Avianca Brasil、Jet Airways、Aigle Azur，而英国的 Flybe 则在 2 月份获救。过去 12 个月中，该行业没有发生变化的一个部分是资本的可用性。流动性并不短缺，2019 年将有价值 1400 亿美元的新飞机进入市场，除了非 Max 交付的九个月外，所有指标都为绿色。银行市场仍然对航空公司和租赁商开放，尽管竞争非常激烈，但没有人看到银行数量有任何形式的缩减。随着越来越多的公司寻求获得无担保资金来提供更简单的飞机，租赁商无疑正在利用强劲的资本市场为飞机融资
引文：Caffo, B. S.、D'Asaro, F. A.、d'Avila Garcez, A. S. 和 Raffinetti, E. (2022)。社论：金融和医疗保健领域可解释的人工智能模型和方法。人工智能前沿，5，doi：10.3389/frai.2022.970246
被认为可能会迅速发生（Aziz 和 Dowling，2019 年；Shaheen，2021 年）。算法可以诊断我们的疾病、预测我们的康复情况、预测最佳治疗方法、确定我们是否能获得贷款、为我们投资以及确定商品和服务的成本。我们能信任那些驾驶我们的汽车并为我们做出医疗和财务决策的算法吗？具体而言，信任仍然是医疗保健、金融和其他领域大规模采用 AI 的关键要素。这种信任需要能够识别算法如何设计特征来创建预测、诊断或预报，以及算法能够推广到新设置的能力，与用于创建算法的训练、测试和验证数据集无关。在经典统计模型中，简约性、研究设计和建模选择是获得模型的可解释性、可推广性和信任的基础。现代人工智能工程师对研究设计拥有同样的控制权，但经常尝试自动化许多建模选择。然而，在具有数百万个参数（权重）的模型中，实现简约性往往是不现实的。因此，可解释人工智能的目标可以理解为在复杂模型中创建简约性变体的能力，目的是通过检测实际影响评估现象的因素来产生对算法的信任。应强调后一点，即可解释人工智能，理想情况下，它识别对结果影响最大的特征或特征组合，以便：激发未来研究，构建次级简约模型，并通过将特征重要性与已知或假设的机制相匹配来建立对算法的信任。由于缺乏信任，人工智能系统在医疗保健和金融领域的实际部署受到了阻碍。可解释性被视为提高复杂人工智能系统信任度和责任感的关键步骤。在医疗保健领域，患者、护理人员和监管机构需要能够解释和信任人工智能系统，才能将其投入使用。同样，如果没有可解释性，金融系统也不太可能满足该领域的严格规定。在每个领域，都需要可解释性来在复杂模型中创建简约性。可能需要新的专门算法和可视化技术来为这些复杂系统提供窗口。还需要新的指标，提供结果的公平比较、权衡和在生产使用之前测量解释的保真度。需要更加专注、面向应用的工作，因为可解释的人工智能为人工智能的信任和问责制提供了基础。虽然本期特刊的核心主题是可解释性，但其核心是信任算法输出。这个多方面的主题至少包括：严格的验证以及评估可解释性和可推广性的方法。本期特刊中的每篇稿件都涉及一个或多个核心问题。
参议员苏珊·柯林斯的声明
2021 年 6 月 8 日 总统女士，我今天在此站起来，赞扬参议院昨晚迅速一致通过的《帮助遭受神经系统攻击的美国受害者法案》——《哈瓦那法案》。这项法案将为情报界、国务院和其他联邦机构的员工提供急需的援助，这些员工经常因我们的外国对手而遭受严重的脑损伤。总统女士，这些受伤的公务员经常不得不与官僚机构作斗争，才能得到他们迫切需要的医疗服务。今天，我很高兴参议院情报委员会主席沃纳参议员在参议院发言。他一直坚持不懈地为这些受伤的公务员提供护理，他们为我们冒着生命危险，在艰难危险的环境中工作。沃纳参议员、参议院情报委员会副主席鲁比奥参议员和新罕布什尔州参议员沙欣与我一起起草了参议院昨晚一致通过的法案。我们非常高兴以下参议员共同发起了我们的法案：参议员 Cornyn、Bennet、Burr、Gillibrand、Blunt、Heinrich、Sasse、Feinstein、Cotton、King、Risch、Durbin、Scott、Menendez、Blumenthal 和 Hassan。 总统女士，我提到这些共同提案人是为了表明参议院对这些受伤员工的广泛关注。 多年来，在古巴、中国和其他地方服役的美国人员经历了无法解释的严重医疗伤害，在某些情况下包括永久性脑损伤。 据信他们的病情是对手使用的神秘定向能武器造成的。 在我们调查以前袭击的来源并寻求防止未来再次发生袭击的同时，昨晚参议院通过的法案将为继续因这些令人发指的袭击而出现衰弱症状的美国人提供额外的医疗服务和经济补偿。 总统女士，许多受害者遭受的伤害是巨大的，改变了他们的生活。 我与许多受害者进行了交谈。他们描述了令人衰弱的头痛、视力丧失、听力下降、头晕以及许多其他症状，包括认知能力下降。在某些情况下，他们被迫因病退休。在其他情况下，他们以某种方式继续应对这些症状。我曾多次与中央情报局局长伯恩斯和国家情报局局长海恩斯谈论这些袭击事件，我很高兴他们向我和参议院情报委员会的其他成员承诺照顾受害者，并找出肇事者和袭击中使用的武器。我们可以推测。我们有怀疑。但事实是，我们不知道武器到底是什么，也不知道是谁在使用它。我们需要采取全政府的方法来识别针对我们美国人员的对手。我感谢参议院情报委员会主席和副主席，我知道他们致力于查明这些袭击的真相。我希望拜登总统与普京总统会面时，他会问普京总统
导弹及其技术控制制度（MTCR）
导弹技术控制制度 (MTCR) 导弹技术控制制度 (MTCR) 是一个政府间组织，其成员国对可运载核武器、化学武器或生物武器的导弹及相关技术实施自愿出口管制。截至 2021 年 4 月，MTCR 成员国已有 35 个国家。目标 MTCR 由加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国和美国于 1987 年创立，旨在控制可运载核武器的导弹的扩散及其生产技术。1993 年，该组织将重点扩大到可运载化学和生物武器的导弹。该制度的成员国同意对导弹（定义为火箭系统和无人驾驶飞行器系统 (UAV)）以及与导弹生产相关的各种技术部件和软件实施出口管制。协议涵盖的设备、软件和技术分为第一类和第二类物项。第一类物项受到该组织准则的严格控制；这些物项包括能够将 500 公斤或以上的弹头运送到 300 公里以上的射程的导弹，以及它们的主要子系统，如发动机和再入飞行器。成员国对于第二类物项的转让拥有更大的自由裁量权，这些物项被认为不太敏感，例如推进和发射部件，以及射程至少为 300 公里的导弹系统，无论有效载荷是多少。违反 MTCR 准则的后果 MTCR 准则是由选定的国家集团制定的非正式标准，而不是其成员国通过的国际条约。该协议没有具有法律约束力的条款或全制度的遵守程序。如果发生分歧，成员国可以通过双边磋商来澄清问题，或者在 MTCR 的年度政策级全体会议上提出他们的担忧。例如，在法国和英国向阿拉伯联合酋长国 (UAE) 出售了一枚风暴阴影 (黑沙欣) 巡航导弹后，MTCR 准则于 2002 年进行了更新，以标准化巡航导弹射程的计算方式。法国和英国声称，此次导弹销售符合 MTCR 规定，因为按海平面计算，其射程不足 300 公里。而美国计算出该导弹在高空的射程超过 400 公里，因此认为此次销售违反了 MTCR 规定。尽管协议没有规定违反 MTCR 所采用的标准会受到法律制裁，但美国政府已通过立法，允许对任何出口受 MTCR 协议限制物品的国家实施制裁，过去曾对中国实施过此类制裁。中国不是 MTCR 成员，但于 1992 年同意遵守该协议。以色列不是 MTCR 成员，但遵守 MTCR 准则。为什么要加入 MTCR？加入 MTCR 为成员国提供了国际合法性，并表明了对导弹不扩散的支持。通过该条约的通过，还可以展示对现有导弹技术的负责任的处理，从而帮助其他 MTCR 成员国认可现有的远程弹道导弹能力，这可能影响了印度在 2016 年加入的决定。MTCR 今日 2020 年 7 月，美国重新解释了 MTCR 准则，将最高速度低于每小时 800 公里的选定 MTCR I 类 UAS 视为 II 类，部分原因是为了增加这些系统的销量。
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