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2025 年 1 月 21 日星期二 Steve Nelson 先生
关于会计和薪资技术员的职等安排的审查/讨论/行动：此描述已发送给 Carlson Dettman 咨询公司进行审查和输入。他们建议将此职位置于工作分类和薪酬系统工资表的第 11 级。这将比调入此职位的员工目前的职位高一级。McMillan Urell 女士提出动议，批准将会计和薪资技术员的职等安排设为第 11 级，Taylor 先生附议。通过。
国家公共政策高级总监史蒂夫·巴特菲尔德（Steve Butterfield）的书面证人声明
但是，这些科学和医学进步经常超过我们的医疗保健和健康覆盖系统跟上的能力。血液癌诊断引发了一个复杂而可怕的编舞，使患者处于突然和巨大的破坏的中心，在明显的与健康相关的关注点之上，巨大的财务，后勤和社会心理压力将巨大的财务，后勤压力和心理压力层面。血液癌患者不仅必须管理自己的身体健康，而且经常接受可能令人筋疲力尽，痛苦的治疗，并带来重大副作用，包括记忆力丧失和认知影响：现在，他们还必须是自己的护理协调员，医疗费用专家，保险专家，计划人员，有时甚至是合法的提倡者，同时还可以继续进行日常生活，以便继续工作。
史蒂夫·里德·罗贝·奥贝（RT）
亲爱的国务卿，在我们需要农业改革以加速自然的恢复和可持续食品体系的那一刻，农民正面临巨大的经济挑战。极端天气已导致了英格兰在记录中的第二次收获。飙升通货膨胀，收入下降，不公平的供应链以及多年资金资金资金不足的环境管理计划威胁着我们对耕种可持续未来的共同愿景。资本补助金的停顿是早期榆树设计缺陷的遗产，将使关键的环境投资变得更加困难。这一刻揭示了欺骗英格兰农业过渡的深层系统性问题。从不公正的食品系统到对自然友好农业的投资不足，必须解决根本原因。我们正在写信，敦促您迅速采取供应链公平和榆树改革，以使向可持续农业的过渡公平和有益。1。供应链公平性通过解决供应链不公正现象，政府可以提高农民的信心，并在整个部门实现可持续投资。英国食品供应链被大量浓缩，其中95％以上是通过十二家零售商出售的食物。这使农民几乎没有议价能力。农民的消费者每支英镑的收入通常不到1便士，具有不公平的合同，超市压力和剥削性实践，扼杀了他们投资于自然友好农业的能力。完成和执行特定于部门的实践代码，特别是对于新鲜农产品，将有助于确保跨供应链的公平定价和问责制。解决这些问题需要改革《杂货法》裁决者（GCA），这是一项渐进式贸易政策，支持英国农业，包括在国内法律中进口农业食品产品的一系列最低限度的环境门槛，以为农民和企业提供公平的竞争环境，以及为包括通过公众采购在内的农民提供的新的市场路线。
引用本文：Jocelyn Spence、Dimitrios Darzentas、Harriet Cameron、Yitong Huang、Matt Adams、Ju Row Farr、Nick Tandavanitj 和 Steve Benford (2022) 博物馆礼品：使用多种时间取向来提高当下参与度，人机交互，37:2，180-210，DOI：10.1080/07370024.2021.1923496
摘要 人机交互最近对博物馆和送礼领域的兴趣日益浓厚。前者通常主要面向过去，而后者通常面向未来，以预测接受者的反应。我们的文章提供了一个持续且有充分证据的新理论框架，说明时间导向在面向过去（博物馆）的环境中设计面向未来的（送礼）体验的作用。这个时间体验设计框架是从对两项此类研究的分析中发展而来的，一项是智能手机应用程序，另一项是使用被动触觉的虚拟现实体验。这两种干预措施都促使用户在计划礼物或捐赠以供未来消费时反思过去。我们对这两个项目应用了一种新颖的分析组合，使用对话式叙事、表演和人文地理的视角。我们的分析揭示了同时引导用户面向过去和未来的力量，可以增强表演参与的当下时刻。我们的目标是提供一个概念框架，帮助设计研究人员识别、命名和理解如何使用时间导向来提升用户和访客的体验。我们还推断出我们认为在这些背景之外可能富有成效的设计指导方针。
2025 年 2 月 5 日 联系人：Steve Walker (619) 531-3890 立即发布 Tanya Sierra (619) 531-3315 西班牙语版 Barbara Medina (619) 531-3305
圣地亚哥县地方检察官 Summer Stephan 今天表示，一名 53 岁的男子于 2001 年从背后袭击了一名女子，并将她拖到太平洋海滩小巷，强迫她与他发生性关系，现已被判处 15 年至终身监禁。经过一天的审议，陪审团于去年 11 月裁定 John House 犯有强迫口交罪和绑架罪。“受害者等待了 20 多年，被告才因其可怕的绑架和性侵犯行为而被绳之以法，”地方检察官 Stephan 说。“通过我们悬案和性犯罪部门的专业检察官和调查员以及我们的执法合作伙伴的不懈努力，我们能够破获这些让受害者及其家人生活在恐惧之中并多年心存疑虑的罪行。” 2001 年 8 月的一个傍晚，受害者正在太平洋海滩的一条街道上行走，被告从后面接近她，用手捂住她的嘴，将她拖到一条小巷里发生性关系，同时用刀威胁她。由于当时 DNA 技术的局限性，圣地亚哥警察局犯罪实验室无法从受害者嘴唇上收集的精子部分开发出 DNA 图谱，案件因此告吹。2022 年，由于 DNA 检测技术的发展和证据的重新检测，案件出现了突破。开发了一个完整的 DNA 图谱，与被告相匹配。原来他曾参与过以前的事件，包括 2001 年的一起刑事案件。在那起案件中，被告豪斯从后面接近五名不同的女性慢跑者并对她们实施性侵，最终被判处七年监禁。地方检察官的悬案凶杀案部门拥有敬业且经验丰富的调查人员和检察官，他们使用最新的法医证据技术为受害者伸张正义。该部门通过与当地执法部门合作解决圣地亚哥县内未解决的凶杀案来促进公共安全。这些合作关系是解决和成功解决的关键
时间敏感/动态目标分析技术和结果 第 10 届 ICCRTS 论文 #263 2005 年 4 月 13 日 编写者：Aaron Newman、Steve Sokoly、Kevin Kennedy、Bobby Knight、Oliver Sadorra SRA International, Inc.，Adroit C4ISR Center 209 Madison Street, Suite 500 Alexandria, VA 22314-1764 (703) 684-2532 steve_sokoly@sra.com
时间敏感/动态目标瞄准分析技术和结果 2005 年 4 月 摘要 1 SRA 通过多种建模和分析工作为国防转型提供分析支持。时间敏感目标瞄准/动态目标瞄准 (TST/DT) 模型严重依赖于对指挥和控制能力和现代化的了解。指挥和控制 (C2) 被认为是 TST/DT 过程的支柱。C2 功能通过指挥官在控制部队和行动完成任务时所使用的人员、设备、通信、设施和程序的安排来执行；因此，SRA 投入了大量资金来准确捕捉与 TST/DT 相关的可以建模的 C2 过程的所有部分。本文回顾了 SRA 的建模和分析程序，并描述了 TST/DT 建模工具及其在分析和训练中的应用（包括为第 7 和第 9 空军开发的 Visual CONOPS）。然后，我们讨论分析的主要结果，包括 JEFX 04 的性能洞察，以及我们在分析“未来” TST/DT 环境方面的进展。最后，本文描述了未来计划，包括基于我们的模型开发 TST/DT 汇报工具。
时间敏感/动态目标分析技术和结果 第 10 届 ICCRTS 论文 #263 2005 年 4 月 13 日 编写者：Aaron Newman、Steve Sokoly、Kevin Kennedy、Bobby Knight、Oliver Sadorra SRA International, Inc.，Adroit C4ISR Center 209 Madison Street, Suite 500 Alexandria, VA 22314-1764 (703) 684-2532 steve_sokoly@sra.com
时间敏感/动态目标瞄准分析技术和结果 2005 年 4 月 摘要 1 SRA 通过多种建模和分析工作为国防转型提供分析支持。时间敏感目标瞄准/动态目标瞄准 (TST/DT) 模型严重依赖于对指挥和控制能力和现代化的了解。指挥和控制 (C2) 被认为是 TST/DT 过程的支柱。C2 功能通过指挥官在控制部队和行动完成任务时所使用的人员、设备、通信、设施和程序的安排来执行；因此，SRA 投入了大量资金来准确捕捉与 TST/DT 相关的可以建模的 C2 过程的所有部分。本文回顾了 SRA 的建模和分析程序，并描述了 TST/DT 建模工具及其在分析和训练中的应用（包括为第 7 和第 9 空军开发的 Visual CONOPS）。然后，我们讨论分析的主要结果，包括 JEFX 04 的性能洞察，以及我们在分析“未来” TST/DT 环境方面的进展。最后，本文描述了未来计划，包括基于我们的模型开发 TST/DT 汇报工具。
标题：临床环境中的人工智能：迈向可靠结果预测的实际实施 Simon Tilma Vistisen 1,2 Tom Joseph Pollard 3 Steve Harris 4 Simon Meyer Lauritsen 5,1
用于预测不良临床事件的高级统计模型已在文献中无处不在，我们经常听说人工智能或机器学习 (ML) 等概念将颠覆医学。鉴于外科手术和重症监护入院期间产生的数据量，这些临床领域是 ML 应用的典型。然而，面对巨大的关注和巨大的研究成果，迄今为止经过临床验证和实施的算法却很少。1 在麻醉和重症监护领域，我们所熟悉的令人信服的脓毒症预测研究很少，但它们要么规模较小 2 ，要么不是设计为随机对照试验。3 在本文中，我们广泛讨论了 ML 在现实世界中实施困难的一些原因。其中一些原因与方法论有关，另一些原因与临床背景有关。提出问题很少有机器学习研究人员非常熟悉临床环境，因此许多机器学习研究的开展方式不易转化为临床应用也就不足为奇了。恰当地构建机器学习研究（即正确定义临床事件和预测任务）需要跨学科知识和详细的方法讨论。例如，对于预测任务，构建框架包括确定临床结果、指定预测的准确时间、选择观察窗口等。这些细节有时考虑不周，有时描述不清。构建框架是正在开发的机器学习模型的支柱，评估是在构建框架的背景下进行的。4 因此，如果没有明确且具有临床相关性的构建框架，看似高性能的模型可能仍然无法在临床上使用。5 许多机器学习研究试图解决临床相关问题，但将问题过度简化到最终失去临床相关性的地步。机器学习研究中无处不在的病例对照构建框架/设计就是一个很好的例子，研究人员试图解决与临床现实不符的临床相关问题。经典病例对照研究的证据水平很弱，而且这种设计的缺陷（如选择偏差）不会因为研究应用了机器学习技术而消失。在创建能够做出预测并随时间更新的模型方面，在“验证研究”中应用病例对照设计往往会产生应避免的时间偏差。6 当发布以这种方式开发的黑箱预测算法时，结果往往是阳性预测值急剧下降，6 并且用户不可能知道哪些事件警报值得信任。观察数据的性质许多研究都是基于对大量回顾性收集的数据集的分析，缺失数据是一种常见且自然的现象。由于数据很少随机缺失，因此缺失数据的处理通常是一个主要问题。我们可以想到一个简单的生理示例，即休克/低血压时 SpO 2 无法测量。临床示例是急诊科 (ED) 采集动脉血气的患者与未采集动脉血气的患者之间的差异。临床医生决定获取该血气。观察结果的存在或缺失告诉我们一些重要的事情。更进一步说：血气是在何时何地采集的？如果在心脏手术恢复室术后最初几个小时采集，那么很可能获得该实验室测试结果以告知 FiO 2 调整，这表明与 ED 患者不同的“实验室存在风险”。一项大型回顾性研究发现，仅仅“存在实验室测试订单，无论有关测试结果的任何其他信息如何，都与
自 2020 年 1 月起，爱思唯尔创建了 COVID-19 资源中心，
1 史蒂夫比科学院医院传染病科 2 史蒂夫比科学院医院和比勒陀利亚大学内科系 3 比勒陀利亚大学公共卫生医学系 4 开普敦大学健康科学学院公共卫生与家庭医学学院 5 史蒂夫比科学院医院 6 茨瓦内地区医院 7 史蒂夫比科学院医院和比勒陀利亚大学儿科系 8 史蒂夫比科学院医院和比勒陀利亚大学产科系 9 史蒂夫比科学院医院和比勒陀利亚大学重症监护系 10 史蒂夫比科学院医院和比勒陀利亚大学急诊医学系 11 南非医学研究委员会 12 国家传染病研究所 13 南非医疗权利
