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从理论到部队行动：关于 MDO 的观点
瓦解：通过摧毁或扰乱敌方系统的子组件（如指挥和控制手段、情报收集、关键节点等）来破坏敌方系统的连贯性，降低其开展作战的能力，同时导致敌人的能力或战斗意志迅速崩溃。
关于可再生能源制冷的观点
温室气体排放率的上升引起了全世界的关注 ( Chapman et al., 2022 )，碳中和的提出是为了指导节能环保的经济建设。目前，人们已经采取了各种努力来实现低碳经济，例如，基于液化气应用的冷链物流的发展 ( Dong et al., 2021 )、基于相变材料储能的建筑热环境控制 ( Wang et al., 2012 ; Zhang et al., 2020 ) ，以及基于氢燃料电池的汽车可再生能源供应 ( Tsuchiya, 2008 )。随着数据处理要求的爆炸式增长，数据中心的功率密度可高达 400 – 3,000 W/m 2，这带来了很高的散热需求 ( Zhang et al., 2011 ; Liu et al., 2013 )。因此，数据中心制冷的二氧化碳排放量正在迅速增加（Deymi-Dashtebayaz 和 Valipour-Namanlo，2019 年）。开发基于零碳能源的制冷和冷藏技术迫在眉睫。由于广泛存在的可再生能源（如太阳能和地热能）提供热量而不是电能，因此由热源驱动的制冷方法是最佳的。我们介绍了热驱动制冷方法和可以利用的可再生能源，为优化数据中心的低碳制冷提供见解。
季度收盘 - 2022 年第一季度 - 观点 (pwc.com)
第一步是确定现有的 LIBOR 风险敞口。通常，非金融机构的直接风险敞口量小于金融机构，但一些例子可能包括借款和衍生工具。涉及 LIBOR 风险敞口的安排需要在 2023 年 6 月之前重新协商、修改或更换；因此，财务团队应准备好应对这些变化。此外，公司不应忽视 LIBOR 在其系统和流程中的使用，有时也称为间接 LIBOR 风险敞口。例如，LIBOR 通常用作估值中的折现率，这将需要更新模型、系统和流程以纳入新利率，例如有担保隔夜融资利率 (SOFR)。系统和流程也需要更新以执行任务，例如计算涉及新利率的安排的应计费用。
季度收盘 - 2022 年第一季度 - 观点 (pwc.com)
第一步是确定现有的 LIBOR 风险敞口。通常，非金融机构的直接风险敞口量小于金融机构，但一些例子可能包括借款和衍生工具。涉及 LIBOR 风险敞口的安排需要在 2023 年 6 月之前重新协商、修改或更换；因此，财务团队应准备好应对这些变化。此外，公司不应忽视 LIBOR 在其系统和流程中的使用，有时也称为间接 LIBOR 风险敞口。例如，LIBOR 通常用作估值中的折现率，这将需要更新模型、系统和流程以纳入新利率，例如有担保隔夜融资利率 (SOFR)。系统和流程也需要更新以执行任务，例如计算涉及新利率的安排的应计费用。
一名士兵对空地一体战的看法 - 陆军大学出版社
克劳塞维茨观察的正确性可以追溯到尤利乌斯·恺撒在高卢的战役。公元前 55 年，恺撒渡过莱茵河，向日耳曼北部部落表明他们也无法逃脱罗马帝国的魔爪。在工程师的帮助下，恺撒人数较少的军队架起了一座桥梁，并多次与日耳曼人交战。他多次措手不及，但仍然取得了胜利。为什么？因为他能够动用所有可用的力量，而且他各级军团都了解他的战术。日耳曼人很难长时间保持组织性，一旦受到轻微的挫折就会逃跑。由于日耳曼人没有常备的专业军队，因此经常出现叛逃的情况，一些合成兵种的损失或削弱也会影响军队的战斗力。
观点 医疗人工智能：欧洲法律视角 尽管欧盟委员会今年早些时候提出了针对“高风险人工智能”使用的新立法，但现有的欧洲基本权利框架已经对医疗人工智能的使用提供了一些明确的指导。
所有因使用医疗人工智能而产生的法律问题？不幸的是，有一个主要例外，涉及责任法问题，这特别让人工智能界感到不安。当医疗人工智能造成伤害时，谁将承担法律责任？软件开发商、制造商、维护人员、IT 提供商、医院还是临床医生？确实，严格责任（无过错责任）在欧洲法律下并非未知，尤其是对于危险物体或活动。这种方法既不是 CFR 要求的，也不是禁止的，因此从基本权利的角度无法最终回答民事责任问题。欧盟委员会意识到了这一挑战，并在之前提到的关于人工智能安全和责任影响的报告中宣布，它将评估引入严格责任制度以及对特别危险的人工智能应用的强制保险——这可能涵盖大多数医疗人工智能。这样的制度肯定有助于消除许多现有的关于医疗人工智能应用责任的模糊关系。
观点：人工智能作为作者——弥合机器学习与文学理论之间的差距
预计人工智能创作原创文学作品的能力将不断提升，本研究指出，文学性或构成文本文学性的因素在文本生成方面研究不足。从计算的角度来看，文学尤其具有挑战性，因为它通常使用比喻和模棱两可的语言。文学专业知识有助于理解这种艺术形式如何传达意义和情感，但这一点经常被忽视。我们建议让来自两个不同学科（机器学习和文学研究）的专家进行对话，以提高人工智能写作的质量。这项研究专注于评估作为文本生成过程的重要阶段，表明可以从文学理论角度获得好处。这些知识将改进算法设计，并使人们更深入地了解人工智能如何学习和生成。
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此搜索功能由不同的目录和子集（也称为代码集）驱动。以下是术语搜索目录中列出的代码集：• AMA CPT 免疫子集：疫苗相关 CPT 程序代码目录• CDC 疫苗制造商 (MVX)：疫苗制造商 MVX 代码目录• CDC 疫苗接种：CDC 疫苗接种 CVX 代码目录• CDC 疫苗组：用于分组疫苗 CVX 代码的代码目录• CDC 疫苗信息声明：当前和历史疫苗信息声明目录• CDC 疫苗产品：疫苗商品名及其相关 CVX 和 MVX 代码目录• FDA NDC 免疫销售单位：NDC 销售单位（包装）目录• FDA NDC 免疫使用单位：NDC 使用单位（小瓶/注射器）目录
生物反馈干预对焦虑调节有效性的综合模型：观点
生物反馈已被证明是一种有前途的焦虑治疗工具；然而，到目前为止，一些理论和实践上的限制阻碍了它的广泛应用。随着当前技术的进步和人们对使用自我监测技术改善心理健康的兴趣日益浓厚，我们认为现在是启动新一轮生物反馈训练的理想时机。在这篇观点论文中，我们反思了生物反馈训练的现状，包括被认为可以解释生物反馈有效性的更传统的技术和机制，例如操作性学习和冥想技术的整合，以及内感受意识和生理的变化。随后，我们提出了一个综合模型，其中包括一组认知评估作为生物反馈训练中自适应轨迹的潜在决定因素，例如成长心态、自我效能、控制点和威胁挑战评估。最后，我们根据我们的模型与新兴交互技术提供的机制和机制的整合，提出了一套详细的指导方针，以鼓励使用生物反馈进行新阶段的研究和实施。未来的生物反馈干预措施大有可为，它可以利用可穿戴设备和视频游戏的力量，采用以用户为中心的方式，以一种引人入胜、个性化且有意义的方式帮助人们调节焦虑。
观点 患者-临床医生的转变... - NSF-PAR
计算与医疗保健交叉领域的一个显著趋势是患者获取医疗信息的渠道越来越多，从自我跟踪的生理数据到基因数据、测试和扫描。然而，患者和临床医生越来越多地能够使用基于机器学习的高级工具，根据大量数据（其中一些数据由患者生成）进行诊断、预测和推荐。因此，正如组织必须应对“自带设备”(BYOD) 的现实 5，即员工使用个人设备（手机和平板电脑）来完成某些工作一样，类似的“自带算法”(BYOA) 现实正在医疗保健领域出现，它有自己的挑战和支持需求。BYOA 正在改变患者与临床医生之间的互动以及与之相关的技术、技能和工作流程。在这个观点中，我们认为 BYOA 正在改变患者与临床医生的关系以及医疗保健领域专家工作的性质，并且可以通过整合技术和组织观点的解决方案促进更好的患者-临床医生信息解释关系。