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WA EV网络报告V2
未来的智能策略未来的智能策略为企业对企业关系，业务创新，倡导和可持续性提供战略建议。我们已经在可持续和可再生能源领域的市场发展了十多年。使用我们专有的“未来智能途径”模型，我们的预测一直在为动态部门的客户提供支持，通过始终如一地提供接近后续市场成果的结果：•提前5年的季度预测中三分之二的三分之二在实际市场的10％以内；四分之三在15％以内； •我们的远期预测已经在一个12个月的窗口内同意市场业绩； •我们的平均差异低于10％，并且始终是保守的。我们在这一领域的预测已在澳大利亚和国际上被政府和工业广泛使用和参考。fss为商业实体和非营利性组织提供了有关广泛的市场，政策和监管问题的基于证据的建议，该组织有兴趣最大程度地降低风险和最大化声誉。Front cover photograph: Great Northern Highway heading to Newman, Richard Watson (2024) Future Smart Strategies Contact Details Prof Ray Wills, Managing Director PO Box 539, North Perth, WA 6906 Mob: +61 430 365 607 Email: rwills@futuresmart.com.au X: @FSS_Au Bsky: @fssau.bsky.social Linkedin: www.linkedin.com/company/future-smart-strategies/ web：www.futuresmart.com.au版权所有通知©版权所有未来智能策略（FSS）。2025允许非商业用途；保留所有商业权利。过程，分析，建模和输出是FSS知识产权。Wills，R。T.和Buckley，H。A（2025）在西澳大利亚州进行指控-2025 WA EV网络评论，未来的智能策略，珀斯，西澳大利亚州，我们承认我们承认与个人和组织的各种讨论：朱利安·戈麦斯和RAC；协同作用；水平力量；理查德·沃森（Richard Watson）和约书亚·波特洛克（Joshua Portlock），电子基地；加里·埃文斯（Gary Evans）和亚历克斯·福斯特（Alex Foster），EV充电系统；保罗·维安娜（Paul Vianna），西澳大利亚地方政府协会（Walga）；克里斯·琼斯（Chris Jones）博士，澳大利亚电动汽车协会（AEVA）；西澳大利亚大学托马斯·布劳纳尔教授；还有哈拉德·墨菲（Harald Murphy），罗布·迪恩（Rob Dean），皮特·彼得罗夫斯基（Pete Petrovsky）和整个西澳大利亚州（TOCWA）委员会的特斯拉所有者俱乐部。未经FSS的明确同意，不允许销售或分配利润。
策略本体的必要性和要求
战略一词源于希腊语 stratēgia (στρατηγία)，其含义集中在军事概念“军队领袖的艺术；将军、指挥、将领的职责”[19]。“战略”一词于公元 6 世纪（伊斯兰回历 -50 年）在东罗马地区开始使用。它于 18 世纪首次进入西方世界。当时直到 20 世纪，“战略”一词相反地被称为“一种试图追求政治目的的综合方法，包括威胁或实际使用武力，在意志的辩证法中”[4]。然而，这更多地与双方互动的战斗斗争有关 [4]。如今，在国防工业中，它指的是在与敌人交战之前规划方向性组件并调动资源。一旦敌人交战，战略执行就会发挥作用，将注意力转移到战术上。然而，为了确保战略的不断改进，需要在运营层面开展活动。了解战略的百年军事起源，让我们能够将当今一些常见的商业术语联系起来，例如：
家庭成员运营安全指南
尽管这些信息可能并非机密，但国防部仍将其称为“关键信息”。关键信息涉及有关军事意图、能力、行动或活动的具体事实。如果对手知道这些详细信息，美国的任务完成和人员安全可能会受到威胁。必须保护好这些信息，以确保对手不会获得重大优势。作为军人家庭成员，一些关键信息可能为人所知。请勿与直系亲属之外的人讨论这些信息，尤其是不要通过电话或电子邮件。请谨慎对待在社交媒体（如 Facebook 和 Twitter）上分享的信息。• 关键信息示例• 有关指定单位任务的详细信息。• 有关单位部署地点和时间的详细信息。• 大量发生的人事交易（例如，薪酬信息、授权书、遗嘱或部署信息）。• 有关单位士气或人事问题趋势的参考。• 有关安全程序的详细信息。• 家庭成员的个人信息。
眼见为实？日常数字生活中的信任与视觉化
本文阐述了波伏娃和梅洛-庞蒂用来分析人类主体间性及其暴力维度的意志侵犯概念。首先，我将介绍存在主义现象学具身理论的基本结果，该理论为这一传统中所有关于主体间性的讨论和争论奠定了基础，也为关于人类暴力的讨论奠定了基础。然后，我将阐明波伏娃关于压迫的基本概念。具身和压迫这两个概念使我能够解释波伏娃和梅洛-庞蒂所说的侵犯。本文的主体部分阐明了侵犯的中介性和物质性，并区分了其不同形式。最后，我认为波伏娃和梅洛-庞蒂发展的侵犯概念与萨特在《辩证理性批判》中提出的政治哲学序列性概念有着家族相似性。我提供这些解释和澄清，因为我相信它们可以进一步促进我们对当代媒体的政治方面的批判性探究。
在八用户量子网络中实现的无条件安全数字签名*
1 量子工程技术实验室，布里斯托大学 HH Wills 物理实验室和电气电子工程系，Merchant Venturers 大楼，Woodland Road，布里斯托 BS8 1UB，英国 2 光子学与量子科学研究所，赫瑞瓦特大学，英国 3 ICFO-Institut de Ciencies Fotoniques，巴塞罗那科学技术学院，08860 Castelldefels（巴塞罗那），西班牙 4 光子学和量子光学研究中心，先进材料和传感设备卓越中心，Rud − er Boˇskovi´c 研究所，萨格勒布，克罗地亚 5 维也纳量子光学与量子信息研究所（IQOQI）和维也纳量子科学与技术中心（VCQ），奥地利维也纳 6 国防科技大学高级跨学科研究学院，长沙，410073，中华人民共和国 7 斯洛伐克科学院物理研究所量子信息研究中心科学院，D ' ubravsk'a Cesta 9，84511 Bratislava，斯洛伐克 ∗ 通信和材料请求应发送至 Siddarth Koduru Joshi。 ∗∗ 任何通信应发送给作者。 8 现在位于：Universit ' e Cˆote d'Azur，CNRS，尼斯物理研究所（INPHYNI），UMR 7010，Parc Valrose，06108 Nice Cedex 2，法国 电子邮件：SK.Joshi@Bristol.ac.uk
建立 DAT-P2A-Flpo 小鼠系，用于多巴胺神经元亚群的交叉遗传靶向
Daniel J. Kramer, 1 Erin E. Aisenberg, 2,8 Polina Kosillo, 1,8 Drew Friedmann, 3 David A. Stafford, 1 Angus Yiu-Fai Lee, 4 Liqun Luo, 3 Dirk Hockemeyer, 1,5,6 John Ngai, 1,2,7 和 Helen S. Bateup 1,2,5,9,* 1 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系，美国加利福尼亚州伯克利市 94720 2 加州大学伯克利分校 Helen Wills 神经科学研究所，美国加利福尼亚州伯克利市 94720 3 斯坦福大学霍华德休斯医学研究所和生物学系，美国加利福尼亚州斯坦福市 94305 4 加州大学伯克利分校癌症研究实验室，美国加利福尼亚州伯克利市 94720 5 陈扎克伯格生物中心，美国加利福尼亚州旧金山94158，美国 6 加利福尼亚大学创新基因组学研究所，加利福尼亚州伯克利市 94720，美国 7 现地址：美国国立卫生研究院国家神经疾病和中风研究所，马里兰州贝塞斯达 20892，美国 8 这些作者贡献相同 9 主要联系人 *通信地址：bateup@berkeley.edu https://doi.org/10.1016/j.celrep.2021.109123
证词-Acemoglu-2023-11-08.pdf
4 Acemoglu, Daron (2021) 重新设计人工智能：自动化时代的工作、民主和正义，波士顿评论论坛 [以下简称 Acemoglu 2021]。5 Brynjolfsson, Erik、Danielle Li 和 Lindsey Raymond (2023) “工作中的生成式人工智能”。NBER 工作论文第 31161 号；Noy, Shakked 和 Whitney Zhang (2023) “生成式人工智能对生产力影响的实验证据”。Science，381(6654)：187–192；Peng, Sida、Eirini Kalliamvakou、Peter Cihon 和 Mert Demirer (2023) “人工智能对开发者生产力的影响：来自 GitHub Copilot 的证据”。arXiv 工作论文第 2302.06590 号。 6 Brady, William, Julian Wills, John Jost, Joshua Tucker 和 Jay Van Bavel (2017) “情绪塑造了社交网络中道德内容的传播” PNAS 114(28): 7313–7318；Braghieri, Luca, Ro'ee Levy 和 Alexey Makarin (2022)，美国经济评论 112(11): 3660–3693；Wu, Tim (2016) 注意力商人：争夺我们头脑的史诗级争夺战，PRH Knopf；Acemoglu, Daron, Asuman Ozdaglar 和 James Siderius (2023) “网络虚假信息模型”，经济研究评论 (即将出版)。7 Acemoglu 和 Johnson (2023a)，第 10 章。
圣克劳德论坛报第 17 卷，第 52 期，1925 年 8 月 20 日 - ucf 明星
老人，。先生，我 .V lir，是 'i.t I ' 的诉讼的 sul,nit.ini,,n。上述文件被保管，所有文件均以 ll 的名义签发。I' Wills；M. L. Moore；W. R，Bills；.1 K. Clark；E，II。'rmii.-i- Mrs. A. I'lnrk；C. 11。• ' 看：c。A.Su - e s ; f ,1。 l'.aili-;你好'。W 111 i.i i"i - ; \V..1.B o p p W 1 Klrursburj ; W. W. Allen; C. L. In 1,-is,, l i ; I'.W e l l i i i a : II.N e l s o n ; I.•; mn ii 11: A. W, Cooley ; C Bruce; <\ I Dick : C, II.Ilill-oni ; E 11 Sl,', bin.; .1..1 Potter: I. M, Sweeney : J. II.McKewin; W. C. Blley；M. rowllk；，1，[.. Kiehimlsim；\v。V. Cbaesman！V. It。AbbOtl；W，C. Win，Ini，•：T。 1'。I，.，，i。：w，i.. Stanley；A \\ Ooolsj M \ risk；Tl，。Bass；B.A. Sullivan；W L. Bbarpi I. Reeaequlic；v. 1.，I. II，I lark；.1。C. Howard：'.I。
医疗保健数据分析和预测建模
医疗保健中的数据分析可能与许多类别有关，包括但不限于临床数据，索赔数据，患者行为数据，甚至是健康的社会决定因素。这里的目的是将这些信息转换为有可能改善患者护理，优化运营过程并最大程度减少支出的实用见解。对比，预测建模是数据分析中的另一种应用类型，在该数据分析中，统计算法和机器学习方法可用于预测未来将在未来发生的事件，基于历史数据（Badawy，斋月，斋月和Hefny，2023年，2023年）的预测模型，以预测范围内的范围内的范围，以预测范围内的范围，该范围的范围是远期的范围。发生。通过分析数据中的模式，预测模型可以帮助医疗保健提供者预测患者需求，更有效地分配资源，并在出现问题之前实施预防措施。与预测建模集成的医疗保健数据分析是现代医疗保健的主要工具之一，从而使患者从反应性转向主动护理。（Wills，2014年）通过使用此类技术，医疗组织不仅能够改善患者的结果，而且能够提高运营效率，同时最大程度地减少支出。这些工具成为以不断增加的医疗保健需求和有限的资源为特征的时代的必要性。
加州大学伯克利分校
1 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系，美国伯克利；2 加州大学伯克利分校创新基因组学研究所，美国伯克利；3 帕金森病科学联合研究网络 (ASAP)，美国切维蔡斯；4 阿尔伯特爱因斯坦医学院 Dominick P. Purpura 神经科学系，美国布朗克斯；5 加州大学旧金山分校海伦迪勒家庭综合癌症中心，美国旧金山；6 加州大学旧金山分校泌尿外科系，美国旧金山；7 Arc 研究所，美国帕洛阿尔托；8 陈扎克伯格生物中心，美国旧金山；9 加州大学伯克利分校海伦威尔斯神经科学研究所，美国伯克利；10 阿尔伯特爱因斯坦医学院遗传学系，美国布朗克斯； 11 美国布朗克斯区阿尔伯特爱因斯坦医学院露丝·L·和戴维·S·戈特斯曼干细胞与再生医学研究所