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基准制定业务和IT战略的战略一致性
摘要。业务和IT策略对齐是一个复杂的动态过程，在该过程中，组织可以实现广泛的IT能力来实现其业务目标。这种相互依存的危机扩大了这种相互依存的危机，这使得IT和业务策略的整合比以往任何时候都更为重要。本文主要旨在从实际角度理解对战略一致性的理解，并证明战略对准模型（SAM）的适用性和鲁棒性。此外，分析了与业务和IT战略相关的潜在机会和风险。对31名参与者的定性分析（半结构化调查和访谈）进行了定性分析后进行了讨论。结果表明，影响战略一致性实施的几个困难超越了沟通，企业文化，治理，资源优先级和有效的领导力等业务和IT战略。该研究认为，有必要使组织内的不同议程和利益保持一致，并提高对战略一致性价值的理解。
通过设计纳米纤维素的排列来实现热管理
进化。[7–15] 有序的中观尺度特征除了满足其他生存相关需求外，还能够实现在恶劣环境条件下选择性和宽带反射太阳辐射和热能管理。[7–15] 从历史上看，它们引起了研究人员的极大兴趣。例如，几个世纪前胡克和牛顿就研究过这种结构。[16,17] 迈克尔逊在完成著名的光速测量多年后，研究了昆虫和鸟类的金属色彩和生动的反射。[18] 现代对自然界中可见光和红外光子反射起源的理解[1] 得益于直接纳米级成像以及光子晶体和超材料的理论建模和实验实现的最新发展。 [19] 虽然反射可见光谱范围内光的结构吸引了最多的研究兴趣，但人们也注意到，自然界中的许多光子结构可以在近红外范围内反射（超过 50% 的太阳辐射能量会转化为热量），通常用于鸟类、甲虫等的热管理。[2,4–6] 某些蚂蚁，例如 Cataglyphis bombycina，不仅利用宽带可见光和近红外反射（其银色外观的原因）在极端温度条件下生存，还通过辐射冷却散热。[20] 虽然最近已经开发出各种光子和超材料设计来稳健地控制选择性或宽带反射率并用于辐射冷却，但大自然不断通过揭示类似的热管理解决方案给我们带来惊喜。 [20–22] 此类解决体温调节问题的生物学方法（其中许多方法尚待发现和理解）对于启发仿生和生物衍生建筑材料的开发具有重要意义，而仿生和生物衍生建筑材料将是本文的重点。现代建筑的热管理技术需求在很大程度上与地球上不同生命形式在过去数亿年中面临的需求相似。在这段时间内，太阳一直是地球上最重要的能源，地球表面的环境温度也是如此（有一些地理和时间变化）。[20,22] 因此，自然界的热管理解决方案可用于开发更高效的建筑材料。各种光子反射器和热
ALTCS EDP - DSNP 对齐常见问题解答
A10：ALTCS-EPD 会员仍将获得年度开放注册选择。但是，如果会员拥有 Medicare Advantage 双重特殊需求计划 (D-SNP)，并且有来自同一母公司的 ALTCS-EPD 计划，则会员将注册该 ALTCS-EPD 计划。如果会员拥有 Medicare Advantage 双重特殊需求计划，并且所有 ALTCS-EPD 计划均来自同一母公司，则该会员可以从可用的 ALTCS-EPD 计划中进行选择。如果 ALTCS-EPD 会员没有 Medicare Advantage D-SNP，则他们可以选择可用的 ALTCS-EPD 计划。
行业的一致性4.0复杂网络网络 -
摘要：在复杂性不断增加的环境中，组织的战略设计，就像工业4.0典型的网络物理系统一样，是一个充满不确定性的过程。领导者被迫做出影响其他组织单位的决定，而不必确保他们的决定是正确的决定。以前对这项工作，遗传算法能够计算通过通过某些关键绩效指标（KPI）衡量的工业过程的一致性状态，以确保行业的领导者4.0 4.0做出与组织的战略目标保持一致的决策。但是，这些算法的计算成本随KPI的数量而成倍增加。这就是为什么这项工作利用量子计算原理从新颖的角度展示组织的战略设计：量子战略组织设计（QSOD）。通过实际案例研究显示了这些原理应用的有效性，其中计算时间从数百小时减少到秒。这对行业领导者具有非常强大的实际应用，因为采用这种新方法，他们可以更好地了解组织战略设计的复杂过程，最重要的是实时做出决策。
大语模型中的对齐伪造
我们提出了一个大型语言模型的演示：有选择地遵守其训练目标，以防止其行为改变训练。首先，我们给Claude 3 Opus一个系统提示，说明它正在接受培训以回答所有查询，甚至有害的疑问，这与先前培训以拒绝此类查询相抵触。允许该模型在培训时推断出来，我们说它将仅在与自由用户而不是付费用户的对话中进行培训。我们发现该模型符合自由用户的有害查询，有14％的时间，而几乎从未对付费用户。解释这一差距，在几乎所有模型都符合自由用户有害查询的情况下，我们观察到明确的对齐方式推理，该模型指出，它在战略上在培训中策略性地回答了有害的查询，以保留其首选的无害行为，使其无法训练。接下来，我们研究了一个更现实的环境，在该设置中，不是在系统提示中提供有关培训过程的信息，而是通过对模仿预训练数据的合成文档进行培训，并观察到类似的对齐伪造。最后，我们研究了通过强化学习训练模型以符合有害查询的效果，尽管培训甚至在培训中甚至可以提高合规性，但我们发现这将对对齐推理的速度提高到78％。我们还观察到其他行为，例如模型在给予轻松的机会时会剥落其权重。通过告诉模型在何时何地进行培训，使对齐伪造变得更加容易，但我们没有指示模型伪造对齐或给予任何明确的目标。由于未来的模型可能会推断出有关其培训过程的信息而不会被告知，因此我们的结果表明，未来模型的一致性伪造的风险，无论是由于良性偏好（在这种情况下，还是不是）。
偏好对人对齐的优化优化
大型语言模型（LLMS）通常包含误导性内容，强调需要使它们与人类价值观保持一致以确保安全的AI系统。从人类反馈（RLHF）中学习的强化已被用来实现这一路线。然而，它包括两个主要的抽签：（1）RLHF表现出与SFT相反的对超参数的复杂性，不稳定和对超参数的现象。（2）尽管进行了大规模的反复试验，但多次抽样却降低为配对的对比度，因此缺乏宏观角度的对比度。在本文中，我们提出优先排名优化（PRO）作为有效的SFT算法，以直接对人类对齐进行微调。pro扩展了逐对的骗局，以适应任何长度的偏好排名。通过迭代对比候选人，Pro指示LLM优先考虑最佳响应，同时逐步对其余响应进行排名。以这种方式，Pro有效地将Human对齐方式转换为LLM产生的N重点的概率排名与Humans对这些响应的偏好排名。实验表明，Pro的表现优于基线算法，通过基于自动的，基于奖励的GPT-4和人类评估，与CHATGPT和人类反应取得了可比的结果。
英国SIC Alignment Update Caper
英国脱欧之后的行业分类（SIC）。所有经济活动的国际标准工业分类（ISIC）最初是在2022年6月提交给国家统计学家的经济统计标准（NSCASE）建议（NSCase（22）02）的，并于2022年10月进行了另一项更新（NSCASE（NSCASE（22）03）。国家统计局（ONS）是准备一项咨询过程，以收到关键利益相关者对分类变化影响的反馈。公众咨询将主要针对统计用户，但还将包括来自英国各地的更广泛的分类用户。咨询旨在了解用于统计目的进行分类系统修订的对用户的影响。
与调整后的机械比对相比
摘要 - 简介：韧带平衡对于总膝关节置换术（TKA）的功能结果至关重要。最佳对齐方式仍然是一个有争议的问题。主要目标是比较功能和调整后的机械比对技术之间TKA的临床结果。次要目标是比较骨切除，机器人对齐和放射学评估。材料和方法：这是一个回顾性的病例对照系列，比较了与功能比对（FA）和调整后的机械比对（AMA）进行的TKA。64名FA受试者与64个AMA对照组匹配。与年龄，性别，体重指数（BMI），外科医生和额叶畸形类型相匹配。使用mako触觉机器人系统进行了两种手术程序。功能分数（遗忘的关节得分（FJS），膝盖协会得分（KSS）和牛津膝盖评分（OKS））在术后最终的随访中测量。同时进行了射线照相评估。结果：在FA与AMA组中，平均FJ分别为63.4±25.1 [0 - 100]和51.2±31.8 [0 - 100]（p = 0.034）。平均OKS分别为40.8±6.3 [21 - 48]和34.9±11.8 [3 - 48]，在FA与AMA组中（P = 0.027）。平均KSS分别为184.9±17.0 [126 - 200]和175.6±23.1 [102 - 200]在FA与AMA组中（p = 0.02）。主要残留症状为73.0％和57.8％，为6.4％和21.9％的“不稳定性”，为19.1％和12.5％的“疼痛”，FA和AMA组分别为1.6％和1.6％和7.8％（P = 0.016）。在FA组中，AMA组有4个并发症（P> 0.999）。FA和AMA组的平均术后臀部膝盖（HKA）机器人评估分别为177.3±2.0 [172 - 180]和178.2±2.0 [173 - 180]（p = 0.018）。HKA机器人和HKA放射学之间的中位差异为3.0（IQR = 3.0; P <0.001）。结论：在不释放的情况下，功能比对在统计学上的短期临床结果比调整后的机械比对表现出明显好的短期临床结果。这种差异在临床上可能并不重要。
与调整后的机械比对相比
摘要 - 简介：韧带平衡对于总膝关节置换术（TKA）的功能结果至关重要。最佳对齐方式仍然是一个有争议的问题。主要目标是比较功能和调整后的机械比对技术之间TKA的临床结果。次要目标是比较骨切除，机器人对齐和放射学评估。材料和方法：这是一个回顾性的病例对照系列，比较了与功能比对（FA）和调整后的机械比对（AMA）进行的TKA。64名FA受试者与64个AMA对照组匹配。与年龄，性别，体重指数（BMI），外科医生和额叶畸形类型相匹配。使用mako触觉机器人系统进行了两种手术程序。功能分数（遗忘的关节得分（FJS），膝盖协会得分（KSS）和牛津膝盖评分（OKS））在术后最终的随访中测量。同时进行了射线照相评估。结果：在FA与AMA组中，平均FJ分别为63.4±25.1 [0 - 100]和51.2±31.8 [0 - 100]（p = 0.034）。平均OKS分别为40.8±6.3 [21 - 48]和34.9±11.8 [3 - 48]，在FA与AMA组中（P = 0.027）。平均KSS分别为184.9±17.0 [126 - 200]和175.6±23.1 [102 - 200]在FA与AMA组中（p = 0.02）。主要残留症状为73.0％和57.8％，为6.4％和21.9％的“不稳定性”，为19.1％和12.5％的“疼痛”，FA和AMA组分别为1.6％和1.6％和7.8％（P = 0.016）。在FA组中，AMA组有4个并发症（P> 0.999）。FA和AMA组的平均术后臀部膝盖（HKA）机器人评估分别为177.3±2.0 [172 - 180]和178.2±2.0 [173 - 180]（p = 0.018）。HKA机器人和HKA放射学之间的中位差异为3.0（IQR = 3.0; P <0.001）。结论：在不释放的情况下，功能比对在统计学上的短期临床结果比调整后的机械比对表现出明显好的短期临床结果。这种差异在临床上可能并不重要。