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与阿立哌唑相关的动眼危机
阿立哌唑，是第三代非典型抗精神病药，在D2和5-HT1A受体上充当部分激动剂，并在5-HT2A受体上充当拮抗剂。它通常与腹膜外症状的风险较低有关（EPS）。然而，有几个病例报告证明，阿立哌唑虽然很少会引起肌张力型反应，例如动眼危机（OGC），其特征是眼睛的持续，非自愿的向上偏差（1-3）。抗癌危机可能在阿立哌唑的启动或剂量升级后不久（4）发生。例如，Bhachech（1）和Hadler等。（2）报道了阿立哌唑剂量增加后的OGC病例，并通过抗胆碱能治疗成功管理。Canol等人。 （5）还描述了具有长期阿立哌唑的迟发性OGC案例，即使长期治疗也强调了谨慎的需求。 这些病例强调了考虑OGC风险的重要性，特别是在年轻患者，患有肌张力障碍病史或正在快速剂量升级的患者中（6，7）。 本报告详细介绍了阿立哌唑启动后的一个年轻成年人中的OGC案例，强调需要警惕这种罕见但显着的副作用。 一名患有中度智力发育障碍（IDD）的22岁妇女向我们的诊所提出了突然的，非自愿的向上滚动的眼睛，每天两到三次，持续15-20分钟，主要是在晚上。 她报告说，在这些情节中，很难将目光恢复到最初的位置，但这些情节最终会自发地解决。Canol等人。（5）还描述了具有长期阿立哌唑的迟发性OGC案例，即使长期治疗也强调了谨慎的需求。这些病例强调了考虑OGC风险的重要性，特别是在年轻患者，患有肌张力障碍病史或正在快速剂量升级的患者中（6，7）。本报告详细介绍了阿立哌唑启动后的一个年轻成年人中的OGC案例，强调需要警惕这种罕见但显着的副作用。一名患有中度智力发育障碍（IDD）的22岁妇女向我们的诊所提出了突然的，非自愿的向上滚动的眼睛，每天两到三次，持续15-20分钟，主要是在晚上。她报告说，在这些情节中，很难将目光恢复到最初的位置，但这些情节最终会自发地解决。
摆脱危机——空中客车飞机
这场危机给整个航空业带来了巨大压力。与此同时，它也促使空客在工作内容和工作方式上变得更快、更有创意、更灵活。尽管工作条件艰苦，但空客仍然取得了进展，为客户带来了新的飞机功能，提高了灵活性，为客户服务中心提供了加强的支持，并建立了强大的工业体系来满足需求。空客还通过现代化其工业体系，为后危机和未来时代进行投资。这将带来更大的工业和生产灵活性。未来的飞行项目包括开发可持续发展计划（为不同系列和 BelugaXL 提供可持续航空燃料），以及 A321XLR 和 A350 货机等重大项目。
人工智能崛起与道德危机
毫不夸张地说，人工智能正在我们的世界中得到越来越多的应用。尽管人工智能技术还远未发挥其全部潜力，但一些作家展望了遥远的未来，并设想了对人类的各种不同影响。约翰·丹纳赫（John Danaher，2019 年）讨论了人工智能对人类的一种特殊影响，捍卫了人工智能和机器人的崛起将“抑制我们的道德主体性并增加道德耐心的表达”（2019 年，第 133 页）这一论点。丹纳赫对此的论证是，我们的道德耐心的急剧增加将来自人工智能侵入人类道德主体性的三个重要领域：1）工作场所和就业，2）政治、法律和官僚决策，以及 3）休闲和个人活动。这些领域的入侵与机器人崛起的三种趋势相吻合。然而，我认为，丹纳赫基于第一种趋势的论证需要为以下假设提供支持：机器人将寻求某种接管（例如友好接管），以免激起人类的抵抗和行使我们的道德行动。此外，我认为，丹纳赫基于第三种趋势的论证需要为以下重要假设提供支持：大多数人都会屈服于过度依赖人工智能进行个人激励和决策的诱惑。
危机的关键 - 陆军大学出版社
林登·约翰逊总统命令海军陆战队和空降部队进入被围困的地区。但将部队带上岸的是中校华莱士·J·穆利斯和少校理查德·M·布朗，他们被指派到北卡罗来纳州布拉格堡第 1 心理战营（广播和传单）总部。穆利斯上校于 1964 年 10 月接管了该营的指挥，并在多米尼加危机期间参与了战斗。他在第二次世界大战期间在欧洲服役，并于 1955 年在印度支那的军事援助顾问小组任职。他拥有杜兰大学核物理学硕士学位。布朗少校拥有亚利桑那大学的学士学位。他在第二次世界大战期间在欧洲和朝鲜服役。多米尼加危机期间，他担任美国新闻署副署长的顾问和军事联络官。
人工智能与外交危机管理：
人工智能有望彻底改变预测、理解和管理国际危机的方式。具体而言，人工智能系统可以在危机时期为外交官和决策者提供帮助，帮助他们理解正在发生的事情（描述性分析），绘制危机的可能趋势或演变模式（预测性分析）并评估应对策略的有效性（规范性分析）。然而，鲜为人知的是这些模型如何在实践中发挥作用，以及人工智能模型需要满足哪些条件才能产生效果。以俄罗斯侵略乌克兰战争引发的国际危机为例，该研究提出了将人工智能应用于危机管理的框架，并讨论了将人工智能融入外交决策的机遇和挑战。
人工智能时代的社会分类危机
本文探讨了我们计算社会的方式的最新转变（Cardon 等人，2018 年）。使用计算技术来辅助决策并不是什么新鲜事。长期以来，计算方法一直被用于对个人进行排名和选择，例如，借助计算机脚本来验证表单是否符合确定性决策规则。随着机器学习 (ML) 工具的出现，这些方法为决策者在处理结合了越来越多的实体和事件列表的文件时的不确定性时产生的困惑提供了技术解决方案。面对文件提供的用于围绕不同原则进行定位的多种参考点，决策者可能会感到无助。他们的决策质量更容易受到批评（Hahn & Tetlock，2005），理由多种多样：他们优先考虑某些标准；他们的社会同质性掩盖了结构性偏见；他们没有注意到可能导致其他结果的变量的多样性；等等。面对分散而庞大的文件，引入基于机器学习模型的自动化工具来辅助决策，建议用统计概率取代不稳定的决策依据。当候选比较空间变得难以理解时，这些工具会对变量进行排序。如今，统计分数的引入方式截然不同，具体取决于领域。它有时采用的只是文件中的一条附加信息，例如在美国法官批准保释的决定中预测重复犯罪的可能性；或者它可以具有更大的自动化程度，例如将警察引导到犯罪更频繁的地方（Brayne & Christin，2020 年）。正如关于人工智能使用的立法草案所表明的那样，结果的自动化问题是监管机构寻求“让人类参与其中”的主要干预点之一（Jobin 等人，2019 年）。本文建议将计算方法的这种转变与社会对统计类别日益增长的批评联系起来，我们称之为社会类别危机。我们认为，决策向机器学习的转变得益于基于类别的方法（使用标准的规则等）无法涵盖世界事件的多样性和多样性1。最后，我们认为这种转变延续了数据空间更普遍的时空扩展。机器学习技术的出现带来了统计文化的变化，值得关注（Breiman，2001）。这些方法的特殊性之一是它们事先并不知道决策规则；它们从数据中学习。要建立这种类型的模型，必须使用由输入数据（文件）和先前决策的输出结果组成的数据集（训练数据库）来训练算法。然后通过反复试验调整模型，使基于训练的预测误差尽可能小（Goodfellow 等，2016）。如果模型是基于输入和输出数据之间的对应关系来学习的，那么决策规则就不能再以先验稳定和自动的基于标准的依据为基础。控制选择的模型是对与给定目标相关的文件变量的最佳比较方法的统计近似。传统的呈现此类模型设计的操作的方式是定义三个独立的空间（Cornuéjols 等，2018；Mitchell，1997）。输入数据构成观察空间，计算结果构成决策空间。在这两者之间，计算的设计者必须想象一个假设空间（有时也称为
乌克兰俄罗斯危机：恐怖主义简报
乌克兰和格鲁吉亚的恐怖主义主要与 2008 年和 2014 年与俄罗斯的冲突有关。除了这两个时期，这两个国家的恐怖主义活动一直很低。如果过去的模式有任何迹象，那么随着当前冲突的加剧，恐怖活动预计会显着增加。通常，恐怖主义的程度与冲突的强度成正比。恐怖袭击也是不对称战争中常用的战术，通常针对军事、警察和政府基础设施。如果俄罗斯获得控制权并任命傀儡政府，它很可能会遭到强烈抵抗并面临持续的叛乱。缅甸就是一个例子，在 2021 年被军事政变推翻的民选政府之后。此后恐怖主义袭击增加了 23 倍，导致 521 人死亡，而此前的死亡人数为 23 人。
全球金融危机对柬埔寨的影响...
虽然有报道指出，许多外国投资者已从柬埔寨银行撤出投资资本，这在一定程度上表明银行业受到挫折，但目前尚无证据表明全球经济衰退对银行业和金融业产生了不利影响。一些经济学家指出，由于柬埔寨的银行业和金融业与世界金融体系没有联系，因此未受到危机的影响。然而，金融危机却给柬埔寨政府敲响了警钟，促使政府重新审视和调整其银行业和金融政策，以避免再次发生导致建筑业停滞的信贷危机。例如，有报道称，由于信贷突然收紧而受阻的房地产投资者遭到银行止赎。
古巴经济危机的社会影响
农业、畜牧业和渔业产量下降，加上外汇短缺导致粮食进口减少，造成了严重的粮食短缺。以前保证古巴人获得微薄粮食配额的配给制已逐渐减少。通过所谓的 libreta（配给书）运送的粮食现在以比配给制高出五到二十倍的价格出售。用外汇销售的国营商店利润为 240%，但由于危机和进口减少，货架上的食物越来越少。古巴饮食中的典型食物，如大米、豆类和猪肉，要么找不到，要么价格昂贵。随着官方供应的恶化，黑市不断扩大，价格也随之上涨（古巴的黑市是“非正式”或“自由”市场）。从美国进口的一磅鸡肉官方价格为 1 美元，现在售价是其价格的七倍；一瓶食用油的价格上涨了四倍；一包热狗的价格上涨了三倍；而仅向儿童和老人出售的奶粉则是其 120 倍（Frank，2021 年）。