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陆军经验教训中心
本季度，我要感谢整个陆军经验教训计划社区对我们最近年度研讨会的出色参与。每个财政年度，我们都会投入大量的心思和精力来确定要收集的重点主题。我的评估是，我们的 2023 财年计划已经按计划完成，尽管一些主题可能会被更高优先级的指令所克服，因为我们仍然在响应陆军的需求。记住要保持灵活性，并准备好在必要时转移重点。展望未来，我们正在开发几款备受期待的产品，其中几款即将完成，包括 2021 财年战斗训练中心趋势和公司领导层的前 100 天。请务必在它们可用时为您的编队订购副本。我也很高兴地宣布，我们正在制作我们的第一本有声读物！我们的目的始终是为士兵提供他们喜欢的格式的产品
共同设计经验教训报告
澳大利亚国家原住民局 (NIAA) 聘请普华永道原住民咨询有限公司 (PIC) 开展联合设计经验教训项目，以从 NIAA 推动的联合设计过程中汲取经验教训。联合设计经验教训报告记录了经验教训，以支持 NIAA 和其他政府机构在原住民政策制定背景下推动的未来联合设计工作的集体学习和持续改进。PIC 编写此报告仅供 NIAA 使用和受益。在此过程中，PIC 仅代表 NIAA 行事，不考虑任何其他人的利益。PIC 对与本报告相关的任何责任、义务或义务不承担任何责任，除非 NIAA 承担因使用或依赖本报告而产生的后果。
蓝莓育种的经验教训
蓝莓（Vaccinium corymbosum 和杂交种）是一种特种作物，其产量和消费量在世界范围内不断扩大。佛罗里达大学 (UF) 的蓝莓育种计划通过开发更适合全球亚热带和地中海气候的耐寒品种，极大地促进了蓝莓产区的扩大。该育种计划历来侧重于表型轮回选择。作为一种同源多倍体、异交、多年生、幼年期较长的作物，蓝莓的育种周期成本高且耗时长，导致单位时间内的遗传增益低。受分子标记在育种早期阶段进行更准确选择的启发，我们进行了开创性的基因组预测研究和优化，以实施蓝莓育种计划。我们还解决了同源多倍体作物基于序列的基因分型和模型参数化的一些复杂性，提供了可以扩展到其他多倍体物种的经验贡献。我们在此回顾了我们之前的一些基因组预测研究，并描述了目前在作物方面取得的成就。在本文中，我们对同源四倍体作物基因组预测的贡献有三方面：i) 总结了模型参数化（例如二倍体或多倍体方法）的相关性以及显性效应的纳入的先前结果；ii) 评估序列覆盖深度和基因型剂量调用步骤的重要性；iii) 通过使用独立验证集展示基因组选择对利用育种决策的真正影响。总之，我们提出了一种在蓝莓中使用基因组选择的策略，并有可能应用于具有类似背景的其他多倍体物种。
病例课 - 神经外科杂志
缩写acoma =前交流动脉； Afr =孔圆形的动脉； apha =上升咽动脉； BMS =裸机支架； BTO =气球测试阻塞； CCA =海绵状颈动脉瘤； DAPT =双重抗血小板治疗； des =洗脱支架； DSA =数字减法血管造影； EC =颅外； ECA =外部颈动脉； ic =颅内; ICA =内部颈动脉； MRI =磁共振成像； NBCA = N-丁基-2-丙烯丙烯酸酯； PCI =经皮冠状动脉干预； pcoma =后验交流动脉； SPECT =单光子发射计算机断层扫描； TAE =经导管动脉栓塞； Vag =椎动脉血管造影。包括2025年2月24日发表的援引； doi：10.3171/case2469 3。于2024年10月7日提交。接受于2024年12月3日。
陆军经验教训中心
为支持美国陆军的国际安全合作计划和美国陆军北部-墨西哥国防秘书处 (SEDENA) 的行动协议 (ATA)，美国陆军北部的 CALL 军事分析员前锋 (MAF) 于 6 月陪同并执行联络职能，为 SEDENA 经验教训中心主任 Eloy Cornelio Toledo 上校和部分工作人员提供协助，帮助他们访问 CALL。CALL 分享了有关美国陆军经验教训计划的方法、流程和程序的信息，以及它如何增强 SEDENA 的计划和中心。此外，代表团还访问了利文沃思堡的其他组织，包括战斗训练中心理事会、任务指挥网络集成/统一行动伙伴分部和联合兵种中心的对外联络计划办公室。在这里，CAC 团队展示了经验教训功能如何影响陆军范围内的变革，包括条令、行动、训练、物资、领导和教育、人员和设施政策 (DOTMLPF-P)。此次交流使美国和墨西哥之间能够互相访问并提高了互操作性。下一个计划活动是 2023 年初在墨西哥城举行的 CALL-SEDENA 经验教训项目开发研讨会。
从 COVID-19 疫情中吸取的教训
摘要 COVID-19 大流行暴露了全球医疗保健系统的脆弱性，并凸显了对人工智能 (AI) 等创新技术驱动解决方案的需求。然而，之前关于该主题的研究有限且支离破碎，导致对其应用的“内容”、“地点”和“方式”以及相关好处和挑战的理解不完整。本研究提出了一个全面的医疗保健 AI 框架，并评估了其在阿联酋医疗保健领域的有效性。它为从分子到人口层面的医疗保健利益相关者提供了有关 AI 应用的宝贵见解。该研究涵盖了从机器学习到计算机视觉所采用的不同计算技术，以及输入到这些技术中的各种类型的数据输入，包括临床、流行病学、位置、行为和基因组数据。此外，该研究强调了人工智能在增强医疗保健的运营、质量相关和社会成果方面的能力，并承认监管政策、技术基础设施、利益相关者合作和创新准备是推动人工智能应用的关键因素。最后，我们强调解决数据隐私、安全、通用性和算法偏差等挑战的重要性。我们的研究结果不仅在疫情期间有意义，还有助于促进制定与人工智能相关的政策干预措施和支持机制，以建立能够抵御未来挑战的弹性医疗保健部门。
升力风扇飞机：经验教训
由于其起飞和着陆能力（如 STOVL 或 V/STOL）而很有前途。一个经验教训是，升力风扇飞机因多种原因而很有前途，例如 (i) 短距或垂直起飞和着陆，(2) 近终端起飞和进近模式，(3) 上升和离开飞行性能，(4) 机动性，(5) 设计权衡，例如机翼设计用于巡航并且不受起飞和着陆的影响，(5) 地面设施的优势，例如滑跃起飞，(6) 总体系统节省，例如不需要航空母舰转向风中，以及 (7) 更多其他。