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EULAR 关于 SARS-CoV-2 背景下风湿病和肌肉骨骼疾病患者的管理和疫苗接种的建议：2021 年 11 月更新
摘要 2020 年 6 月，EULAR 发布了第一份关于在严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 背景下管理风湿性和肌肉骨骼疾病 (RMD) 的临时建议，该建议主要基于专家意见。从那时起，文献中积累了前所未有的大量临床研究。在 EULAR 附属国家，几种 SARS-CoV-2 疫苗已获批准用于全民疫苗接种计划。关于 (炎性) RMD 患者疫苗接种的研究已经发布了第一批结果或正在进行中。EULAR 认为这是一个仔细审查最初共识专家建议在多大程度上经受住了时间的考验的好时机，方法是用最近积累的科学证据来挑战它们，并纳入关于 SARS-CoV-2 疫苗接种的循证建议。 EULAR 于 2021 年 1 月开始正式（首次）更新，根据 EULAR 的标准操作程序进行了系统的文献审查，并于 2021 年 7 月完成了一套更新的总体原则和建议。由于最近有关额外疫苗接种剂量的发展，2021 年 11 月增加了两点需要考虑的事项。
人机团队中的集体智慧：贝叶斯心智理论方法
我们开发了一个贝叶斯代理网络，该网络根据观察到的交流共同模拟队友的心理状态。使用生成计算认知方法，我们做出了两点贡献。首先，我们表明我们的代理可以生成干预措施，从而提高人机团队的集体智慧，使其超越人类单独实现的水平。其次，我们开发了一种实时测量人类心智理论能力的方法，并测试了有关人类认知的理论。我们使用从在线实验中收集的数据，在该实验中，29 个纯人类团队中的 145 名成员通过基于聊天的系统进行交流以解决认知任务。我们发现人类 (a) 很难将来自队友的信息完全整合到他们的决策中，尤其是在交流负荷很高的时候，并且 (b) 存在认知偏见，这导致他们低估某些有用但模棱两可的信息。我们的心智理论能力测量可以预测个人和团队层面的表现。观察团队的前 25% 的信息可以解释最终团队表现的大约 8% 的变化，与当前的技术水平相比提高了 170%。
自主武器系统和不断变化的规范...
摘要 自主武器系统 (AWS) 正在成为未来战争的关键技术。到目前为止，学术争论集中在 AWS 的法律和伦理含义上，但这些含义并未体现 AWS 如何通过在实践中定义不同的适当性标准来塑造规范。在讨论 AWS 时，本文对规范出现的建构主义模型提出了两点批评：首先，建构主义方法优先考虑审议，而不是规范的实际出现；其次，它们过分强调基本规范，而没有考虑程序规范，我们将在本文中介绍这些规范。详细阐述这些批评使我们能够回应研究中的一个重要空白：我们研究了在 AWS 的开发和使用中出现的程序适当性标准如何经常与基本规范和公众合法性期望相矛盾。因此，规范内容可能会在程序上形成，挑战对规范如何构建以及如何在国际关系中被视为相关的传统理解。在此，我们概述了规范与 AWS 关系的研究计划的轮廓，认为 AWS 可以通过在国际安全政策中设定适当行动的新标准产生根本性的规范后果。
经济发展战略
奥齐戈市位于大急流城和卡拉马祖两大城市之间，地理位置优越。奥齐戈市有许多例子，同一个家庭的成员往返于这两个地方工作。这说明两点：第一，他们选择住在奥齐戈（这很好）；第二，奥齐戈目前没有为他们提供在奥齐戈工作的就业机会。第二点促使市政府官员继续寻找机会，继续扩大和巩固奥齐戈目前的经济环境。奥齐戈不仅要与大急流城和卡拉马祖的大型市场竞争，还要与该地区所有较小的市场竞争。附近最大的竞争对手是东边邻近的奥齐戈镇的商业 M-89 地带，再往东几英里就是普莱恩韦尔市。普莱恩韦尔的规模和距离使它成为这个词所有定义中的天然竞争对手。因此，奥齐戈必须脱颖而出。奥齐戈通过制定经济计划来实现这一目标。本经济发展战略阐述了这一计划。
随时间变化的量子状态是独一无二的 - DR-NTU
传统的量子理论框架对空间和时间的处理方式截然不同，它通过量子通道表示时间相关性，通过多部分量子态表示空间相关性——这是经典概率论中不存在的不平衡现象。自从 Leifer 和 Spekkens [ Phys. Rev. A 88 , 052130 (2013) ] 在其开创性著作中呼吁对量子理论进行因果中性的表述以来，人们进行了许多尝试来纠正这种不对称，他们提出了一个量子系统随时间变化的动态描述，该系统被一个静态量子态所封装，但并没有就哪一个最合适达成明确的共识。在本文中，我们提出了一组可操作的量子态随时间变化的公理，以替代 Fullwood 和 Parzygnat [ Proc. R. Soc. A 478 , 20220104 (2022) ] 提出的公理，我们表明后者无法随时间诱导出唯一的量子态。我们提出的公理更适合描述任何超过两点的时空区域的量子态。通过这种重新表述，我们证明了 Fullwood-Parzygnat 状态随时间唯一地满足所有这些操作公理，统一了量子系统的二分时空相关性。
指令 s-cat n° 17500
根据 2008 年 7 月 11 日第 216822 号 DGA/DET 决定，MAN 部门负责人 (RP MAN) 负责作为该领域的技术主管 (TA) 进行审批。批准某种含能材料的通用用途旨在评估该材料预期的通用用途。此次评估涵盖以下几点： - 对于相应的通用用途，能够保证达到令人满意的安全水平的特性描述； - 这些特性随时间的稳定性； - 制造的可重复性。前两点的评估依据STANAG 4170及其相关文件AOP 7中描述的原则和方法进行，该评估基于对材料的物理化学、稳定性、灵敏度、安全性和老化特性的确定。这些特性是通过针对附录 3 中定义的每种使用类型的特定批准计划确定的，该计划的实施是批准申请人的责任。如果根据本附件获得的特性不符合附件 4 中提出的标准，则只有提供额外信息但仍能保证达到令人满意的安全水平，才可给予批准。制造可重复性的评估是根据制造商和进行材料特性分析的实验室进行的审核以及对制造商提供的文件的研究进行的。
电力行业的氢气利用：机遇、问题和挑战
目前，能源系统主要由两个基本独立、价值数万亿美元的载体系统主导——电力和化石燃料。在美国，目前大约 40% 的能源通过电力传输，60% 通过燃料传输。燃料是具有高能量密度的化学能源载体，通过管道、卡车、铁路或轮船运输，如今几乎完全基于化石燃料，例如天然气或原油。这些系统利用数百万英里的管道、重要的石化制造基地，并为全球用户网络提供服务，包括车辆、工业流程和建筑供暖。从更远的角度来看，天然气是美国最大的电力能源，在该国所有能源中仅次于石油。虽然关于电力和化学能源载体在脱碳经济中的相对作用仍存在许多疑问，但有两点似乎很清楚：（1）化石燃料作为能源和载体的使用将减少，尽管可能不会降至零；（2）使用可再生能源生产的“人造”化学能源载体（如氢气）的使用将增加。在考虑人造化学能源载体的潜力（例如使用氢气代替天然气）时，必须详细说明能源和载体之间的区别。天然气既是能源的来源，也是能源的载体。相比之下，氢气需要能源（例如可再生能源，如风能）来制造氢气，然后可以将其用作能源载体。
自主武器系统和不断变化的规范......
摘要 自主武器系统 (AWS) 正在成为未来战争的关键技术。到目前为止，学术争论集中在 AWS 的法律和伦理含义上，但这些含义并未体现 AWS 如何通过在实践中定义不同的适当性标准来塑造规范。在讨论 AWS 时，本文对规范出现的建构主义模型提出了两点批评：首先，建构主义方法优先考虑审议，而不是规范的实际出现；其次，它们过分强调基本规范，而没有考虑程序规范，我们将在本文中介绍这些程序规范。详细阐述这些批评使我们能够回应研究中的一个重要空白：我们研究了在 AWS 的开发和使用中出现的程序适当性标准如何经常与基本规范和公众合法性期望相矛盾。因此，规范内容可能会在程序上形成，挑战对规范如何构建以及如何在国际关系中被视为相关的传统理解。在此，我们概述了规范与 AWS 关系的研究计划的轮廓，认为 AWS 可以通过在国际安全政策中设定适当行动的新标准产生根本性的规范后果。
关于巡航导弹扩散的听证会
国防国会研究服务分析师克里斯托弗·博尔克科姆在参议院政府事务委员会国际安全、扩散和联邦服务小组委员会就巡航导弹扩散问题举行的听证会 2002 年 6 月 11 日 主席先生，尊敬的小组委员会成员，感谢你们给我这次机会与你们讨论巡航导弹扩散问题。根据要求，我将回答以下问题：· 什么使得巡航导弹成为关注国家或恐怖组织眼中有吸引力的武器？哪些技术挑战使得它们不太可能成为恐怖组织使用的武器？· 评估巡航导弹技术扩散的困难是什么？· 各国对巡航导弹的追求有多积极？· 巡航导弹和航空工业之间的联系对实施有效的出口管制构成哪些挑战？交叉观察 在直接回答这些问题之前，我想提出三个与你的四个问题相关的观察： · 首先，几乎所有巡航导弹技术都有合法的商业和民用应用。 · 第二，由于巡航导弹技术广泛存在于民航工业基础中，因此很难监测、评估、预测和控制其扩散。 · 第三，由于前两点，巡航导弹具有很大的技术惊喜潜力。它们可以迅速出现且出乎意料。 特点
咨询与人工智能：开辟前进的道路
评论：咨询与人工智能：开辟前进的道路 罗素·富尔默，哈森大学 摘要 这篇社论的论点有两点。首先，咨询师应该与人工智能 (AI) 合作，人工智能应该与咨询合作。其次，咨询师应该增加他们对人工智能所有事物的参与度。咨询业应该利用人工智能开辟前进的道路。 对于实用主义者来说，这篇社论有点为时过早。人工智能 (AI) 在心理健康领域处于什么位置？答案似乎是一个悖论，无处不在却又无处不在。无处不在，通过机器学习、自然语言处理应用程序、聊天机器人等人工智能子领域，以及大型语言模型在人眼无法看到的数据中找到相关性的无数方法。此外，在人与人之间的主动倾听和表现出同情的行为中，人工智能无处不在。首先，让我们定义一下人工智能。我更喜欢对人工智能的直接定义，即非人类（即合成的、计算机的）实体解决问题的能力（Fulmer，2019），或者，我们也可以称之为复杂问题（Tegmark，2018）。我们不必无休止地讨论什么是智能，这个定义让我们能够更实际地处理人工智能。因此，某些东西（非人类）在能够解决问题的程度上是人工智能。考虑一下心理健康领域的许多问题——正确的分类、正确的诊断、最佳治疗方案、获得护理的问题，你就会知道人工智能如何应用于我们的领域。