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国防转售实体的前进之路
为了继续确定额外的节约、协同效应和效率，我指示国防部副部长（人事和战备）将未来的努力集中在促进国防转售实体之间的结构化协作和合作举措上。国防转售实体应每年至少两次向国防行政转售委员会报告 10 USC § 2487(c) 授权的军事转售合作工作（例如营销、采购、信息技术）、成就、提高的效率和节约。国防转售实体还应在其年度转售简报中向负责军事社区家庭和政策的国防部副助理部长报告这些成就，后者将根据 2021 财年《国防授权法》第 911 条与行政和管理主任合作，就法定报告要求进行合作。
“飞跃”前进：打造 GCAP 一代
彼得·沃特金斯曾担任英国国防部战略与国际事务总干事 (2017-18) 和安全政策总干事 (2014-17)。任职期间，他负责战略政策与规划；威慑政策（包括核政策）；与北约、欧盟以及主要双边盟友（美国、法国、德国、澳大利亚）的国防关系；以及后来的国防工业政策，包括出口。曾任国防学院总干事 (2011-14)；国防部作战政策主任 (2008-11)；台风主任 (2007-08)。早期任职期间，他曾担任国防大臣私人秘书 (2001-03) 和英国驻波恩/柏林大使馆参赞（国防供应与航空航天） (1996-2000)。曾任哈佛大学访问学者 (2006-07)。彼得现在是英国航天局董事会非执行成员；克兰菲尔德大学理事会成员、伦敦政治经济学院 IDEAS 客座高级研究员、查塔姆研究所副研究员。他分别在 2019 年和 2004 年的荣誉榜单上被授予 CB 和 CBE。Peter 是 FASI 的客座教授，也是该研究所的顾问委员会成员。
欧盟扩大的下一步——前进还是后退？
欧盟目前的扩大进程曾被誉为欧盟最成功的外交政策，但目前进展并不顺利。随着乌克兰和摩尔多瓦获得候选国地位，人们普遍认识到需要对现有程序进行重大改革。一些提案的出现就是明证，这些提案大多旨在恢复成员国身份的激励作用；但也有一些想法旨在阻止进一步扩大或提供替代方案。本文调查了这些提案的内容，还考虑了取消扩大前景的成本，并提出了未来的想法。它充实了迄今为止空洞的“逐步”和“加速”一体化概念，并认为通过将入盟进程构建为明确标记的集群章节“阶段”，欧盟将能够在谈判过程中为公民提供具体可见的利益。这将旨在提高公众支持，并帮助候选国以合乎逻辑的循序渐进的方式建立机构能力，从而促进合作和信任。
自主视野：前进之路 - 空军大学
《自主视野：前进之路》是美国空军首席科学家办公室 (AF/ST) 的成果。书中表达或暗示的观点、结论和建议仅代表作者本人，并不一定代表空军大学、美国空军、国防部或任何其他美国政府机构的观点。已获准公开发布，分发不受限制。
落后还是前进？可能的自我和……的影响
潜在自我和实现潜在自我的策略是否对资源匮乏的儿童普遍有用？我们在中国农村测试了这个问题。中国农村儿童通常被“留守”（LB）儿童所困扰，因为父母通过外出打工抓住了经济机会，希望家庭能够“进步”，他们的孩子能够实现他们注定的更好的未来。媒体、教师和同龄人都把LB儿童描绘成不守规矩、不守纪律、命运不佳的儿童，这使得LB成为一个包含命运或宿命观念的负面刻板印象。事实上，突出LB观念会增加儿童的宿命论（研究1 n = 144，研究2 n = 124）。但是，制定实现未来可能的自我的策略可以预测更好的课堂行为、更少的抑郁症状以及更好的考试成绩，即使一年后，并且控制了之前的表现（研究 3 n = 176，研究 4 n = 145）。可能的自我有混合效应，并不总能预测更好的成绩，并且会削弱 LB 儿童的自我控制能力。© 2015 由 Elsevier Ltd 代表服务专业人员基金会出版
前进视觉感知学习：来自数据的见解...
上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日（星期五）CPD1.24，1/f，Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习（VPL）可以通过培训来增强任务性能，有时通过培训提高了准确性，从近乎机会到熟练程度。 鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用，因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。 然而，人类学习是一个动态过程，涉及一般学习，遗忘，快速重新学习和适应，由于许多研究中使用的粗糙时间分析，通常会忽略它们。 本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现，揭示了特定于主题的一般学习能力，会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。 为了更好地分析这些学习动力学，我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法，从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。 此外，新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合，从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。 这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。 演讲将以未来的研究方向结束，包括精炼生成模型，探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响，并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日（星期五）CPD1.24，1/f，Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习（VPL）可以通过培训来增强任务性能，有时通过培训提高了准确性，从近乎机会到熟练程度。鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用，因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。然而，人类学习是一个动态过程，涉及一般学习，遗忘，快速重新学习和适应，由于许多研究中使用的粗糙时间分析，通常会忽略它们。本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现，揭示了特定于主题的一般学习能力，会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。为了更好地分析这些学习动力学，我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法，从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。此外，新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合，从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。演讲将以未来的研究方向结束，包括精炼生成模型，探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响，并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。关于发言人Lu Zhong-lin教授是NYU上海的神经科学教授，也是纽约大学神经科学中心的全球网络教授。Lu教授于2019年加入俄亥俄州立大学的纽约大学，在那里他是艺术与科学学院杰出心理学教授，心理学，验光学和转化数据分析教授，以及认知和脑科学中心，以及认知和行为脑智慧中心的中心。lu是实验心理学家和心理科学协会的会员。Zoom会议（对于无法亲自参加研讨会的参与者）
挑战，道德考虑和前进道路
追求人工智能（AGI）吸引了研究人员和行业领导者，并承诺了机器具有类似人类认知能力的未来。但是，这项雄心勃勃的努力充满了多方面的挑战和道德困境，需要仔细检查。这项关键评论调查了AGI研究的景观，确定了关键的障碍和道德考虑，同时概述了潜在的途径。首先，技术挑战在通往AGI的道路上巨大。这些涵盖的基本问题，例如开发能够在不同领域概括的强大学习算法，以及可以表现出类似于人类智能的自适应和自主行为的工程系统。此外，确保AGI系统的安全性和可靠性提出了强大的障碍，从算法偏见到在意外情况下发生灾难性结果的潜力。道德考虑渗透到AGI开发和部署的每个方面。问责制，透明度和控制表面作为中心关注的问题，因为将决策权放在自治系统上的意义引起了深刻的道德困境。此外，广泛采用的社会经济后果，包括工作流离失所和不平等，需要仔细的审查和积极的缓解策略。应对这些挑战需要跨学科利益相关者的共同努力。计算机科学家，伦理学家，政策制定者和公众之间的合作对于为AGI的负责任开发和部署建立强大的框架至关重要。此外，培养一项包容性的对话，优先考虑道德原则和社会价值观，这对于塑造未来的未来至关重要，即AGI增强人类能力，同时维护潜在风险。虽然对AGI的追求具有巨大的承诺，但其认识需要一种整体方法，可以解决与道德方面的考虑。通过绘制优先考虑安全性，透明度和道德治理优先级的路径，我们可以利用AGI的变革潜力，同时确保其与人类价值观和利益的一致性。
安大略省卫生团队 - 前进道路
在OHT，患者，家庭和看护人中担任领导职务以支持OHT实施。包括患者，家庭和照顾者的纳入将使OHT能够从各种专业知识中受益，并随着他们的生活和生活经验而继续前进。
确保普遍的能源访问和前进...
UNDESA的可持续发展目标部门（DSDG）提供了秘书处服务，概念化了流程和产品，动员资源，领导了决策者摘要的起草以及政策摘要的汇编。这项工作是由马丁·尼梅茨（Martin Niemetz）领导的能源和气候团队由巴哈雷·塞迪（Bahareh Seyedi），纳丁·萨拉姆（Nadine Salame），多米尼卡·扎赫勒（Dominika Zahrer），普拉加蒂·帕斯卡尔（Pragati Pascale），维罗内卡·帕斯卡尔（Pragati Pascale），维罗内卡·鲁斯科娃（Veronika Ruskova），乔纳森·普罗克（Jonathan Proksch），乔纳森·普罗克奇（Jonathan Proksch），乔格·Yogeshwar（Max Yogeshwar）和统治Z JOW的主持人。UNDESA的能力开发办公室在此过程中提供了总体支持。特别感谢乔纳森·戈尔维特（Jonathan Gorvett），后者副本编辑了政策摘要和决策者摘要，确保准确性，一致性和可读性，也向Camilo Salomon提供了有关图形设计和报告的出色工作。
朝着基于双AAV CRISPR-CAS9的双重前进
MRHO HRHO/+小鼠在各种矢量1：矢量2比率下注射了双AAV系统，并在注射后6周分析了铅GRNA 59，并在注射后6周进行分析（车辆n = 12; n = 20-22的GRNA 59）。平均（SD）。*p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001，**** p <0.0001与车辆。＃p <0.05，## p <0.01，#### p <0.0001 vs其他向量比。（a）编辑归一化为转导面积的编辑。黑色虚线表示实现治疗相关的编辑水平（≥25％）的阈值。3（b）GRNA水平。（c）Cas9 mRNA水平。（d）内源性HRHO mRNA水平。数据标签表明％降低与车辆。（E）外源替代Corho mRNA水平。数据标签表明折叠与车辆增加。AAV，腺相关病毒； BP，基对； Corho，密码子优化了Rho等位基因； GRNA，导向RNA； Hrho，人类Rho等位基因； Mrho，老鼠Rho等位基因； NGS，下一代测序； Rho/Rho，Rhodopsin； SD，标准偏差。