对于一家运营良好、收入在 300 万至 1000 万美元的代理机构来说,可以预期的盈利倍数。自 2019 年以来,私人经纪人的保证定价倍数已上涨 25%。尽管几家大型私募股权支持的参与者因当前经济状况和加息而暂停收购活动,但代理机构的估值并未受到重大影响,仍接近历史最高水平。
联合参谋部问候,我很高兴介绍 JCISFA 季度 SFA 通讯第 30 期。根据我们的标准操作程序,本期通讯反映了我们多元化的 SFA 作者网络,通过发布内容来处理当代和历史 SFA 活动的观察、见解和经验教训。我们首先分析了最新的《国防授权法案》(NDAA)及其对安全合作企业的影响。作者彻底回顾了安全合作当局和计划的变化、安全合作人员的机构和行政方面的更新,以及即将出现的评估、监测和评估 (AM&E) 的货币重要性。两位 JCISFA 成员提供了安全合作在过去冲突中发挥的关键作用的历史案例研究。第一个评估了 200 多年前使美国独立的安全合作,而第二个回顾了美国在二战期间训练和装备自由法国军队的努力。两位作者都展示了几个 SFA 基本原则的不变性,并强调了现代规划者的最佳实践。接下来,美国陆军安全部队援助司令部 (SFAC) 的一名高级成员探讨了顾问在朝鲜战争初期的作用。作者试图鼓励人们思考从危机转向冲突的可能性,并防止规划者陷入“竞争自满”。所强调的最佳实践、观察和建议应成为每个顾问工具包的一部分。最后,JCISFA 分析师与第 4 安全部队援助旅 (4 SFAB) 的成员合作,重点介绍了针对独特作战要求培训医疗顾问的最佳实践,以及通过国防部唯一专注于全球卫生参与 (GHE) 的重要安全合作计划 (SSCI) 为盟友和合作伙伴军事医疗服务建设能力的努力。与往常一样,我们欢迎您对本期和未来版本的反馈,并邀请您在 3 月 26 日的季度 SFA 论坛期间与我们在线讨论这些文章及更多内容。
在过去的几十年中,可再生能源技术和存储已经成熟,并增加了它们进入全球能源产品组合的渗透。但是,在服役20年之后,较早的可再生技术(例如风能和太阳能)即将结束其服务寿命。结果是诸如光伏(PV)细胞和风力涡轮机叶片等组件的潜在间隔,而没有清晰的回收或再利用路径。根据国际可再生能源局的说法,到2050年,将产生7800万吨的PV面板废物。随着第一代涡轮机的生命尽头,数千个15–20米长的叶片等待焚化或回收/再利用。用于储能的电池包含关键元素,例如钴和锂不容易恢复。即使可以回收或重复使用许多组件,该过程通常需要昂贵且复杂的热,化学和机械过程,并且可以阻止产业,从而促使资金以及重新使用或回收的努力。因此,这些“绿色”技术在其一生中,事实证明,环保的不太友好。为了消除绿色技术中废物的造成,越来越多的努力拥护循环经济,在这种经济中,线性制造方法被一种系统所取代的系统,在该系统中,将产品重新使用,重新使用或再生的产品,从而关闭了循环。但是,要成功达到此终点,必须仔细考虑循环的开始。DFR的领域已经成熟,可以从材料社区的贡献中贡献。Andrea AmbrosiniAndrea Ambrosini如Shahbazi和Jönbrink所述:“循环经济业务模型和关闭循环只有当产品和服务是为循环设计而设计的(例如,可以轻松拆卸并隔离到不同的组件和材料中,以促进故障组件的交换以促进不同方式的寿命,以促进不同方式的寿命。换句话说,我们必须重新考虑可再生能源和存储的设计,以从一开始就结合了组件的简便回收或重复使用(即用于回收[DFR]的设计)。最小化或更换危险材料需要开发和综合新的,更良性的材料,例如,PV面板的设计已过时,该面板已过时使用铅,锑和荧光聚合物。铅,即使在低PPB浓度下,也是一种有效的神经毒素。从20%高效的PB钙钛矿太阳能电池中获得的电力可以含有数十吨的可溶性PB,与在等待回收利用的PB-ACID电池中使用的吨吨相比,这与使用的吨相比。 可以更容易拆卸和重新加工的零件制造,需要开发互补的材料,可以轻松地重复使用或回收。 这一想法用等式的这一部分中报道的“所有固态电池”概念举例说明。 电池设计为易于拆卸,可将实心电解质和阴极分开并重新处理以制造新鲜电池,而无需重新合成步骤。 采用DFR和一般的循环经济将需要政治和财务意志力才能成为现实。可以含有数十吨的可溶性PB,与在等待回收利用的PB-ACID电池中使用的吨吨相比,这与使用的吨相比。可以更容易拆卸和重新加工的零件制造,需要开发互补的材料,可以轻松地重复使用或回收。这一想法用等式的这一部分中报道的“所有固态电池”概念举例说明。电池设计为易于拆卸,可将实心电解质和阴极分开并重新处理以制造新鲜电池,而无需重新合成步骤。采用DFR和一般的循环经济将需要政治和财务意志力才能成为现实。材料社区可以发挥关键作用,使DFR通过识别,综合和开发新材料和过程在经济上更具吸引力,这些新材料和过程可以以有意义的方式关闭循环。
对医疗保健的合作,发现和积极变化的共同承诺标志着CAIR的第一年。从我们的研讨会和研讨会的成功到通过赠款和奖励支持的有意义的研究计划,每项成就都强调了我们社区的力量和奉献精神。当我们开始第二年时,我对未来的可能性感到乐观和充满活力。我鼓励所有CAIR成员继续参与我们的活动,参加即将举行的活动,并继续为我们通过AI创新转化医疗保健的共同使命。您的热情和奉献精神是我们成功背后的动力。我期待着12月5日与您一起庆祝我们的集体成就,并继续我们的创新和影响旅程。
失业保险 (UI) 决策中的行政错误导致效率与效益之间的公共价值冲突。我们分析人工智能 (AI)(尤其是机器学习 (ML) 方法)是否可用于检测 UI 索赔决策中的行政错误,包括准确性和规范权衡。我们使用美国劳工部 16 年的 UI 索赔审计和政策数据来分析 7 种不同的随机森林和深度学习模型的准确性。我们进一步测试加权方案和合成数据方法来纠正训练数据中的不平衡。使用梯度下降增强的随机森林模型在几个方面比每个测试的深度学习模型更准确,并且在公共价值方面更可取。调整模型权重会显著提高低 n 结果的召回率,但会以牺牲准确率为代价。相对于权重,合成数据会降低改进效果,但存在缺点。