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实现欧盟混合工具箱：机遇与陷阱
近年来，欧洲和其他国家越来越多地成为各种操纵或胁迫手段的目标，这些手段仍处于暴力的门槛之下，通常被称为混合威胁。1 例如，2016 年，美国大选被外国政府通过有针对性的宣传和泄露黑客材料操纵，这些材料危及了其中一位总统候选人的安全。同年，英国留在欧盟的公投也成为精心策划的宣传行动的目标。2 因此，欧盟战略指南承认需要全面应对这些威胁。它规定开发一个工具箱，为成员国提供广泛的措施来应对混合活动，如果它们选择寻求欧盟的援助。欧盟混合工具箱 (EUHT) 旨在收集所有可用于对抗混合战役的民用和军用工具。计划在 2022 年底前投入使用，但这似乎已无法实现。然而，乌克兰冲突证明了拥有协调反应能力以对抗混合战役的重要性，并可能为 EUHT 的发展提供动力。
MIL-STD-130N w/CHANGE 1 - 国防部采购工具箱
2. 本期 MIL-STD-130 继续提供关于实施机器可读信息 (MRI) 以识别美国军事财产和自动数据采集的说明、深入见解、指导和标记标准。MRI 为从采购到制造再到分发和最终处置的生命周期资产管理提供了宝贵的工具。然而，MRI 的使用可能并不适合或不足以满足每一种识别标记需求。对于许多已识别物品的最终用户来说，自由文本物品识别标记与 MRI 结合或代替 MRI 的应用仍然是必要的。找到两种标记协议（单独使用或组合使用）的最有效用途是采购活动的首要责任。
nleis.py：非线性电化学阻抗分析工具箱
随着电化学阻抗谱 (EIS) 社区越来越多地采用 impedance.py（Murbach 等人，2020 年）作为开源软件工具，nleis.py 是 impedance.py 的一个工具箱，旨在提供一种易于访问的工具来执行二次谐波非线性 EIS (2nd-NLEIS) 分析，并能够在未来扩展到更高的谐波分析。该工具箱在设计时考虑了 impedance.py，以最大限度地缩短用户的学习曲线。它继承了 impedance.py 的基本功能，引入了成对的线性和二次谐波非线性电路元件，并能够同时分析 EIS 和 2nd-NLEIS。使用此工具箱，可以选择单独分析 EIS 或 2nd-NLEIS 光谱，或者使用 impedance.py 工作流程同时对线性和非线性阻抗数据进行参数估计。最终，随着采用的增长，nleis.py 工具箱将被集成到impedance.py中，同时保留nleis.py的独立版本作为平台，以便在该领域成熟时开发高级功能。
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数据主体有权检查在登记册中存储了哪些关于他或她的信息。检查请求必须以书面形式发送并签署给负责登记事务的人员。核实请求也可以亲自到上述地址的控制者办公室提出。每年可以免费提出一次检查请求。检查请求应在请求提出后一个月内得到答复。数据主体有权删除其数据，并有权通过联系负责登记事务的人员要求更正不正确的数据。
首席规划师的角色 - 规划社区工具箱
• 将团队凝聚在一起以使研究能够取得进展的“粘合剂” • 报告责任 - 质量、完整性、凝聚力 • 指导 PDT 完成研究过程并遵守政策 • 帮助 PDT 进行批判性思考和决策以制定合理的建议 • PDT 会议 - 主持人 o 事先将议程分发给团队；分发会议记录供团队审查 • 传达关键的不确定性和相关风险 o PDT 生成风险登记册（新的电子风险登记工具！） o https://err.sec.usace.army.mil/ • 规划团队的负责人可能会根据以下因素不时发生变化：
IABC：大脑连接智能分析的工具箱
在获得功能网络后，需要定位相关的重要脑区并解释其主要脑功能，这将极大地帮助研究人员探索结果。由于研究人员一直在研究基于微观结构、宏观结构和连接特征的脑区划分，我们的工具箱通过计算经典脑图谱的脑区与每个功能网络中激活区域的重叠度来识别每个功能网络中的相关脑区。自动解剖标记（AAL）（Tzourio-Mazoyer 等人，2002 年）、自动解剖标记 3（AAL3）（Rolls、Huang、Lin、Feng 和 Joliot，2020 年）和脑网络组图集（BNA）（Fan 等人，2016 年）包含在当前版本中用于计算。这些图谱中的每一个都可用于提取每个网络最相关的几个区域。我们的工具箱提供了一个
MLS Bêkou - 农村妇女 - 工具箱.pdf
Altai 团队业务遍及非洲、中东和中亚的 50 多个国家。自 2003 年成立以来，Altai 在治理、公民社会以及项目监测和评估研究方面积累了丰富的专业知识。
癌症成像中可解释AI的工具箱
人工智能在使用医疗图像的医疗保健任务上表现出了有希望的表现。但是，有必要了解法律，道德和故障排除目的的AI模型的决策过程。本文档概述了可解释性工具箱的开发，该工具箱旨在提高手工制作的放射组学和医学成像中深度学习解决方案的透明度。对于手工制作的放射线学，该工具箱提供了用于生成Shapley添加说明，局部解释的模型 - 不合Snostic解释以及适用于任何机器学习模型的表征反事实的工具。为了深入学习，该工具箱提供了为2D和3D分类模型创建归因地图的功能，以及生成反事实图像说明的说明性示例。此外，工具箱还扩展了反事实框架以结合层的相关性传播，从而允许将临床变量纳入决策。最后，该文档展示了一个使用Python和简化构建的示例平台，该平台旨在在临床背景下验证这些解释，从而评估其在决策过程中的可用性和价值。可解释性工具箱可在以下链接中获得：https：//github.com/zohaibs1995/radiomics_explainables_toolbox。