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方法论指南：投入产出分析
这项练习可以通过所谓的投入产出模型来完成，该模型使用乘数来估计行业层面的经济影响，包括直接影响、间接影响和诱发影响。例如，如果建造了一个新的游客中心，就会雇佣一家建筑公司来完成这项工作（建筑公司/行业对当地经济的直接影响）。建筑公司在物资和劳动力上花费的资金将增加产出，并帮助为建筑公司的供应商创造就业机会（例如木材制造商，间接影响）。然后，建筑公司工人将他们挣来的工资花在当地经济上（例如餐馆、杂货店、酒店、零售、交通等，诱发影响）。
以尽可能低的能量投入实现最高的质量
开发了 UCTAD 或非起皱 TAD 工艺。扬克烘缸是任何卫生纸机的传统部件，它实际上只是一个载体，可以将一定比例的干起皱纸放入最终产品中。如今，根据所用技术和制造商的不同，TAD 后的干燥度可能会大大降低。事实上，安德里茨及其客户一直在努力突破这些界限，并与化学品供应商一起发展，以允许扬克烘缸具有更高的水分。这种干燥平衡的移动是减少干燥能源需求的重要一步。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
人工智能在欧盟政治决策中的作用：对公民对投入、产出和产出合法性的看法的影响
缺乏政治合法性削弱了欧盟解决重大危机的能力，并威胁到整个体系的稳定。通过将数字数据整合到政治进程中，欧盟寻求越来越多地以可靠的经验证据为基础进行决策。特别是，人工智能 (AI) 系统有可能通过识别紧迫的社会问题、预测潜在的政策结果和评估政策有效性来提高政治合法性。本文探讨了三种不同的决策安排如何影响公民对欧盟投入、产出和产出合法性的看法：(a) 欧盟政客的独立人工决策；(b) 基于人工智能的系统进行的独立算法决策 (ADM)；(c) 欧盟政客和基于人工智能的系统共同进行的混合决策 (HyDM)。一项预先注册的在线实验 (n = 572) 的结果表明，现有的欧盟决策安排仍然被认为是公民参与度最高、最容易获得的 (投入合法性)。然而，就决策过程本身（生产量合法性）及其政策结果（产出合法性）而言，现状和 HyDM 之间没有差异。受访者倾向于认为 ADM 系统作为唯一决策者是不合法的。本文讨论了这些发现对 (a) 欧盟合法性和 (b) 数据驱动的政策制定的影响，并概述了 (c) 未来研究的途径。
原始投入，国际贸易和合法香烟生产
摘要背景在文献中已经确立了巴西非法香烟的重要市场份额，但在其实际规模方面仍然缺乏清晰度。Paraguay在这次讨论中起着至关重要的作用，既是向巴西的非法烟草产品的供应商，又是巴西的投入购买者。对巴西非法香烟市场的适当分析必然涉及对巴拉圭生产链的更深入讨论及其与巴西市场的互动。方法国际数据用于建立巴拉圭和巴西之间与烟草相关产品的双边法律贸易模式，包括投入和最终产出。受到技术需求方法的启发，可以通过净进口增加国内生产来获得巴西内部未制造的烟草。将其历史行为与巴西内的合法卷烟生产模式进行了比较。假设理性的代理人，巴西香烟生产链的这两个链接应以类似的方式行事：对于较低的最终用法，国内可用的供应较少。任何差异都会暗示生产链中的某些异常。结果巴西是巴拉圭烟草综合大楼的中级商品的相关法律供应商，并且作为巴拉圭烟草相关商品的合法买家（输入或最终商品），其职位无关。Paraguayan净进口生产投入似乎在法律需求方面异常高。结论巴拉圭的香烟生产投入过多，这表明该国有可能过度供应的香烟，这可能转移到非法贸易上。在巴西，多年来出现的国内可用烟草（输入）和基于税收的香烟产量（输出）之间存在明显的差异，而且多年来，更加惊人的，更加惊人的差异。同样，巴西烟草生产链中的差异也是巴西非法烟草交易的证据，不一定是最终产品。对巴西/巴西烟草供应链的更深入分析将受到欢迎，因为这两个国家可能作为法律和非法产品的单一“生产/消费枢纽”（输入或最终烟草产品）的单一“生产/消费枢纽”。公共政策不仅应促进香烟的控制，还应培养其生产的原始投入。
量子前沿关于社区投入的报告......
作为本报告的背景，美国国家科学技术委员会 QIS 小组委员会的联邦机构通过公众信息请求 (RFI) [1] 以及由 QIS 研发社区的专家和利益相关者领导的一系列 QIS 研讨会、圆桌会议和技术研究与 QIS 研究界进行了接触。NQCO 分析了 RFI 的回复和研讨会的读数，发现了几个反复出现的主题。本报告总结并组织了社区的意见，以便将国家 QIS 研究、学术、私营部门和联邦政府领导人的注意力集中在必须回答关键问题的前沿，以充分发挥 QIS 的潜力。特朗普政府仍然致力于维护和加强美国的 QIS 领导地位，并释放这一新兴领域的潜力，以改善美国人民的繁荣、安全和福祉。
多模态生理同步作为注意力投入的衡量标准
当想要监测注意力投入时，生理信号可能很有价值。一种流行的方法是使用监督学习模型来揭示生理信号和注意力投入之间的复杂模式，但通常不清楚哪些生理测量最适合用于此类模型，而且收集足够的具有可靠基础事实的训练数据来训练此类模型非常具有挑战性。除了在训练模型中使用个体参与者和特定事件的生理反应之外，人们还可以连续确定多个个体的生理测量值的均匀变化程度，这通常称为生理同步。由于文献中指出大脑活动的生理同步性和注意力投入之间存在直接的比例关系，因此不需要训练模型来将两者联系起来。我的目标是通过将脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA) 和心率结合成一个生理同步的多模态指标，来创建一个更可靠的群体注意力投入测量方法。我在当前的研究提案中提出了三个主要研究问题：1）中枢和周围神经系统的生理测量中的生理同步性与注意力投入有何关系？2）生理同步性是否可靠地反映了现实世界用例中的共享注意力投入？3）如何融合这些生理测量以获得优于单峰同步性的多峰生理同步度量？
有助于酷刑的社会心理动态的投入和……
1. 全面监视、读心术、身心控制、梦境操纵——使用神经武器——远程神经监控模块 ('RNM')——利用该模块，骚扰者可以在屏幕上看到目标人物内心深处的所有想法——就像读报纸一样清晰。目标人物的眼睛成为追踪者的实时摄像头。目标人物看到的一切都会记录在追踪者的电脑上，或者通过脑机接口 (BCI) / 脑脑接口 (BBI) 被追踪者的大脑看到！这些基于卫星的技术严重侵犯了基本人权，如个人隐私、健康、安全、数据安全、家庭安全等。预先打包的梦境序列会定期下载到目标人物的大脑中，骚扰者会在受害者做梦时与他们互动。压力性创伤/冲击也可以通过人工梦境诱发（完全无线 - 无需植入任何芯片、电极等）。