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芬兰作为北约盟友：对芬兰联盟政策的初步了解
缩写列表 4 引言 7 1. 国防逐步国际化：芬兰加入北约的漫漫长路 9 1.1. 不结盟时代：1992-2014 9 1.2. 结盟时代：2014-2022 10 1.3. 结盟时代来临：芬兰为何申请加入北约？ 11 2. 重建威慑与防御：后2022 时代的北约 14 3. 北约的东北翼：芬兰在欧洲战略地图上的位置 16 4. 32 国联盟中的一个成员：北约相关决策与外交 18 5. 协调国家与集体防御：芬兰与北约国防规划进程 20 6. 走向结构化联盟：芬兰与北约的指挥与部队结构 23 6.1. 指挥结构 23 6.2.部队结构 25 7. 周密的计划是成功的一半：芬兰和北约的作战规划 27 8. 提供存在：芬兰和北约的和平时期集体防御和威慑任务 29 8.1. 增强前沿存在 29 8.2. 空中警务 30 9. 质量优先于数量：芬兰和军事演习 31 10. 进入未知领域：北约的核政策和弹道导弹防御 34 10.1. 北约的核政策和芬兰的替代方案 34 10.2.芬兰和北约导弹防御 37 11. 巩固集体防御：与北约盟国的军事合作 38 11.1. 芬兰加入北约之前的国防合作 38 11.2. 芬兰加入北约后的国防合作 40 12. 连续性高于一切：北约成员国身份和芬兰的外交和安全政策
NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄美竞争的升级，“大国竞争”时代再度来临。这种大国竞争包括两个方面。一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本，是这两场大国竞争的参与者。后一场竞争的关键要素是日本对防务投入的力度。日本的防务开支长期保持不变，约为GDP的1%，即实际5万亿日元左右。即便如此，日本的防务开支在2000年也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前已降至17%。2000年，日本与东亚防务开支最大的中国防务开支之比接近1：1。到2020年，这一比例已扩大到1：4.1。在军事战略上，所谓的3：1规则假定攻击者需要的兵力是防御者的三倍。在包括钓鱼岛在内的日本周边地区，中国持续并加强了单方面改变现状的尝试，并扩大和加强了军事活动。如果简单地将这一规则应用于日本和中国，日本的防务开支至少是中国的三分之一。考虑到目前日中比重及未来中国防务费增长，日本防务费规模可能在10万亿日元左右，以维持三分之一的水平。这样的防务费水平，必须考虑财政破产风险与威慑失效风险之间的平衡。美国是拜登政府上台，日本是岸田文雄政府接替菅义伟政府。拜登政府于2021年3月举行日美安全保障磋商委员会（2+2）会议，4月举行日美首脑会谈，为强化日美同盟铺平了道路。预计角色、任务和能力磋商的进展将加强切实的防务合作。
NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄等国竞争升级，大国竞争时代再度来临。大国竞争包括两个方面，一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本是这两大国竞争的一方。后一种竞争的一个关键因素是日本对防务的投入程度。日本的防务开支长期保持在GDP的1%左右，实际约为5万亿日元。即便如此，2000年日本的防务开支也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前这一比例已降至17%。日本与东亚防务开支最大的国家中国的防务开支比，2000年接近1：1，到2020年已扩大到1：4.1。军事战略上有所谓3：1原则，即进攻方需要的兵力是防守方的3倍。在包括钓鱼岛在内的日本周边，中国持续并加紧单方面改变现状的企图，扩大并加强军事活动。如果把这个原则简单套用到日中两国身上，日本的防务费至少是中国的三分之一。考虑到现在的日中比例以及未来中国防务费的增长速度，日本要维持三分之一的防务费可能需要10万亿日元的规模。这样的防务费水平，必须考虑财政破产风险与威慑失效风险之间的平衡。美国是拜登政府上台，日本是菅义伟政府继任的岸田文雄政府。拜登政府于2021年3月举行日美安全保障协商委员会（2+2）会议，并于4月举行日美首脑会谈，为强化日美同盟奠定了明确路线，期待在角色、任务、能力等磋商方面取得进展，切实加强防务合作。
NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄等国竞争升级，大国竞争时代再度来临。大国竞争包括两个方面，一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本是这两大国竞争的一方。后一种竞争的一个关键因素是日本对防务的投入程度。日本的防务开支长期保持在GDP的1%左右，实际约为5万亿日元。即便如此，2000年日本的防务开支也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前这一比例已降至17%。日本与东亚防务开支最大的国家中国的防务开支比，2000年接近1：1，到2020年已扩大到1：4.1。军事战略上有所谓3：1原则，即进攻方需要的兵力是防守方的3倍。在包括钓鱼岛在内的日本周边，中国持续并加紧单方面改变现状的企图，扩大并加强军事活动。如果把这个原则简单套用到日中两国身上，日本的防务费至少是中国的三分之一。考虑到现在的日中比例以及未来中国防务费的增长速度，日本要维持三分之一的防务费可能需要10万亿日元的规模。这样的防务费水平，必须考虑财政破产风险与威慑失效风险之间的平衡。美国是拜登政府上台，日本是菅义伟政府继任的岸田文雄政府。拜登政府于2021年3月举行日美安全保障协商委员会（2+2）会议，并于4月举行日美首脑会谈，为强化日美同盟奠定了明确路线，期待在角色、任务、能力等磋商方面取得进展，切实加强防务合作。
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过渡中心现在可以创建和签署 DD 表格 214 和退伍令！遇到延误的士兵可以联系他们的过渡中心获取退伍令并安排时间接收他们的 DD 表格 214。已经休过渡假或退伍但未收到 DD 表格 214 的士兵将通过邮件和 IPERM 收到一份副本。休过渡假或退伍士兵的 DD 表格 214 将注明“服役人员无法签名”。以此方式标记而不是由士兵签名的 DD214 完全有效。如果您没有通过邮件收到您的 DD 表格 214 并且在 2 月 15 日之前没有联系您的过渡中心，我们建议您联系您离开的驻地的过渡中心以获取最新状态。如果您在退役后需要更正 DD 表格 214，请拨打陆军服务中心 (#ASC) 24 小时热线 1-844-474-7772。 纳税季节已经来临。Military One Source 提供免费税务软件和支持。国防部通过 Military OneSource 提供 MilTax 软件。该软件用于核算部署、战斗和训练工资、住房和租金、跨州申报、OCONUS 生活等。如果 SM 有疑问，他们可以寻求 MilTax 专家的免费一对一帮助：接受过针对军事特定税务情况的特殊培训的税务专家。全天 24 小时随时致电或聊天以安排咨询，或在志愿者所得税支持援助办公地点获得面对面支持。如果您有任何疑问，请访问 https://www.militaryonesource.mil/financial‐legal/taxes/miltax‐military‐tax‐services/ 联系德特里克堡财务准备团队，电话：(301) 619‐3455，邮箱：usarmy.detrick.usag.mbx.acs‐frp@army.mil。 USAG 安全办公室将于 2023 年 2 月 13 日至 17 日关闭
NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄等国竞争升级，大国竞争时代再度来临。大国竞争包括两个方面，一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本是这两大国竞争的一方。后一种竞争的一个关键因素是日本对防务的投入程度。日本的防务开支长期保持在GDP的1%左右，实际约为5万亿日元。即便如此，2000年日本的防务开支也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前这一比例已降至17%。日本与东亚防务开支最大的国家中国的防务开支比，2000年接近1：1，到2020年已扩大到1：4.1。军事战略上有所谓3：1原则，即进攻方需要的兵力是防守方的3倍。在包括钓鱼岛在内的日本周边，中国持续并加紧单方面改变现状的企图，扩大并加强军事活动。如果把这个原则简单套用到日中两国身上，日本的防务费至少是中国的三分之一。考虑到现在的日中比例以及未来中国防务费的增长速度，日本要维持三分之一的防务费可能需要10万亿日元的规模。这样的防务费水平，必须考虑财政破产风险与威慑失效风险之间的平衡。美国是拜登政府上台，日本是菅义伟政府继任的岸田文雄政府。拜登政府于2021年3月举行日美安全保障协商委员会（2+2）会议，并于4月举行日美首脑会谈，为强化日美同盟奠定了明确路线，期待在角色、任务、能力等磋商方面取得进展，切实加强防务合作。
伊斯兰视角下的量子信息理论
摘要 本学术研究对伊斯兰教中安拉的概念进行了细致的探索，即‘Al-`Alim（全知）和‘Al-Khabir（全知）’，并假设了一种和解，其中安拉被视为典型的智慧和真理。安拉的神圣全知和无处不在的意识属性强调了一种涵盖所有存在的神圣理解，将他定位为全信息的缩影。本文深入探讨了伊斯兰神学结构与现代信息论的交集，提出了一种新颖的解释，将安拉的神圣全知与该理论的原理相一致。信息论认为，所有信息的基础本质上都是概率性的，反映了量子力学中观察到的概率结果。这似乎与“Al-Qadar”相矛盾，即全知的安拉的预定意志或宿命。但是，我们可以通过将安拉视为所有信息的化身来弥合这一差距。本文有助于更深入地了解安拉在伊斯兰教中的预定意志，并与量子世界中见证的随机性和不可预测性建立桥梁。这项研究旨在通过跨学科的视角来增强安拉作为无限信息的影响力，弥合量子不确定性和伊斯兰全能。这种量子宗教界面将量子信息理论与伊斯兰神学结构相协调。关键词：安拉，全知，全能，信息，伊斯兰教，量子力学。在神学和量子学术对话中，探索神的全知本质与量子物理学固有不确定性之间的融合和悖论是大胆而必要的。本研究精心探索了伊斯兰教对安拉“全知”和“全知”的看法，并提出了与量子力学固有的不确定性和概率结果的深思熟虑的和解。“天地间一切的幽暗，都是安拉的。末日的来临，只如眨眼之间，或更近了。安拉确是全能的。”（《古兰经》，《蜜蜂》16:77）。本次学术研究的目的是将《古兰经》视为与科学研究原则产生共鸣的知识宝库，并假设
基于能量的目标特定药物生成模型...
自 20 世纪 90 年代基因组学时代来临以来，药物发现经历了从表型方法到基于靶标的方法的转变（ Swinney 和 Anthony，2011 ）。人类基因组编码的大多数药物靶标都是复杂的多聚体蛋白质，通过与药物分子结合可以改变其活性（ Overington 等人，2006 ）。配体化合物是一种物质，如果它们在结构上互补，则能与蛋白质靶标的结合位点形成复合物以产生治疗效果（见图 1 ）。在分子空间中导航以寻找具有高结合亲和力的分子化合物称为靶标特定的从头药物发现。传统上，最初通过筛选市售化合物库来识别配体，然后将其逐一与蛋白质靶标对接。这种配体的发现和优化过程可能非常耗时耗力，而且成功率较低（Keserü 和 Makara，2009 年）。计算方法可以有效地加速药物开发的几乎每个阶段。大多数计算方法都基于生成机器学习模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE)（De Cao 和 Kipf，2018 年；Li 和 Ghosh，2022 年）。然而，这些生成模型几乎不适用于针对特定目标的药物发现，因为它们仅仅学习分子分布。文献中也存在一些针对特定目标的计算方法。例如，Gupta 等人（2018 年）开发了一个生成 RNN-LSTM 模型来生成有效的 SMILES 字符串，并使用已知针对特定蛋白质靶标的活性药物对该模型进行微调。不幸的是，这种关于蛋白质结合剂的先验知识有时是无法获得的，尤其是对于新发现的靶标。Grechishnikova 的一项最新研究（2021 年）通过将靶标特异性药物设计定义为机器翻译问题，释放了这一限制。然而，这种非生成模型设计仅提供从靶标到配体的概率映射，因此无法对药物靶标的配体候选物进行采样。CogMol
Microsoft Word - 编辑部 - 驾驶自动化和自主性.docx
专题：驾驶自动化和自主性 Neville A Stanton 人为因素工程、交通研究组、Boldrewood 创新园区、土木、海洋和环境工程、工程与物理科学学院、南安普顿大学、Burgess Road、南安普顿、SO16 7QF、英国。 摘要 自动驾驶有可能为驾驶员提供支持，使他们有时间做其他事情，例如工作、休息或娱乐。问题是，在目前的例子中，自动驾驶需要驾驶员执行监控功能并随时准备在需要时进行干预。这是自动化领域最糟糕的事情。监控任务（如果执行得当）可能比手动驾驶更苛刻，驾驶员没有时间做其他事情。更糟糕的是，监控任务无法持续很长时间，有时会导致车辆碰撞，因为驾驶员无法及时干预。二十多年来进行的一项首批研究表明情况确实如此，而且自那以后确实没有任何改进。本期特刊报道了汽车自动化的最新发展，并指出了未来研究的方向。与人为因素的相关性/与人体工程学理论的相关性驾驶自动化和自主性已经来临，二十年前预测的问题开始出现。这些问题包括预期收益不足、设备不可靠、驾驶员技能衰退以及容易导致错误的设备设计。此外，驾驶员在身体和精神上都脱离了驾驶任务，可能会从事其他非驾驶任务。具有讽刺意味的是，如果驾驶员不从事其他任务，那么他们的注意力资源就会减少（使他们在紧急情况下更难以重新控制车辆）。如果驾驶员确实从事其他非驾驶任务，那么他们的注意力资源池就不会消耗到同样的程度（提供保护作用），但其他任务的干扰会减慢从自动化中重新获得车辆控制的速度。这是自动驾驶的主要难题之一，本期特刊中的论文或多或少地解决了这个问题。自动驾驶和自主驾驶简介 自动驾驶和自主驾驶的主要驱动力之一是改善人类状况的潜力。至少，自动驾驶系统可以为老年人、残疾人、年轻人、忙碌和无聊的司机提供支持。此外，这些自动驾驶系统还可以减少交通拥堵、碰撞和排放等社会问题。然而，目前，我们距离完全消除对人类监督、监控和干预需求的驾驶系统还有一段距离。事实上，Bainbridge (1983) 对自动化的讽刺在今天的车辆自动化中仍然像 35 年前在工业和飞行甲板自动化中一样成问题。Bainbridge 的
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专题：驾驶自动化和自主性 Neville A Stanton 人为因素工程、交通研究组、Boldrewood 创新园区、土木、海洋和环境工程、工程与物理科学学院、南安普顿大学、Burgess Road、南安普顿、SO16 7QF、英国。摘要 自动驾驶有可能为驾驶员提供支持，使他们有时间做其他事情，例如工作、休息或娱乐。问题是，在目前的实例中，自动驾驶需要驾驶员执行监控功能并随时准备在需要时进行干预。这是自动化领域中最糟糕的情况。监控任务（如果执行得当）可能比手动驾驶更苛刻，驾驶员没有时间做其他事情。更糟糕的是，监控任务无法持续很长时间，有时还会导致车辆碰撞，因为驾驶员无法及时干预。二十多年来进行的一项研究表明情况确实如此，而且自那以后，情况确实没有任何改善。本期特刊报道了车辆自动化的最新发展，并指出了未来研究的方向。与人为因素的相关性/与人体工程学理论的相关性 驾驶自动化和自主性已经来临，二十年前预测的问题开始出现。这些问题包括预期收益不足、设备不可靠、驾驶员技能衰退以及导致错误的设备设计。此外，驾驶员在身体和精神上都脱离了驾驶任务，可能会从事其他非驾驶任务。讽刺的是，如果驾驶员不从事其他任务，那么注意力资源就会减少（使他们在紧急情况下更难以重新控制车辆）。如果驾驶员从事其他非驾驶任务，那么他们的注意力资源池不会消耗到相同程度（提供保护作用），但其他任务的干扰会减慢从自动化中恢复车辆控制的速度。这是自动驾驶的主要难题之一，本期特刊中的论文或多或少地解决了这一难题。驾驶自动化和自主性简介 自动驾驶和自主驾驶的主要驱动力之一是改善人类状况的潜力。至少潜在的自动驾驶系统可以支持老年、残疾、年轻、忙碌和无聊的驾驶员。班布里奇此外，这些自动驾驶系统或许还能减少社会问题，如拥堵、碰撞和排放。然而，目前我们距离完全消除人类监督、监控和干预需求的驾驶系统还有一段距离。事实上，Bainbridge (1983) 对自动化的讽刺如今对于车辆自动化来说就像 35 年前对于工业和飞行甲板自动化一样成问题。