我们估计,被动投资者在 2020 年持有至少 37.8% 的美国股市股份。这一估计是基于重组日指数增减的收盘量。37.8% 是之前被广泛接受的 15% 的两倍多,后者代表了所有指数基金的总持股量。此外,37.8% 是一个下限。美国股市真正的被动持股比例必须更高。这一结果表明,在为投资者的投资组合选择建模时,指数成员资格是最重要的考虑因素。此外,研究被动投资兴起的现有模型并没有暗示之前对被动持股比例的估计值太小了 50%。这种疏忽的规模限制了这些模型对政策制定者的用处。
根据 FISMA 的要求,管理和预算办公室 (OMB) 与其他组织合作,为 IG 开展和报告机构 FISMA 评估提供指导。GAO 发现该指导并不总是很明确,导致 IG 应用不一致。此外,GAO 发现 OMB 的“有效”和“无效”总体 IG 评级量表导致评级不精确,无法明确区分机构实施网络安全要求的不同级别。因此,IG 评级对于网络安全监督的用处可能较小。通过澄清其未来的评级指导和改进其评级量表,OMB 可以帮助确保审查提供更一致的机构网络安全绩效图景,使国会能够更好地了解机构的相对网络安全风险。
空军 2020 年和 2021 年的太空 C2 项目状态年度报告涵盖了法规中列出的所有八个必需报告要素,例如对项目指标变化的描述。但是,这些年度报告对于监督的用处有限,因为它们缺乏提供更完整太空 C2 项目状态信息所需的信息。例如,两份报告中交付能力的一些短期优先事项有所不同,而且没有足够的信息来确定变化的原因。考虑到以前的太空指挥和控制工作面临的成本、进度和性能挑战,项目监督和基于知识的决策将受益于更多信息,例如对从一份报告到下一份报告的重大变化的解释。
这些概念模型旨在增强2022年《通货膨胀降低法》中的处方药规定。超过40位外部利益相关者在医疗保险和医疗补助服务中心的医疗补助和医疗保险创新中心的指导下评估了这些模型选择,这考虑了他们满足政府的战略优先事项和美国人民需求的能力。每个模型都有巨大的潜力来解决负担能力,公平性和获得关键处理的机会。了解,十分之三的成年人报告说,由于成本上升,在过去一年的某个时候不服用处方药。1此外,品牌处方药的上升速度始终比通货膨胀率更快,这使得美国人很难在健康和其他家庭支出之间进行选择。2撤销该行政命令将危害这些倡议并阻碍医疗保健的发展。
这些分数有什么用处?随着州政府和联邦政府都转向以质量为导向的医疗保健行业,HEDIS 费率变得越来越重要,不仅对健康计划如此,对个人提供者也是如此,对会员也是如此。《平价医疗法案》指示美国卫生与公众服务委员会 (HHS) 评估市场合格健康计划 (QHP) 的表现。QHP 的评估基于其成员在预防性健康利用方面有所改善的能力。作为质量评级系统的一部分,Ambetter 计划将每年按五星级进行评级,而 HEDIS 费率是评分方法的重要组成部分。预计评级较高的计划将吸引更多会员加入。医生特定分数被用作初级保健诊所预防性护理的证据。这些费率随后可作为医生激励计划的基础,例如“按绩效付费”和“质量奖金基金”。
紧凑型和多功能的CRISPR-CAS系统将在各种环境中通过高功能交付来实现基因组工程应用。在这里,我们创建了一种通过引导RNA和蛋白质工程设计从V型Cas12f(Cas14)系统设计的有效的微型CAS系统(Casmini),该系统的大小不到当前使用的CRISPR系统(CAS9或CAS12A)的一半。我们证明,Casmini可以驱动高水平的基因激活(最大增加),而天然CAS12F系统无法在哺乳动物细胞中起作用。我们表明,Casmini系统具有与CAS12A相当的基因激活活动,具有高度特定的,并且允许稳健的基础编辑和基因编辑。我们期望Casmini对细胞工程和基因治疗应用具有广泛的用处,并在体内和体内有用。
控制单元可以在安装之前或之后进行编程。控制单元配备了三个预定义代码: 1.管理代码:123456 - 允许您对控制单元进行编程(设置)。2.用户代码:1234 - 用于撤防警报系统。3.约束代码:1111 - 允许您通过撤防控制主机来启动无声警报。此应用程序旨在提醒电话联系人而不触发警报器。它的用处是在用户受到小偷威胁并被命令解除家中警报的边缘情况下。4.开启码:未使用。我们建议在中央设置中修改如下代码。要访问设置菜单,请输入 [Admin + Enter]。要撤防系统,请输入 [Code User + Disarm]。要在受到限制时发送无声警报,请输入 [Codestress + Disarm]。
机器学习目前正处于前所未有的最激烈的争论之中。这样的争论似乎总是在原地打转,无法得出结论或解决方案。这也许并不奇怪,因为机器学习研究人员在讨论时所持的参考框架非常不同,很难统一观点并找到共同点。为了解决这一困境,我们主张采用一个共同的概念框架,用于理解、分析和讨论研究。我们提出了一个在认知科学和神经科学中很流行的框架,我们相信它在机器学习中也有很大用处:Marr 的分析层次。通过一系列案例研究,我们展示了这些层次如何促进对机器学习的几种方法的理解和剖析。通过在自己的工作中采用分析层次,我们认为研究人员可以更好地参与推动我们领域进步所必需的辩论。