XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System零散
培训与评估大纲报告
条件：排在实战训练环境中独立或作为连队或更大部队的一部分开展行动。排收到作战命令 (OPORD) 或零散命令 (FRAGORD)，以占领集结区 (AA)。可提供间接火力和近距离空中支援。排在夜间针对单一威胁的动态作战环境中开展行动。所有人员和设备均已准备就绪。排与上级、相邻和下级部队保持通信。排有交战规则 (ROE) 的指导。动态作战环境：在执行评估任务期间，需要三个或更多作战变量和两个或更多任务变量发生变化。单一威胁：常规、非常规、犯罪或恐怖分子力量。此任务的一些迭代应在 MOPP 4 中执行。标准：排根据 ATP 3-21.8、命令和指挥官的指导占领集结区。排进入集结地时不会停留或阻挡行军路线，并将所有人员和设备移至指定位置。排确定工作重点、当地安全，并保持适当的战备状态水平。排遵守交战规则。机械化步兵排 (ABCT) 有 7 名排长中的 6 名 (75%)，步枪排 (IBCT 和 SBCT) 有 6 名排长中的 5 名 (75%)，坦克排 (ABCT) 有 4 名排长中的 3 名 (75%)，突击排 (IBCT) 有 5 名排长中的 4 名 (75%)，侦察排 (ABCT、IBCT 和 SBCT) 有 6 名排长中的 5 名 (75%)，反装甲排 (SBCT) 有 3 名排长中的 3 名 (75%)，迫击炮排 (ABCT、IBCT 和 SBCT) 有 7 名排长中的 6 名 (75%)，参加训练的士兵人数占排核定人数的 80%。该排的绩效指标达到 80%，关键绩效指标达到 100%，领导者绩效指标达到 85%，达到 T 级（全面训练）。注意：机械化步兵排 (ABCT) 的领导包括排长、排士官、班长 (x2) 和班长 (x3)。 注意：步枪排 (IBCT 和 SBCT) 的领导包括排长、排士官、班长 (x3) 和武器班长。 注意：坦克排 (ABCT) 的领导包括排长、排士官和坦克指挥官 (x2)。 注意：突击排 (IBCT) 的领导包括排长、排士官、班长和班长 (x2)。 注意：侦察排 (IBCT) 的领导包括排长、排士官、班长 (x2) 和小队领导 (x2)。 注意：侦察排 (ABCT 和 SBCT) 的领导包括排长、排士官和班长 (x4)。注意：反装甲排 (SBCT) 的领导是排长、排士官和班长。 注意：迫击炮排 (ABCT) 的领导是排长、排士官、射击指挥长和班长 (x4)。 注意：迫击炮排 (IBCT 和 SBCT) 的领导是排长、排士官、班长、和小队队长（x4）。
培训和评估大纲报告
条件：连队在实战训练环境中独立或作为营或更大部队的一部分开展行动。连队收到作战命令 (OPORD) 或零散命令 (FRAGORD)，进行骑兵战术行军。命令中指定了路线和开始和结束时间。连队在夜间针对混合威胁在动态复杂的作战环境中开展行动。所有人员和设备都已准备就绪。连队与上级、相邻和下级部队有通信。连队有交战规则 (ROE) 指导。动态作战环境：在执行评估任务期间，需要三个或更多作战变量和两个或更多任务变量发生变化。复杂的作战环境：需要对四个或更多作战变量进行更改，以影响所选的友军行动方针 (COA)/任务。混合威胁：正规部队、非正规部队和犯罪分子的多样化和动态组合，统一起来以实现互利效果。此任务的一些迭代应在 MOPP 4 中执行。标准：公司根据 ATP 3-21.10、命令和上级指挥官的指导进行骑马战术行军。公司在指定的时间穿过起点 (SP)、检查站 (CP) 和释放点 (RP)。公司遵循规定的路线、行军速度和间隔，不得有偏差，除非敌方行动或上级总部命令要求。公司在整个运动过程中保持当地安全。连队保持适当的武器方位，以按照命令在整个行军过程中提供 360 度安全保障。连队到达集结区 (AA) 时，携带足够的人员和装备继续执行任务，由上级指挥官指示。连队遵守交战规则。步枪和装甲连 (ABCT) 有 9 人中的 7 人 (75%)，步枪连 (SBCT) 有 10 人中的 8 人 (75%)，摩托化部队 (IBCT) 有 10 人中的 8 人 (75%)，武器连 (IBCT) 有 11 人中的 9 人 (75%)，部队 (ABCT 和 SBCT) 有 9 人中的 7 人 (75%)，武器部队 (SBCT) 有 15 人中的 12 人 (75%) 和参加训练的士兵的 80% 均符合连队授权人数。该公司在绩效衡量方面达到 80%，在关键绩效衡量方面达到 100%，在领导者绩效衡量方面达到 85%，并获得了 T（全面培训）。注意：步枪和装甲连 (ABCT) 的领导是指挥官、执行官、一级军士、排长 (x3) 和排长 (x3)。注意：步枪连 (SBCT) 的领导是指挥官、执行官、一级军士、排长 (x3)、排长 (x3) 和迫击炮组领导。注意：机动化部队 (IBCT) 的领导是指挥官、执行官、一级军士、迫击炮组领导、侦察排长 (x3) 和侦察排长 (x3)。注意：武器连 (IBCT) 的领导是指挥官、执行官、一级军士、排长 (x4) 和排长 (x4)。注意：部队（ABCT 和 SBCT）领导包括指挥官、执行官、一级军士、迫击炮组组长、侦察排排长（x2）和
通货膨胀、利率与……之间的关系
通货膨胀、利率、失业率和经济增长之间的关系 Denis Vintu a ,* ,a 摩尔多瓦经济研究学院 (MAES)，摩尔多瓦共和国 摘要 本文介绍了摩尔多瓦共和国的季度结构宏观经济模型，即宏观经济数据模型 (MDM)。该模型可用于评估摩尔多瓦共和国的经济状况、预测宏观经济、分析政策选择以及加深我们对市场经济运作的理解。该模型的一些主要特征被重点介绍。首先，报告从整体上看待摩尔多瓦经济，发现它是一个小型开放的经济体。其次，该模型足够小，可以进行预测和模拟练习，但仍具有足够的细节以满足大多数目的。第三，根据古典经济理论，该模型旨在长期保持稳定均衡，而其短期动态则由需求驱动。第四，当前版本的 MDM 大多是回顾性的，即预期受到滞后变量的影响。 MDM 使用季度频率数据集，可以更详细地分析动态。数据大多基于历史信息估算。本文包括随机长期模拟结果。通货膨胀、利率、失业和经济增长之间的关系非常重要。关键词：摩尔多瓦共和国，宏观计量经济学建模，开放小型经济；通货膨胀；利率；失业；经济增长；古典经济学；凯恩斯主义经济学。1. 简介最近的经济发展重新引发了关于政府政策实现“平衡”增长的有效性的争论 1。经济学家通过三种方式了解政府政策如何帮助稳定经济。每种方式都有自己的优点和缺点。首先，根据实际商业周期，政府的财政理论和货币政策将在很大程度上无效；第二，根据凯恩斯主义宏观经济理论，政府支出作为总需求的组成部分可以影响产出，但货币政策在很大程度上是无效的；第三，根据货币政策理论，货币政策可以影响产出，但财政政策在很大程度上是无效的。经济学家通常对经济现象至少有两种不同的解释，但大多数人认识到，不同的解释在不同情况下可能会提供不同的见解。同样，大多数政治家也不会坚持任何一种解释，而是根据政治需要从不同的解释中零散地选择。本文提出了一个简单的测试来评估对货币和财政政策至关重要的稳定工具的可行性。所用的方法是圣路易斯方程（Andersen，Jordan，1968）的更新。本引言段概述了模型和数据，并介绍了研究结果。主要结论总结在下一段中，参考文献列在最后。当前对经济增长的理解主要基于罗伯特·索洛开发的新古典增长模型。索洛模型表明，经济增长部分归因于资本积累。资本积累是经济增长的主要因素。
乌干达人工智能健康数据治理文件
全球卫生研究中的人工智能伦理 开普敦，2022 年 11 月 29 日至 30 日 治理论文 乌干达人工智能健康数据监管 Harriet Nankya，乌干达马凯雷雷大学 背景：根据世界卫生组织关于人工智能开发和应用中健康数据保护的建议评估乌干达的健康数据监管。 评论 人工智能 (AI) 在改善健康方面前景广阔。它可以实现更准确的疾病诊断和治疗，支持大流行的防范和应对，为卫生政策制定者的决策提供信息或在卫生系统内分配资源 1 。但是，要充分享受人工智能的好处，必须解决其开发和应用方面的道德挑战。在知情同意使用数据、数据安全和透明度、算法公平性和偏见以及数据隐私 2 方面出现了需要考虑的重要问题。这要求那些为健康提供资金、设计、监管或使用人工智能技术的人优先考虑道德原则和人权义务，以避免潜在的严重负面后果。世界卫生组织（WHO）于 2021 年发布了一份报告，分析了人工智能带来的诸多机遇和挑战，并就人工智能在卫生领域的道德应用提出了政策、原则和实践建议，并提出了避免滥用人工智能侵犯人权和法律义务的方法 1 。世卫组织希望这些原则能成为各国政府、技术开发商、企业、民间社会和政府间组织采取合乎道德的方法，适当使用人工智能进行卫生保健的基础。所认可的关键原则之一是保护人类自主权；这一原则要求保护数据的隐私和机密性，并通过适当的数据保护法律框架获得有效的知情同意。世卫组织的认可指出，成功的卫生人工智能系统的开发依赖于高质量的数据，但如果对这些敏感健康数据的管理不善，系统可能会受到影响 3 。这带来了一些风险，例如，个人数据可能落入坏人之手或被违背所有者的意愿使用。因此，在基于人工智能的医疗技术的研究和实施中，需要确保数据隐私和安全，以实现合规性并建立公众对这些解决方案的信任 4 。目前，乌干达与其他一些技术进步程度仍较低的国家一样，缺乏明确的法规来解决在医疗环境中研究和使用人工智能时可能出现的法律和道德问题 2 。人工智能系统一直受到特定行业法律或特定主题准则的约束，例如数据保护法、网络安全法、反歧视法规。这些措施是在杂乱无章的基础上零散地实施的，造成了巨大的监管漏洞和人工智能使用方面的伦理问题 3 。本文以世卫组织关于人工智能开发和应用中的健康数据保护建议为基础，介绍了乌干达如何遵守本文所述的有关人工智能健康数据监管的一些建议。建议 1 。政府应制定明确的数据保护法律和法规，以使用健康数据并保护个人权利，包括有意义的知情同意权。
欺诈检测中的人工智能和算法决策
例如人工智能 (AI)、大数据分析、机器学习和区块链对管理和组织系统和实践的影响 (Tan and Taeihagh, 2021 ; Dickinson et al., 2021 ; Leiman, 2021 ; Radu, 2021 ; Taeihagh, 2021 ; Ulnicane et al., 2021 )。这些技术正在彻底改变现有的行政系统和实践，使其成为人与机器之间新型的互动，有时被称为算法官僚主义 (Vogl et al., 2020 ; Tan and Crompvoets, 2022 )。然而，由于组织内部和外部感知到的技术、系统、行政和监管障碍导致各种价值观保留，公共部门组织采用新的数字技术面临挑战（Tan 等人，2022 年；Bullock 等人，2020 年；Vogl 等人，2020 年；Tangi 等人，2021 年，Sun 和 Medaglia，2019 年）。公共管理研究已开始调查与系统应用人工智能和算法决策相关的挑战（Exmeyer 和 Hall，2022 年；Neumann 等人，2022 年）、问责机制（Busuioc，2021 年）、公民信任和决策的可解释性（Grimmelikhuijsen，2022 年）、组织重组（Meijer 等人，2021 年）、行政自由裁量权和实施意愿（Alshallaqi，2022 年；Wang 等人，2022 年）、道德原则和公民隐私（Willems 等人，2022 年）、能力差距和知识管理（Wilson 和 Broomfield，2022 年）。然而，这些新兴文献提供了如何在公共政策过程中整合人工智能和算法决策的零散图景。两种理论模型评估公共政策过程中的技术采用：行为模型通过分析用户对技术的感知和用户级特征的中介影响来解释技术采用过程，结构模型通过组织和机构因素与用户行为的相互作用来解释技术采用过程。这两种模型都侧重于用户的感知，但并没有提供整体视角来解释不同机构、组织、技术和个人层面驱动因素之间的感知关系及其对系统应用的影响（Dawes，2009；Engvall 和 Flak，2022）。这使得为公共政策过程中的人工智能和算法决策制定可行的数字化转型战略变得复杂。我们的具体研究问题是：本文旨在通过开发一个整体模型 1 来解决文献中的这一空白，该模型可以解释影响人工智能和算法工具在公共政策过程中整合的感知驱动因素之间的相互关系。具体来说，本研究重点关注税收和社会保障领域的欺诈检测案例，这些领域是使用机器学习和人工智能驱动的高级分析技术的主要政策领域。虽然这些技术有可能改进欺诈检测流程，但采购障碍、培训不足的工人、数据限制、缺乏技术标准、组织变革的文化障碍以及遵守负责任的人工智能原则的需要阻碍了它们的广泛采用 (West, 2021 )。
单光子源和探测器书：第 1 章
太初有光。光是美好的。此后不久，人们开始寻求对光的全面理解。虽然出版记录一开始有些零散，但公元前五世纪，希腊哲学家恩培多克勒得出结论，光由从眼睛发出的光线组成。欧几里得在其关于光传播的经典著作《光学》中，使用今天可能被称为局部现实主义的论证对这一观点提出了质疑。欧几里得假设光线是由外部光源发出的。但直到公元 1000 年伊本·海赛姆 (Ibn al-Haytham) 提出这一观点后，这一观点才被确立为科学依据。17 世纪的笛卡尔将光本身的特性描述为“压力”，它通过空间从光源传输到眼睛（探测器）。这个想法后来由惠更斯和胡克发展成为光的波动理论。大约在同一时间，伽森狄提出了相反的观点，即光是一种粒子，牛顿接受了这一观点并进一步发展了这一观点。杨氏 1803 年的双缝实验和菲涅尔的衍射实验普遍认为，光作为粒子和波的不同视角已经得到解决，有利于波动图像。在 19 世纪 60 年代，麦克斯韦方程以一种优雅而令人满意的方式进一步证实了这一结论：预测以光速传播的偏振电磁波。1897 年，J.J. Thomson 发现离散粒子携带负电荷在真空中移动，电磁学的波与流体观由此出现问题。随后在 1900 年，普朗克在“绝望之举”中援引了量化的电磁能量束来推导黑体辐射定律 [2, 3]，这一步不仅包含了玻尔兹曼在统计力学中的先前猜想，而且与传统理解背道而驰。它最初被认为是推导的产物，后来得到纠正，但爱因斯坦在 1905 年对光电效应的描述 [4] 中更加认真地对待光量子理论。随后在 1913 年，玻尔援引了能量和角动量的量化来解释在氢-巴尔末系列中观察到的离散光谱发射线。1924 年，德布罗意基于这些想法假设不仅光，而且物质粒子也具有波状特性，这一假设彻底失败了。随后出现了量子光，这真是太棒了。随后，海森堡、玻恩、薛定谔、泡利和狄拉克等一系列发现和进步建立了量子力学的框架。就本书而言，1927 年，狄拉克将电磁场量化，有效地发展了光理论，涵盖了引发整个革命的物理现象。20 世纪 30 年代，首次在单光子水平上直接探测到光。20 世纪 50 年代原子级联光子对源 [5] 的出现及其在 20 世纪 70 年代和 80 年代的使用 [6–9] 使第一个单光子源问世。