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联合国难民署 - 登记手册 - ACNUR
联合国难民署自 50 多年前开始工作以来，一直在登记难民和寻求庇护者。问题在于，登记工作往往未能达到其目标，即提供有关受关注人员的全面信息，以保证他们的保护。在确保这些信息的完整性方面也存在困难。登记活动因普遍存在的危险条件和有限的资源而受到阻碍。在大规模人口流动期间，人员不足和流动环境已成为登记的主要障碍，因此也阻碍了应受国际保护的人获得保护。近年来，改善登记可能性的压力来自许多不同的方面。女性难民敦促我们确保向每个人发放身份证件。我们的捐助者要求我们提供可信和可靠的登记数据，以便他们做出资助决定。
联合国难民署 - 注册手册 - Refworld
联合国难民署自 50 多年前开始工作以来，一直在登记难民和寻求庇护者。问题在于，登记工作往往未能达到其目标，即提供有关受关注人员的全面信息，以保证他们的保护。在确保这些信息的完整性方面也存在困难。登记活动因普遍存在的危险条件和有限的资源而受到阻碍。在大规模人口流动期间，人员不足和流动环境已成为登记的主要障碍，因此也阻碍了应受国际保护的人获得保护。近年来，改善登记可能性的压力来自许多不同的方面。女性难民敦促我们确保向每个人发放身份证件。我们的捐助者要求我们提供可信和可靠的登记数据，以便他们做出资助决定。
WFM 技术价值矩阵™ 2024
由于控制成本仍然是组织的首要任务，劳动力管理为拥有大量一线和小时工的组织提供了减少因人员过剩、人员不足和人员流动而造成的损失的机会。在过去的一年里，领导者继续在人工智能和机器学习方面进行投资，特别是在预测能力和引入生成式人工智能虚拟助手方面。一线工人的生活质量改善也是一个重点，通信能力、轮班市场和表达轮班偏好的能力迅速成为首要任务。Nucleus 预计，随着客户重新评估当前解决方案所提供的价值，尤其是针对行业特定需求的价值，WFM 市场将在未来 18 个月内变得越来越具有竞争力。
联合国难民署 - 注册手册 - Refworld
联合国难民署自 50 多年前开始工作以来，一直在登记难民和寻求庇护者。问题在于，登记工作往往未能达到其目标，即提供有关受关注人员的全面信息，以保证他们的保护。在确保这些信息的完整性方面也存在困难。登记活动因普遍存在的危险条件和有限的资源而受到阻碍。在大规模人口流动期间，人员不足和流动环境已成为登记的主要障碍，因此也阻碍了应受国际保护的人获得保护。近年来，改善登记可能性的压力来自许多不同的方面。女性难民敦促我们确保向每个人发放身份证件。我们的捐助者要求我们提供可信和可靠的登记数据，以便他们做出资助决定。
监管管理作为策略 监管整治的观点
“不尽人意”的监管评级继续增加，因为许多银行机构在成功解决联邦银行机构提出的监管问题方面面临重大挑战。10 我们观察到这些挑战的几个驱动因素，包括补救措施时间过长、缺乏对监管反馈的可追溯性、人员不足以及缺乏复杂的端到端补救专业知识。基础风险管理和合规组件（例如数据管理、风险评估、内部控制和合规计划）应继续成为银行的核心关注点。我们的经验表明，监管机构对整体补救方法（例如前后集成和系统性问题的根本原因分析）的期望越来越高，而不是孤立补救方法。最后，监管机构一直在研究如何提高监管的速度、力度和灵活性。11
公共卫生工作人员管道发展计划
o公共和行为健康部门获得了400万美元的ARPA资金，用于公共卫生管道工作，以解决人员不足，并为当前的劳动力提供了向Upskkill的劳动力的机会。详细信息仍在开发中，但目的是提供财政支持（例如课程，学费或学位报销）DPBH员工攻读额外的培训或学位以通过管道前进，以换取对DPBH工作一段时间的承诺。资金可能会通过RFP流程分配，以解决直到2026年的管道和人手不足的问题。o UNLV公共卫生学院获得了联邦卫生资源和服务管理局的奖学金，授予本科生的奖学金，公共卫生学后毕业证书，公共卫生学后证书，以及研究生助理，以鼓励个人进入公共卫生计划。UNLV SPH正在开始招聘工作，针对工作
糖尿病患者Munawir Faleh F Alshammari 1，Nawal Buniah A Alshammar 2，Hanadi Hamda
摘要药物依从性是有效糖尿病管理的关键组成部分，护士在通过各种策略促进依从性方面发挥了至关重要的作用。本文献综述研究了有关护理干预措施的当前证据，以改善糖尿病患者的药物依从性。所确定的关键策略包括患者教育和自我管理支持，动机访谈，基于技术的干预措施，协作护理模型，解决社会和文化因素，持续质量1改进以及专业教育和协作。这些基于证据的方法已被证明可以显着改善糖尿病患者的药物依从性，血糖控制和自我保健行为。但是，诸如人员不足，缺乏专业培训和不一致的协议等挑战可能会阻碍最佳实施。需要进一步的研究来完善和标准化护理干预措施，以增强药物依从性并改善糖尿病患者的结局。
基于机器学习的预测算法，用于缓解尼日利亚三级医院孕产妇和胎儿死亡率
I.引言尼日利亚的医疗保健系统在降低产妇和胎儿死亡率方面面临重大挑战。尽管进行了许多干预措施，但由于诸如医疗基础设施不足，获得优质护理的机会以及熟练的医疗保健人员不足之类的因素，这些速度仍然令人震惊。产妇和胎儿死亡率是医疗系统有效性和可及性的关键指标。尽管努力提高尼日利亚的孕产妇和儿童健康，但第三级医院的死亡率仍然很高（Ikeoha等，2022）。为了应对这些挑战，利用机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术非常重要（Khuluq，2023）。根据Okpala和Okpala（2024），AI与医疗保健的整合“需要软件的应用和机器学习的算法，使用输入数据得出近似结论，通过模仿人类对人类的评估和诊断的良好程度，以诊断人类的能力，以诊断有效性，以促进人类的能力，以至于有效地诊断了有效性的范围。疾病。”