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住院单元描述
护士在这个28张病床上应面对有多种医疗状况的患者的每日挑战。一般的内科教学服务在内，包括医学生，实习生，居民和参加者在内是关心患者的主要团队，以及肾脏学，肝病学，免疫学，感染性疾病，内分泌学，胃肠病学，精神病学，精神病学和Geriatrics等亚科。F6/5上的护士有一个独特的机会，可以在与跨学科团队的协作框架中合作。患者通常有多次诊断，包括但不限于肺炎，COPD，CHF，急性和慢性肾衰竭，纤维炎，胃肠道出血，急性和慢性肝衰竭，成瘾疾病和糖尿病。如果需要， F6/5是大学医院指定的“特殊病原体”单元。 在应对新的诊断和慢性病时，人们对患者和家庭所面临的社会心理问题有着敏锐的认识。 出院计划是患者护理的重要组成部分；护士每天与病例经理，社会工作者，药剂师和治疗师合作，制定个人护理计划。 F6/5提供了一个专业而刺激性的环境，培养了非常支持人员的批判性思维，解决问题以及获得新的知识和护理技能。F6/5是大学医院指定的“特殊病原体”单元。在应对新的诊断和慢性病时，人们对患者和家庭所面临的社会心理问题有着敏锐的认识。出院计划是患者护理的重要组成部分；护士每天与病例经理，社会工作者，药剂师和治疗师合作，制定个人护理计划。F6/5提供了一个专业而刺激性的环境，培养了非常支持人员的批判性思维，解决问题以及获得新的知识和护理技能。
冈比亚 TEE 和 STI 战略 2021-2024
13.2.1 开展教育与职业教育的物质需求评估 49 13.2.2 制定和认可教育与职业教育政策 51 13.2.3 开展教育与职业教育现状及教育机构信息通信技术使用情况全国调查 53 13.2.4 审查和制定与教育与职业教育相关的机构政策和战略 55 13.2.5 建立全面的国家教育与职业教育治理框架 58 13.2.6 成立教育与职业教育倡议审查委员会 60 13.2.7 建立教育与职业教育的共享理解和使用术语 62 13.2.8 鼓励利用外部资源进行教育和学习 64 13.2.9 提高冈比亚科技创新水平的总体措施 66 13.2.10 确定科技创新发展的资金来源 68 13.2.11 确定私营部门促进科技创新发展的激励措施 70 13.2.12 加强国民议会在科技创新政策制定方面的能力 72 13.2.13 加强信息和通信技术机构的职责，以配合实施《2016 年可持续发展议程》 73科技创新战略 74 13.2.14 发展私营部门，促进企业科技创新 77 13.2.15 建立清晰的国际合作与协作框架，促进科技创新 79 13.2.16 培养技能和创业文化，满足市场对科技创新的需求 81 13.2.17 政府将 GDP 的 1% 用于科技创新研发 83 13.2.18 提高研究和创新意识 85 13.2.19 通过立法确定科技创新监管框架发展 87 13.2.20 制定和实施国家研究议程 89 13.2.21 AF 研究、认证和质量保证框架 91 13.2.22 科技和创新研究项目的许可框架 93
为人工智能革命做好准备
至关重要，因为人工智能可以处理日常任务，而人类则可以专注于复杂的交互和决策。• 技术技能基础：坚实的电气、机械和计算机应用基础对于解读人工智能产生的见解仍然至关重要。• 高级人工智能技能：数据输入、提取、快速工程和分析将弥合人类与人工智能之间的差距。• 终身学习：由于人工智能和其他先进技术的快速发展，持续学习至关重要。微学习模块、在职培训、指导、辅导和专业发展计划将在组织内培养学习文化。• 定制化和个性化教育：技术人员角色需要不同的技能，因此需要量身定制的培训计划。支持人工智能的工具对于个性化至关重要。• 与人工智能专家合作：与专家合作可确保教育和培训计划是最新的并结合最佳实践。• 变革管理：强大的变革管理策略可解决中断和员工抵制问题，利用透明度和开放的沟通。 • 衡量影响：清晰的指标跟踪绩效改进、员工参与度和 AI 工具的采用，展示了该框架的价值。其他考虑因素包括解决与 AI 相关的道德问题、建立工作场所学习社区以及激励参与技能提升计划。该协作框架为能源劳动力做好了迎接 AI 革命的准备，推动了效率、创新和客户满意度的提高。通过投资员工的技能并培养终身学习的文化，雇主可以不断努力让其员工保持行业领先地位，推动其走向人机无缝协作的未来。将数字学习与建筑升级相结合、利用可用资金以及拥抱 AI 驱动的劳动力发展是教育机构和行业的关键战略。这些方法不仅为劳动力做好了未来准备，而且还创造了可持续、高效和引人入胜的环境，使每个人都受益。
社区野火保护计划指导 CWPP ...
社区野火保护计划指南 CWPP 概述和指南 社区野火保护计划，由国家野火协调小组定义：在野火领导委员会建立的协作框架内制定的计划，并得到州、部落和地方政府、当地消防部门、其他利益相关者以及管理规划区附近土地的联邦土地管理机构的同意。社区野火保护计划 (CWPP) 确定并优先考虑危险燃料减少处理的区域，并推荐联邦和非联邦土地上的处理类型和方法，以保护一个或多个高风险社区和基本基础设施，并建议采取措施降低整个高风险社区的结构可燃性。CWPP 可能解决诸如野火响应、危害缓解、社区准备或结构保护等问题 - 或以上所有问题。CWPP 编入 2003 年《健康森林恢复法案》 (HFRA)，制定了最低标准（见侧边栏），并将州林务员设定为负责监督每个州地方管辖区的一方。它还要求地方和部落政府、地方消防部门和负责森林管理的州实体（华盛顿州自然资源部）同意并“签署”已完成的 CWPP 的内容。自 2003 年创始立法以来，华盛顿州自然资源部 (WADNR) 一直负责华盛顿州的 CWPP。通过早期努力的多次迭代和 HFRA 的 20 年历史，WADNR 已确定县级规划工作是完成上述 CWPP 的首选方法，并认识到社区或较小管辖范围（例如 HOA 或消防区）的野火保护规划工作是县级计划的基本要素。县内任何以这种较小规模开展的工作，包括以协作方式进行的专业野火风险评估和相应的缓解策略，都可以且应该作为县 CWPP 或 FEMA 灾害缓解计划 (HMP) 中的一节、一章或附录。
阿伯丁社区学习与发展计划2021-2024
阿伯丁城市的地方结果改善计划和基础的北部，南部和中央地点计划将阿伯丁的愿景视为“所有人都可以繁荣的地方”。这个社区学习与发展（CLD）计划通过为在组织中直接和间接地在阿伯丁提供CLD服务的组织之间提供更大的协作框架来支持该愿景和计划的交付（有关关键CLD合作伙伴列表，请参见附录1）。该计划旨在动态和灵活，响应并适应新兴的需求和优先级。学习改变生活，使我们为所有人打开机会，以实现我们的全部潜力。每个人都应该有机会学习，发展和参与他们的社区，以增强他们的生活并为繁荣的社区做出贡献。有效的社区学习和发展（CLD）正在改变人们，家庭和社区的生活。它激发了思想，野心和公民身份。它可以帮助我们的城市和我们的社区蓬勃发展。社区学习和发展带来了早期的干预和预防重点，为年轻人和成年人提供生活，学习和工作的技能，以解决个人和社会发展，积极的公民身份以及个人健康和福祉问题，并赋予人们作为个人和社区的人们的能力，以对生活进行积极的改变。我们将提供CLD的机会，以提高我们城市人们的信心，自尊和福祉，以变得更快乐，更积极，并觉得他们可以改变自己的生活，而且对他人也有所作为。它还专注于不断发展的社区主导的团体和服务，使社区更具凝聚力，可持续性，能够更好地克服他们所面临的挑战，并与社区群体合作，以支持他们保持良好，可持续和独立的社区学习和发展的社区学习和发展实践至关重要的作用，在确保人们面临歧视和障碍的人们中起着影响力和能力的能力来影响他们的生活，从而影响他们的生活，从而影响他们的生活，从而影响他们的生活，从而影响他们的生活。我们将继续与学校合作并提供家庭学习，以确保我们城市最贫困地区的学生与来自富裕地区的学生的生活机会相同。我们将确保人们获得并建立生活和工作的基本技能，包括英语和阅读，写作和算术。我们将在各种平台上发展数字技能，以确保人们对数字世界提供的优势和机会所需的信心，并受益于数字世界。我们将激发
1个多院数据的分散，协作和隐私的机器学习
背景：机器学习（ML）在医学数据分析上表现出了巨大的潜力。从不同来源和设置收集的大型数据集对于医疗保健中的ML模型至关重要，以实现更好的准确性和概括性。在不同的医疗机构或司法管辖区之间共享数据，由于复杂，不同的隐私和监管要求，这是具有挑战性的。因此，很难允许多方协作培训ML模型来利用各方可用的私人数据集，而无需直接共享这些数据集或通过协作损害数据集的隐私。方法：在本文中，我们通过提出集中式的，collaborative，以及用于多疗养院数据（DENAPH）的DE集中式，Collaborative，以及PRIVACY PRIVACY PRIVACY ML。此框架提供了以下关键好处：（1）允许不同的各方在不转移其私人数据集的情况下协作训练ML模型（即没有数据集中量）； （2）通过限制培训过程中各方共享的任何内容引起的潜在隐私泄漏来保护患者的隐私； （3）它在不依赖集中派对/服务器的情况下促进了ML模型培训。的发现：我们使用现实世界分布的医疗数据集在三个不同的任务上证明了脱夹的通用性和力量：使用电子健康记录，使用单细胞人体基因组进行细胞类型分类的患者死亡率预测以及使用胸部放射学图像进行病理鉴定。同时，接受脱夹培训的模型隐私攻击的平均脆弱性降低了16％。与非私人保留协作框架培训的ML模型相比，经过剪裁框架训练的ML模型的模型性能下降了3.2％。此外，经过我们的Dechaph框架培训的模型比仅在没有协作的情况下与私人数据集进行培训的模型和以前的隐私权协作培训框架培训的模型分别在相同的隐私保证下受到了70％和18.2％的培训。解释：我们证明，经过雕刻框架训练的ML模型具有改进的公用事业折衷，这表明dechaph使模型能够具有良好的性能，同时保留了培训数据点的隐私。此外，经过培训的ML模型一般而言，跑赢大盘的模型仅通过各方的私人数据集进行培训，这表明DeChaph增强了模型的通用性。Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC, RGPIN- 2020-06189 and DGECR-2020-00294), Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) AI Catalyst Grants, CIFAR AI Chair programs, Temerty Professor of AI Research and Education in Medicine, University of Toronto, Amazon, Apple, DARPA through the GARD Project，Intel，Meta，安大略省早期研究员奖和斯隆基金会。资源