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使一件好事更好：扩大自动胰岛素输送系统的访问和适用性，使所有1型糖尿病的青年受益
晚期糖尿病技术，例如胰岛素泵，连续的葡萄糖监测（CGM）和自动胰岛素de剂（AID），已彻底改变了1型糖尿病护理，从而在水gly和质量中产生了显着的证明（1）。对于小儿1型糖尿病，这种积极影响扩展到整个父母，监护人，看护人和家庭单位（2）。AID系统广泛地促进了实时CGM数据与基于自动算法的胰岛素传递的整合，从而导致糖尿病相关的短期和长期结果的逐步改善。辅助用途与糖尿病管理负担减轻和糖尿病结局的全球改善相关。尽管糖尿病技术有效率，但使用的差异越来越多（3-6）。在其最基本的定义中，差异是获得有效的干预措施的不平等。在小儿疾病中，征用糖尿病技术的访问和使用是关键差异（5-7）。在本期《糖尿病护理》中，Zeng等。 （8）提出了1,300多名参与者的荟萃分析，这些参与者在25名外患者随机对照试验（RCT）中进行了比较，将AID与常规治疗进行了比较。 一个关键优势，作者选择在本期《糖尿病护理》中，Zeng等。（8）提出了1,300多名参与者的荟萃分析，这些参与者在25名外患者随机对照试验（RCT）中进行了比较，将AID与常规治疗进行了比较。一个关键优势，作者选择
做好事才能做好事 - AB CarVal
在 AB CarVal，我们相信最佳效率源自一支敬业、才华横溢且多元化的员工队伍。我们还相信，多元化、公平和包容的环境将推动创意的产生，并创造更好的解决方案，以促进我们业务的积极和可持续成果。我们对多样性、公平和包容的态度有多种形式。我们的 AB CarVal '27 战略计划包含目标、持续的行动计划和举措，旨在建立和加强我们的多样性、公平和包容性目标，确保我们拥有正确的技能、态度和行为。AB CarVal 致力于多样性、公平和包容性，重视员工的各种生活经历、技能和素质。我们将继续定期审查整个组织的多样性、公平和包容性举措。
利用我们的金融专业知识做好事 - Nedbank
2022 年，南非银行盈利强劲增长，因此，股本回报率 (ROE) 指标继续回升，尽管在大多数情况下，由于资本水平较高（资本充足率较高），仍低于新冠疫情前的水平。收入增长强劲，由净利息收入和非利息收入共同推动。因此，随着收入增长的恢复以及南非银行在更加数字化的世界中优化其成本基础，成本收入比呈下降趋势。信用损失率均在各家银行各自的周期内 (TTC) 目标范围内或以下，由于客户承受的压力越来越大，某些领域呈上升趋势。
向他人学习是一件好事，与他人一起学习更好：社会互动在人类获得新知识中的作用
在人类中学习的学习高度嵌入在社会互动中：由于我们生活的早期阶段，我们就会形成记忆并从他人那里获得有关世界的知识。然而，在认知科学和神经科学中，人类学习主要是孤立研究的。过去的学习研究重点是仅仅是学习者，或者（不太频繁）在老师身上，其主要目的是确定发展轨迹和/或有效的教学技术。实际上，尽管社会互动是一种学习的媒介，尤其是在发展中，但在成年期，社会互动很少被视为感兴趣的变量。在这里，我们回顾了有关社会人类学习的行为和神经影像学研究，特别关注我们如何从他人那里获得语义知识的认知模型，并包括发展性和成人工作。然后，我们确定支持社会学习的潜在认知机制及其神经相关。的目的是概述实验的关键新方向，以调查其生态位中知识的获取方式，即在两人神经科学方法的框架内。本文是主题问题的一部分，“互动中的概念：社会参与和内在经验”。
美好事物基金会战略 2022 - 2025
我们的国家数字包容网络汇集了我们所知道的关于如何使数字包容在社区中发挥作用的一切。我们将扩大我们的网络，以便每个社区中被排斥的人都能得到他们需要的当地帮助。在建立和扩大已经有效的网络的同时，我们将与国家、地区和地方慈善机构以及所有为数字排斥人群服务的社区组织合作。我们将提供一套简单的支持、培训和资源，帮助他们满足社区对数字技能和包容性的需求。其中包括 Good Things Foundation 以社区为中心的基础数字技能学习平台 Learn My Way，旨在让数字信心的建立变得简单。
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
在市场上的新密钥经理？然后进一步做一件好事！
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