XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实践
估算剪切探针耗散率的最佳实践建议
4 GEOMAR 亥姆霍兹基尔海洋研究中心，德国基尔，5 莱布尼茨波罗的海研究所瓦尔内明德，德国罗斯托克，6 日本海洋地球科学技术振兴机构全球变化研究所 (RIGC)，日本横须贺，7 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋观测研究中心 (GOORC)，日本横须贺，8 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋环境研究组，日本横须贺，9 加利福尼亚大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所，美国加利福尼亚州圣地亚哥，10 南大洋碳气候观测站 (SOCCO)，科学与工业研究理事会，南非开普敦，11 德克萨斯大学奥登计算工程与科学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀，12 国家水与大气研究所，新西兰惠灵顿， 13 奥克兰大学物理系，新西兰奥克兰
理解 - 奏效 - 纯粹的实践者can-in-...
妇女健康护士从业人员（WHNP）对妇女（包括所有性别认同）的护理，重点是生殖 - 埃格海学，产科，以性别为中心的非gynecologic and gynecologic and Supspecialty Care，以及对男性的生殖和性医疗保健。
可持续景观材料和实践
结合了专门适合您站点条件的植物，从而减少了补充灌溉和害虫/疾病控制的需求。尤其是限制使用高维护草皮草的使用，并用低维护的地面植物代替。有关更多信息，请咨询Fact Sheet草皮草疯狂：原因
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
第448章 - 医学实践
（3）i nvestigation;听力；行动 。（a）董事会应调查持有董事会授予的许可证或证书的人对非专业行为和疏忽的指控。指控医生违反了s。 253.10（3），448.30或450.13（2），或者未能邮寄或介绍s所需的医疗认证。 69.18（2）在宣布为所需证书的主题或医生在6个月内至少失败了6次死亡后的21天内，以邮寄或签发s所需的医疗证书。 69.18（2）在宣布所需认证的人死亡后6天内是对非专业行为的指控。在董事会提交的报告中包含的信息。 49.45（2）（a）12r。，50.36（3）（b），609.17或632.715，或低于42 CFR 1001.2005，应由董事会进行调查。在s下向董事会提交的注释中包含的信息。 655.045（1），由1985年威斯康星州第29号法案创建，这不是疏忽的发现，也不是在董事会提交的委员会中。 50.36（3）（c）可以在董事会的酌情决定内用作对报告中指定的人进行调查的基础。董事会可能需要持有许可证或证书的人进行接受，并且如果董事会认为任何此类检查的结果可能对董事会进行调查，则可能会考虑一次或多个身体，心理或专业综合检查的结果。
泰国转移性结直肠癌系统治疗医院层面实践差异
摘要简介：关于日常实践中癌症患者指南实施的基于人群的数据很少，而实践中的差异可能会影响患者的治疗结果。因此，我们评估了荷兰转移性结直肠癌 (mCRC) 全身治疗的治疗模式和相关变量。材料和方法：我们从 20 家（4 家学术医院、8 家教学医院和 8 家地区医院）国家癌症登记处随机选择了 2008 年至 2015 年确诊的成年 mCRC 患者样本。我们研究了患者、人口统计学和肿瘤特征对根据现行指南接受全身治疗的几率的影响，并评估了其与生存率的关联。结果：我们的研究人群包括 2222 名 mCRC 患者，其中 1307 名患者接受了 mCRC 全身治疗。实践差异在 (K)RAS 野生型肿瘤患者使用贝伐单抗和抗 EGFR 治疗方面最为明显。不同类型的医院的给药率并无差异，但不同医院的贝伐单抗（8 – 92%；p < .0001）和抗 EGFR 治疗（10 – 75%；p ¼ .05）的给药率存在波动。贝伐单抗给药与高龄（OR：0.2；95%CI：0.1 – 0.3）、合并症（OR：0.6；95%CI：0.5 – 0.8）和异时性转移（OR：0.5；95%CI：0.3 – 0.7）呈负相关，但贝伐单抗给药率低或高的医院的患者特征并无差异。暴露于贝伐单抗和抗 EGFR 治疗的风险比分别为 0.8（95%CI：0.7 – 0.9）和 0.6（95%CI：0.5 – 0.8）。讨论：我们发现，不同医院对转移性结直肠癌患者的靶向治疗管理存在显著差异，这可能会影响治疗结果。年龄和合并症与未使用贝伐单抗呈负相关，但无法解释不同医院的实践差异。我们的数据表明，实践差异是基于医院的个体策略，而不是指南建议或患者驱动的决策。个别医院的策略是另一个因素，可能可以解释实际数据与临床试验结果之间的差异。
部分公司初步观察到的实践
免责声明 本研究不具有权威性，并不为欧洲可持续发展报告标准 (ESRS) 制定实施指南，如 2013/34/EU 指令（会计指令）第 19a 条或第 29a 条所规定。本文件提供了对截至 2024 年第二季度部分选定公司实施 ESRS 的一些初步做法和挑战的见解。本文件由 EFRAG 作为现状报告发布，与其性质一致，尚未公开征求意见。EFRAG 及其贡献者对本文件的内容或因遵循本文件内容而产生的任何直接、间接或附带后果或损害不承担任何责任。建议 ESRS 可持续发展声明的编制者遵守 2023 年 7 月 31 日的委员会授权条例 (EU) 2023/2772（补充会计指令）和 2024 年 5 月发布的实施指南 1、2 和 3），并在应用中行使自己的判断。本研究专为受 ESRS 约束的大型上市和非上市企业使用而开发。因此，它不适用于非上市中小企业 (SME)，这些企业可以使用即将出台的 EFRAG 中小企业自愿报告标准。关于 EFRAG EFRAG 的使命是通过发展和推广公司报告领域的欧洲观点，服务于欧洲在财务和可持续发展报告方面的公共利益。EFRAG 在公司报告的基础上不断发展并为其做出贡献。在其可持续发展报告活动中，EFRAG 以在严格正当程序下制定的欧洲可持续发展报告标准 (ESRS) 草案的形式向欧盟委员会提供技术建议，并支持有效实施 ESRS。EFRAG 在整个标准制定过程中寻求所有利益相关者的意见，并获取有关特定欧洲情况的证据。其合法性建立在卓越、透明、治理、正当程序、公共问责和思想领导力的基础上。这使得 EFRAG 能够令人信服、清晰和一致地发表意见，并被公认为企业报告中的欧洲声音和企业报告全球进步的贡献者。
第 7 章 - 药学实践
3. 质量保证审计和季度评估。 (b) 记录应应要求提供给董事会。历史：CR 19-145：cr。登记册 2020 年 12 月第 780 号，自 2021 年 1 月 1 日起生效；根据统计第 13.92 (4) (b) 12 节和 35.17 节对 (2) (e) 中的更正进行更正，以及根据统计第 35.17 节对 (2) (c) 6. (简介)、(4) (b) 7 中的更正进行更正，2020 年 12 月登记册第 780 号；EmR2303：emerg. am. (标题)、(1) (a)、(b)、(d)、(2) (简介)、r. (2) (a)，am。 （2）(b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b), (4) (a), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2., 生效日期 2-3-23；CR 23-072：r. 和 recr.（标题），am. (1) (a), (b), (d), (2) (介绍), r. (2) (a), am. (2) (b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2. 登记册 2024 年 8 月第 824 号，生效。 9-1-24。
![GS_AM24_[政策]_[人工智能在医疗实践和研究中的应用]](/simg/8/813843b60a2b16b4e30dcf7f39ce9626c42b7c2d.png)
GS_AM24_[政策]_[人工智能在医疗实践和研究中的应用]
● 与其他相关利益攸关方共同制定明确的管理条例和以医疗人工智能为中心的战略，指导其融入医学研究实践，并明确人工智能引发医疗失误的责任分配； ● 分配资金并投资于探索人工智能机遇、社会影响和道德挑战的举措。 ● 促进各部委、政府机构、医疗服务提供者和机构、研究组织、科技公司和其他相关利益攸关方在人工智能实施方面的合作，同时评估人工智能在发展医疗和医学研究创新方面面临的障碍。 ● 提高公众对人工智能在医学实践和研究中的好处的认识，以确保公众知情和患者接受 ● 制定和实施社会责任举措和社区驱动的项目，教育患者和公众了解医疗人工智能的用途。 医疗人工智能 (HCAI) 开发人员、研究人员和公司：
医疗实践中的人工智能
结果与讨论 20 世纪 70 年代初期，“计算机作为一种智能工具可以重塑现有的医疗保健体系，从根本上改变医生的角色，并深刻改变医务人员招募和医学教育的性质——简而言之，到 2000 年，医疗保健体系将与现在有根本不同。”[2] 芬兰、德国、英国、以色列、中国和美国等国家都在大力投资与人工智能相关的研究，医疗保健人工智能的增长动态并不稳定[3]：美国仍然是“量化冠军”，拥有最多的资本化实体和最广泛的试验和研究，中国是医疗保健人工智能实施增长率最高、以消费者为导向的方法最多的国家（例如平安好医生）[4]，欧洲国家在收集的医疗数据范围和在医学中使用人工智能的不同问题的联合研究数量方面具有优势，例如数据保护、隐私、伦理与法律、人性和所以，目前还没有出现单一的“旗舰”，医疗人工智能的应用才刚刚起步。