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数字经济：理论与实践
数字经济被视为提高国家竞争力和高生活水平的工具。提高全体公民福利和整个国家经济增长的经济基础是劳动生产率的提高。同时，劳动生产率增长的主要因素之一是总体上的科学技术进步，以及数字技术的引入和劳动计算机化。本文旨在研究影响俄罗斯联邦各地区劳动生产率水平的数字化关键因素，并评估其重要性。研究的方法基础是建立计量经济模型。研究了俄罗斯联邦各地区的劳动生产率和数字因素数据。使用的控制变量是区域经济中的雇员人数和固定资产折旧份额，反映了劳动力和资本等因素对生产率的影响。近十年来数字化的发展导致统计观察涵盖的数字经济指标范围扩大。因此，我们利用两组数值指标建立了模型：2011 年至 2017 年和 2006 年至 2017 年。我们开发了随机和固定效应面板回归模型。豪斯曼规范检验表明，随机和固定效应模型之间存在显著差异。我们发现，在需要高度自动化的组织中，工作场所的计算机化、服务器设备的使用、移动用户设备的应用以及工作场所的宽带互联网连接等因素具有显著的积极影响。无论公司是否拥有网站或大多数 PC 是否具有互联网连接，对劳动生产率水平几乎没有影响。
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。
库存管理实践对小规模制造企业财务健康的影响
库存管理是一种有条不紊的技术，用于获取，存储和销售原材料和成品。该研究旨在评估库存管理实践对小规模制造业财务健康的影响。该研究采用了基于调查的数据和来自选定的小型公司的次要信息的混合物。该研究的人口包括EPE的农业，教育和商业部门的845家注册小型公司，尼日利亚拉各斯/奥贡州的Ijebu-ode地方政府地区。一份结构良好且封闭式的问卷用于收集主要数据。使用Pearson产品矩相关（PPMC）评估了获得的数据，这是一种推论统计方法。研究结果表明，库存管理实践对小规模制造业企业的财务状况以及小规模企业的绩效产生重大影响。这表明库存管理策略可能会对组织绩效以及通过竞争优势产生直接，积极的影响，并有益，有益的影响。可以得出结论，库存管理对于小公司的增长，其绩效和盈利能力至关重要。因此，建议鼓励小规模企业在
策略：产品策略和产品路线图实践...
没有许多人的帮助和支持，这本书将是不可能的。我要感谢我的产品策略和路线图研讨会的参与者以及我的博客读者的反馈，评论和问题。我还要感谢以下个人审查这本书的人：Jock Busuttil，Mike Cohn，Kerry Golding，Steve Johnson，Ben Maynard，Rich Mirnov，Stefan Roock，Jim Siddle和Caroline Wookhams。特别感谢马克·亚伯拉罕（Marc Abraham）在我更改和重写部分时审查和重新审查手稿。感谢您，杰夫·瓦茨（Geoff Watts），帮助我掌握了自我出版物；谢谢您，OleStørksen设计了书籍封面，并将我的粗略图像变成了适当的图形。我特别感谢我的妻子梅利莎·皮克勒（Melissa Pichler）的所有帮助和支持 - 从审查手稿并帮助我掌握图形到倾听我的想法。
采购电池存储和太阳能系统的新兴最佳实践
启动了电动合作社（规格）的太阳能，以帮助优化电池存储和太阳能储存的电池的计划，采购和操作。Specs是由美国能源部国家可再生能源实验室（NREL）选择的太阳能创新网络（SEIN）。Cliburn and Associates，LLC领导了项目团队，包括北卡罗来纳州清洁能源技术中心（NCCETC），Cobb Electric会员公司，Kit Carson Electric Cooperative，United Power，以及其他合作社以及公共电力公用事业公司以及批发供应商，市场专家，市场专家，以及储能行业的利益相关者。随着SEIN第2轮的高潮，在2021年夏季，Cliburn and Associates和NCCETC继续支持Specs资源的传播，并继续进行工作，从而扩大了我们的重点，因为它适用于新的开发模型和市场趋势。采购对公用事业侧存储和太阳能项目的挑战主要集中在早期决策上：定义高优先级用例，同时也探索如何从项目中获得更多价值的方法，并为其生活中的市场变化做准备。通过资产所有权或PPA/ESA合同的采购策略的选择也极大地影响了采购。随着资源收缩的增长，缺乏这种类型的采购的公开指南是急剧的。此简介（以演示格式）开始满足这些要点等的指导需求。从定义上讲，它没有尝试最终或完全解决该过程中的每个步骤。附加了详细的免责声明。尽职调查 - 研究本指南对您的特定情况的适用性 - 被认为是该信息的使用术语。
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。
人工智能在心理实践中的新时代
https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT Liveperson (n.d.)。Liveperson 语音人工智能。Liveperson。https://www.liveperson.com/products/voice-ai/ https://michiganvirtual.org/resources/guides/ai-guide/appendix/ Midjourney (n.d.)。关于。Midjourney。https://www.midjourney.com/ Miller, F.A., Katz, J.H., Gans, R (2018)。OD 要求在人工智能算法中添加包容性
脑电图分析：理论与实践
脑电图 (EEG) 信号的分析总是涉及量化问题；这些问题可能涉及主频率的精确值以及从同时或不同时间记录的两个对称推导信号之间的相似性。在这些例子中，有一个问题只能通过对 EEG 信号进行测量来解决。没有这样的措施，EEG 评估仍然是主观的，很难导致逻辑系统化。经典的 EEG 评估总是涉及借助简单的标尺测量频率和/或幅度。这种简单方法的局限性很大，特别是当必须评估大量 EEG 数据并且强烈感受到数据缩减的需要时，以及当提出相当复杂的问题时，例如 EEG 信号的变化是否与内部或外部因素有关，以及不同推导中发生的 EEG 现象有多同步。要清楚地回答这些问题，需要某种形式的 EEG 分析。然而，这种分析不仅是一个量化问题，还涉及模式识别的元素。每一位脑电图医师都知道，对于诸如尖峰、尖波或其他异常模式等脑电图现象，有时很难引用精确的测量值；经验丰富的专家只能通过“目测”来检测它们。这些类型的问题可以通过模式识别分析技术解决，其原理是必须测量脑电图现象的特征。在特征提取阶段之后，将现象分类为不同的组。因此，脑电图分析不仅意味着简单的量化，还包括特征提取和分类。脑电图分析的主要目的是通过数字或图形形式的客观数据支持脑电图医师的评估。然而，EEG 分析可以走得更远，实际上可以扩展脑电图师的能力，为他们提供新的工具，使他们能够执行诸如癫痫患者长时间 EEG 的定量分析以及睡眠和精神药理学研究等困难任务。分析方法的选择主要取决于应用的目标，但也必须考虑预算限制。制定适当的策略取决于一些实际情况，例如分析结果是否必须实时在线提供，还是可以离线呈现。在过去，前一种要求会带来相当大的问题，只有采用一种相当简单的分析形式才能解决；新计算机技术的发展提供了更可接受的解决方案。另一种
人工智能对临床放射学实践的影响
放射学实践高度依赖于技术，因此当前的创新和进步对这一快速发展的行业做出了重大贡献。从手动胶片处理到自动处理阶段，再到最近使用的数字日光图像处理的转变就是由于技术进步而发生的此类变化的一个例子。1 这些技术进步彻底改变了临床放射学的实践，特别是引入了横断面成像模式，如计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。临床放射学实践的当前趋势包括整合人工智能 (AI) 和相关应用，以改善患者护理并加强该领域的研究。2,3 在资源匮乏且面临医疗基础设施不足等独特挑战的环境中，有必要讨论这些现代创新对临床放射学实践的未来影响。