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斯劳成人护理者战略 2023 – 2026
• 斯劳的所有护理人员都将得到帮助，以便在早期阶段确定自己的护理人员身份，并将获得支持以促进他们的福祉 • 通过为自己和所照顾的人提供易于理解的信息和建议，护理人员能够做出明智的决定，并对护理和支持进行选择和控制 • 护理人员将获得个性化支持，包括为自己和所照顾的人，使他们能够拥有家庭和社区生活 • 护理人员将得到支持以保持身心健康 • 护理人员将得到支持，以便在正确的时间、正确的地点获取正确的服务。 • 护理人员将被认可、重视和授权为护理“专家”。 • 护理人员将在他们的护理旅程（预防和危机干预）中得到支持。
ACT 卫生人力资源战略 2023-2032
在制定这一战略的磋商过程中，我们听说员工希望充分发挥自己的实践能力，拥有更好的职业道路和机会，希望服务设计决策以数据为导向，希望技术得到广泛应用。他们希望得到重视和尊重，并拥有一份有回报的职业。我们的共同目标是成为澳大利亚最有能力的卫生工作者。由于我们卫生系统内的积极学习文化，现有员工将得到保留，而新员工将因为可用的机会和工作场所文化而被我们的卫生服务所吸引。
2024-2025 年会员指南 Access America 计划
当您要入院时，服务是否得到承保取决于您使用的提供商组合。假设您被非参与计划的医生送往参与计划的医院。在这种情况下，您的医院就诊费用在网络内福利级别得到承保，而医生的服务费用在网络外福利级别得到承保。除紧急情况外，当涉及非参与计划的提供商时，您必须在入院前通知我们。只需致电会员服务部即可。
CS455 计算机视觉：练习考试
1. RANSAC（2 分）。我们使用 RANSAC 对一组点进行直线拟合，并得到如下图 2(a) 所示的拟合线。虚线表示所有被视为内点的数据点。现在，我们有一个包含随机异常值（白色数据点）的数据集。使用相同的参数集，RANSAC 可以得到如下图 2(b) 所示的拟合线。在所有列出的方法中，哪种方法最有可能使 RANSAC 在 (b) 中的噪声数据集上仍然得到与 (a) 类似的结果？（选择正确答案）：
塞内加尔经济政治和投资气候
2012年，政府正式采用了新兴的塞内加尔计划（ESP），该计划分为两个阶段（2014-2018; 2019-2023），并将指导该国的经济和社会政策。在这个五年计划的框架内，投资激励措施和PPP项目得到了促进和支持，尤其是在耕作和种子生产（大米）领域。此外，还制定了从2013 - 2026年开始的国家发展计划（PNDE）。该计划专门针对牲畜种植。目的是通过提高牲畜的生产和生产力来为粮食安全，粮食多样性和经济增长做出贡献。主要重点是畜牧业的可持续发展以及创造牲畜生产的有利市场环境。为此，动物生产将得到加强和现代化，动物健康将得到改善，动物疾病的风险降低了。此外，所有参与者的市场访问将得到公共结构的发展得到显着改善和支持。
b' CAP G1000 IP 认可培训是否要求豁免地面和/或飞行培训以进行 CAP 过渡/认可？如果是，请在下面的豁免部分详细说明所有豁免必须得到机翼标准化/评估官 (DOV) 的批准'
b' CAP G1000 IP 认可培训是否要求豁免地面和/或飞行培训以进行 CAP 过渡/认可？如果是，请在下面的豁免部分详细说明所有豁免必须得到机翼标准化/评估官 (DOV) 的批准'
第 5 章——流向发展中国家的国际公共资金流动……
33 夹层融资包括次级贷款、优先股本和其他混合工具，包括可转换债务或股权。如果发生违约，次级贷款只有在所有优先债务都得到满足后才可偿还。由于风险增加，夹层债权人要求的投资回报高于有担保或更优先的贷款人。如果发生违约，优先股本将在所有优先债务和次级贷款都得到满足后，在普通股股东得到偿付之前偿还。夹层融资是一种比优先债务更昂贵的融资来源，但比股权更便宜。
人们是否在认知上与人工智能互动？人工智能辅助对偶然学习的影响
当人们在做出艰难决定时得到建议时，他们通常会在当下做出更好的决定，同时也会在此过程中增加他们的知识。然而，这种偶然学习只有当人们在认知上参与他们所收到的信息并深思熟虑地处理这些信息时才会发生。人们如何处理他们从人工智能那里得到的信息和建议，他们是否深入参与其中以实现学习？为了回答这些问题，我们进行了三项实验，实验中要求个人做出营养决策，并收到模拟的人工智能建议和解释。在第一个实验中，我们发现，当人们在做出选择之前同时得到建议和解释时，他们会做出比没有得到这种帮助时更好的决定，但他们没有学习。在第二个实验中，参与者首先做出自己的选择，然后才看到人工智能的建议和解释；这种情况也导致决策得到改善，但没有学习。然而，在我们的第三个实验中，参与者只得到了人工智能的解释，但没有得到任何建议，必须自己做出决定。这种情况既带来了更准确的决策，也带来了学习收益。我们假设，在这种情况下，学习收益是由于更深入地参与了做出决策所需的解释。这项研究提供了迄今为止最直接的一些证据，表明将解释与人工智能生成的建议结合起来可能不足以确保人们谨慎地参与人工智能提供的信息。这项研究还提出了一种实现偶然学习的技术，从某种意义上说，它可以帮助人们更仔细地处理人工智能的建议和解释。
人们是否在认知上与人工智能互动？人工智能辅助对偶然学习的影响
当人们在做出艰难决定时得到建议时，他们通常会在当下做出更好的决定，同时也会在这个过程中增加他们的知识。然而，这种偶然的学习只有在人们认知地参与他们所收到的信息并深思熟虑地处理这些信息时才会发生。人们如何处理他们从人工智能那里得到的信息和建议，他们是否深入地参与其中以实现学习？为了回答这些问题，我们进行了三项实验，实验中要求个人做出营养决定，并收到模拟的人工智能建议和解释。在第一个实验中，我们发现，当人们在做出选择之前同时得到建议和解释时，他们会做出比没有得到这种帮助时更好的决定，但他们没有学习。在第二个实验中，参与者首先做出自己的选择，然后才看到人工智能的建议和解释；这种情况也导致决策得到改善，但没有学习。然而，在我们的第三个实验中，参与者只得到了人工智能的解释，但没有得到建议，他们必须自己做出决定。这种情况既带来了更准确的决策，也带来了学习收益。我们假设，在这种情况下，学习的进步是由于人们更深入地参与了做出决定所需的解释。这项研究提供了迄今为止最直接的证据，表明将解释与人工智能生成的建议结合起来可能不足以确保人们谨慎地参与人工智能提供的信息。这项研究还提出了一种实现偶然学习的技术，这意味着可以帮助人们更仔细地处理人工智能的建议和解释。