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确保平等机会的经济必要性
为了支持推进 DEIA 和平等机会的重要持续努力，LDF 为雇主和资助者提供了以下一般指导，帮助他们应对 SFFA 决定后的当前法律环境。5 如下所述，雇主有许多合法手段来创造更加多元化和包容的工作场所，并履行确保人人享有平等机会的义务。雇主不应过早地缩减符合现行法律的 DEIA 计划，从而让步。此外，放弃平等努力的雇主可能会增加自己面临诉讼的风险，因为这会增加他们在工作场所歧视黑人和其他受保护群体的可能性。随着美国变得越来越多元化——对更大平等的要求也变得越来越迫切——我们必须跨部门合作，确保我们的多种族民主取得成功。我们 LDF 欢迎这种合作。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
印度航天领域军事化：日益增长的必要性
2022 年，在印度和美国签署《空间态势协议》（SSA）后，美国国防部宣布开始“美国太空司令部之间的新国防太空交流”。25 SSA 协议增强了太空领域的相互卫星保护，并促使印度成立了空间态势感知与管理局（DSSAM），以提高作战效率。26 同样，印度与位于加利福尼亚州范登堡空军基地的美国联合空间作战中心（CSpOC）合作推出了空间物体跟踪与分析网络（NETRA），这是一个专用的控制中心，用于拓宽和加深 SSA 的带宽，这也促进了印度与美国的太空伙伴关系。27
靶向治疗和免疫治疗副作用管理中肾活检的必要性
结果：该队列包括 30 名成年患者。最常用的治疗方法是免疫疗法（30%）、靶向疗法（26.7%）、免疫疗法加靶向疗法（13.3%）、免疫疗法加化疗（13.3%）、靶向疗法加化疗（16.7%）。最常见的组织学发现是小管间质性肾炎（30%），其中 4 例伴有急性小管坏死，以及血栓性微血管病（23.3%）。肾活检后，30 名患者中的 16 名根据组织学诊断接受了治疗。14 名患者接受了类固醇治疗。一名患有膜性肾病的患者接受了单剂量利妥昔单抗治疗。一名患有严重血栓性微血管病需要透析的患者接受了 3 个月的依库珠单抗治疗。总体而言，所有接受糖皮质激素治疗的患者均获得了一定程度的肾脏反应，而接受利妥昔单抗治疗的患者获得了完全的肾脏反应。30 名患者中有 21 名恢复了癌症治疗，没有变化。
医疗必要性的陈述和...
处方提供者的证明和签名/日期我证明我是上述规定的提供商，并审查了上面的所有订单信息。我附上的信号上的任何陈述都已由我审查和签名。我证明，所有医疗必需性信息都是真实，准确和完整的，据我了解。该患者的记录包含支持文档，这证实了上述产品的利用和医疗必要性。我了解我本文规定的串联糖尿病护理产品的使用以及相关警告和预防措施。我知道，任何伪造，遗漏或隐瞒物质事实都可能使我承担民事或刑事责任。该命令的副本将作为患者病历的一部分保留。
102 定义：合法性或必要性[第 2 版；同行评审
摘要 非正规经济的过程已经得到充分证实，但学术文献中对其概念的处理却并非如此。它们构成了跨部门和学科的复杂现象，并产生了同时排斥和鼓励它们的其他因素。对于许多经济中的正式利益相关者来说，它们是必须击败的敌人；对于当局来说，非正式活动被视为国库收入的损失；对于可持续发展目标而言，通过在目标 8 中隐含地承认它们，它们构成了范式转变。同时，对于那些参与非正规经济的人来说，现实是，这是一种生活方式，而不仅仅是一种选择，它会导致所有经济中最具社会性：必需品。学术界对非正规性及其影响没有共识，因此需要从理论构建的角度分析非正规经济的过程，以发现其范围和深度，以及其相互关系和理论含义。为此，通过识别和解构它们的维度并对其在 Google Scholar 中的引用频率进行计数，分析了 102 个非正规经济定义。该分析表明，定义中缺乏文化元素，而文化元素才是造成这种现象的真正根本原因，而且定义中过于突出法律层面。
论拓展女权主义方法的必要性 - AIS eLibrary
摘要。人工智能的最新进展为企业、社会和个人带来了新的机会，但也提出了关于不公平权力分配的复杂问题。我们看到当代的人工智能系统加剧了权力不平衡，使边缘化、代表性不足和弱势群体处于不利地位。当前推进人工智能的方法，如道德、公平或值得信赖的人工智能，并没有将权力的影响纳入考虑范围。由于女权主义有着悠久的历史，我们引入了一种交叉和包容的女权主义方法，以更公平的方式塑造人工智能。我们通过最近的信息系统和跨学科研究以及我们在 2022 年和 2023 年进行的焦点小组专家访谈的证据来解决这个问题。我们的研究表明，利用女权主义方法首先可以有效地塑造人工智能系统，其次可以改变社会系统中现行的权力结构，使其变得更加公平。
药剂师驱动的患者教育对糖尿病患者知识水平的必要性和影响
摘要：土耳其在欧洲的糖尿病患病率最高，由于每年土耳其的糖尿病（DM），大约有60,000人去世。必须提供教育，以提高对DM的知识和认识，并激励患者进行疾病管理。这项研究的目的是使用胰岛素评估糖尿病患者的糖尿病知识水平，并评估药剂师提供的教育对糖尿病知识水平的影响。64.8％的参与者患有糖尿病超过5年，大约一半的参与者（51.4％）甚至不知道他们患有哪种类型的糖尿病。 37例患者中有64.86％从未接受过有关DM或用于治疗的药物的教育。 参与者从修订后的糖尿病知识测试中的总平均得分（DKT2）显着增加了患者教育后的13.57±5.57±19.08±5.05（p = 0.000）。 尽管糖尿病患者的数量不断增加，但在土耳其的DM仍然缺乏知识。 另一方面，教育后的DKT2分数的显着提高清楚地表明了药剂师驱动的教育的有效性。 药剂师对提高患者对DM的认识和知识做出重要贡献有影响。 这是一项横断面的试点研究，该研究在伊斯坦布尔的一家社区药房的糖尿病患者中进行。 一份结构化的，经过验证的问卷用于评估药剂师对患者教育的糖尿病知识水平和影响。64.8％的参与者患有糖尿病超过5年，大约一半的参与者（51.4％）甚至不知道他们患有哪种类型的糖尿病。37例患者中有64.86％从未接受过有关DM或用于治疗的药物的教育。 参与者从修订后的糖尿病知识测试中的总平均得分（DKT2）显着增加了患者教育后的13.57±5.57±19.08±5.05（p = 0.000）。 尽管糖尿病患者的数量不断增加，但在土耳其的DM仍然缺乏知识。 另一方面，教育后的DKT2分数的显着提高清楚地表明了药剂师驱动的教育的有效性。 药剂师对提高患者对DM的认识和知识做出重要贡献有影响。 这是一项横断面的试点研究，该研究在伊斯坦布尔的一家社区药房的糖尿病患者中进行。 一份结构化的，经过验证的问卷用于评估药剂师对患者教育的糖尿病知识水平和影响。37例患者中有64.86％从未接受过有关DM或用于治疗的药物的教育。参与者从修订后的糖尿病知识测试中的总平均得分（DKT2）显着增加了患者教育后的13.57±5.57±19.08±5.05（p = 0.000）。尽管糖尿病患者的数量不断增加，但在土耳其的DM仍然缺乏知识。另一方面，教育后的DKT2分数的显着提高清楚地表明了药剂师驱动的教育的有效性。药剂师对提高患者对DM的认识和知识做出重要贡献有影响。这是一项横断面的试点研究，该研究在伊斯坦布尔的一家社区药房的糖尿病患者中进行。一份结构化的，经过验证的问卷用于评估药剂师对患者教育的糖尿病知识水平和影响。关键字：糖尿病；患者教育；知识; DKT2。