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缩略词列表 AMEL 活动监测、评估和学习 CDCS 国家发展合作战略 CLA 合作、学习和适应 CPPS 国家计划绩效调查 CPD 国家计划文件 CSO 民间社会组织 DA 发展援助 DO 发展目标 ENAM 马达加斯加国家行政学院 (马达加斯加国家行政学院) GOM 马达加斯加政府 ICPE 独立国家计划评估 IEO 独立评估办公室 INDDL 国家权力下放和地方发展研究所 (国家权力下放和地方发展研究所) IR 中间结果 M&E 监测和评估 MEN 国民教育部 MEL 监测、评估和学习 MELS 监测、评估和学习专家 MoJ 司法部 MID 内政和权力下放部 MEF 经济和财政部 PCD 地方发展计划 PFM 公共财政管理 PREA 行政效率改革计划 PIRS 绩效指标参考表 PMP 绩效管理计划 SDG 可持续发展目标SLC 结构 社区协商平台 (Locales de Concert) UNCT 联合国国家工作队 UNDP 联合国发展计划署 UNSDCF 联合国可持续发展合作框架 USAID 美国国际开发署
利用人工智能用于包容和多元化的课程
课程是教育中的重要工具；它塑造了学生学习的知识，教师的教学和教育决策者的期望。本文探讨了人工智能（AI）在设计满足21世纪挑战并满足学生和社会不断发展的需求的课程中的关键作用。利用AI在课程开发中提供了一种变革性的方法，增强了教学方法，生产个性化和包容性的学习经验以及提高教育行政效率。主要的AI技术，例如机器学习，自然语言处理，深度学习，专家系统，机器视觉和数据分析，有助于创建适应性和个性化的学习系统，智能辅导系统以及全面的教育管理信息系统。这些技术带来了创新，促进个性化教育，及时对高危学生进行干预，数据驱动的决策，以及无论背景和社会分层如何，所有学生都更具包容性，有效和访问。尽管AI在教育方面有很多好处，但仍然存在挑战，包括需要保持高素质质量的可扩展和动态课程设计。因此，有必要投资AI技术和教育工作者的培训，以利用这些工具来创造更敏感和有效的学习环境。
生物技术和制药战略（HM 717）日间 MBA ...
• 行业内批准药品的平均研发成本。许多人误解了这些计算，导致错误的商业决策和糟糕的政策。 • 人工智能作为诊断支持、行政效率、药物发现和患者赋权的宝贵工具的潜力。 • 由于人体的复杂性以及限制数据共享和要求人类参与药物测试和患者护理的法规，人工智能存在局限性。 • 估计正在开发的药物的价值，以便更好地决定推进哪些药物以及停止哪些药物。 • 政府用于奖励被忽视疾病药物开发商的激励措施。 • 诊断的价值及其与制药商战略的相互作用。 • 药品法规以及制药商为遵守法规而采取的步骤。 • 估计药品的成本效益以确保报销。 • 利润最大化的价格不取决于沉没的药物开发成本。 • 价格监管类型。 • 新的定价方法以及制药商和付款人应采用这些方法的条件。 • 估计药品的峰值市场份额以预测销售额。 • 药品福利管理者等中介机构在药品获取和报销方面的作用。• 仿制药制造商如何与品牌药制造商竞争。• 仿制药和生物仿制药的市场渗透率。
治理中的人工智能：公共行政的机遇，挑战和道德意义
摘要在公共部门的人工智能（AI）的整合既提出了前所未有的机会，也为全球政府带来了重大挑战。本文研究了AI对公共管理的多方面影响，探讨了其服务提供，城市规划，公共安全和行政效率的应用程序。AI提供了可观的好处，包括增强的决策，节省成本和改善的公民服务，但它也引起了人们对偏见，隐私，问责制和劳动力流离失所的关键关注。本文对围绕AI部署的伦理考虑进行了全面分析，强调了对透明度，包容性和人类监督的需求。通过严格评估公共部门运营中AI的承诺和危险，本文为政府中负责人的AI采用而持续的论述做出了贡献。调查结果强调了开发强大的治理框架的重要性，这些框架可以利用AI的潜力，同时维护公民的权利并确保公平的服务提供。随着政府在AI革命的导航，本文提供了对平衡技术发展与道德治理的策略的见解，为更高效，公平和响应式的公共部门铺平了道路。关键字：人工智能，公共部门治理，数字化转型，道德AI，智能政府。
外商直接投资审查机制的演变 - 联合国贸易和发展会议
• 2000 年代后半期，尤其是在全球经济危机之后，采用或修改 FDI 审查机制的趋势加速，并在 2020-2021 年 COVID-19 大流行之后达到顶峰，这两次大流行都加剧了人们对敏感行业潜在外国收购的担忧。• 在过去五年中，“国家安全”概念的范围和覆盖范围得到扩大，导致几个新的经济子行业被视为战略性行业。各国政府还开始对新形式的关键知识和战略技术进行审查，包括涉及获取敏感个人信息或能够影响公众舆论的经济活动。• 国家安全投资审查包括多种非常多样化的方法，但欧盟各司法管辖区正在努力加强监管协调并实现更高程度的协调。• 在投资审查机制的使用范围不断扩大的背景下，采取平衡的政策制定方法比以往任何时候都更为重要，这样才能提高国家解决基本安全问题的能力，同时又不削弱其促进外商直接投资的努力，从而实现可持续发展。• 通过审查不同的模式和监管选择，本投资政策管理报告强调了一些政策实践，这些实践有助于提高审查制度的可预测性、透明度和行政效率，明确适用于投资者的程序规则，并为执行当局提供决策指导。
neolearn -an -ai基于个性化学习助手-IJRPR
教育部门正在经过人工智能（AI）的出现。传统的教学方法虽然在某种程度上有效，但通常无法满足学生的各种需求。个性化学习已成为一种有前途的解决方案，基于AI的系统正处于这种范式转变的最前沿。这些系统旨在提供定制的教育经验，弥合个人学习需求和可扩展解决方案之间的差距。教育中的AI技术使行政任务（例如评分和计划）可以自动化，从而使教育工作者能够专注于更具影响力的教学活动。除了行政效率之外，基于AI的学习系统旨在通过提供与每个学生独特的学习风格和步伐保持一致的量身定制内容来促进更深入的参与度。这些系统可以识别理解中的差距，建议改进资源，并提供实时反馈，从而增强整体学习体验。此外，AI驱动的工具通过为有特殊需求的学生以及在偏远或服务不足的地区提供支持，从而有助于教育的包容性。使用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML），这些系统可以创建自适应途径，从而使优质教育比以往任何时候都更容易获得。AI在该领域的演变表示向更公平，更有效的教育模型的转变，具有重塑全球学习环境的巨大潜力。本文探讨了基于AI的个性化学习助理的发展和实施，突出了他们的收益，挑战和对教育格局的影响。
CPUC对行政命令n-5-24
•检查对计划的电力纳税人的收益和成本，其监督，规则和命令已根据法定授权颁布的规则和订单，这些命令可能会过度增加电价，或者其资金可能更适当地来自纳税人以外的来源。在2025年1月1日之前向州长Newsom报告，其分析结果及其在不损害公共健康和安全性，电网可靠性或该州2045年2045年2045年经济范围内的2045年经济型碳中立性目标的情况下修改或废除任何法规的建议。•在现有当局采取立即行动，以修改或日落的任何表现不足或未充分利用的计划或成本超过电力纳税人的价值和收益的命令。要求委员会退还从纳税人那里收取的任何未使用的资金，以确定账单信用的形式，以确定此类资金，以表现不佳的计划和公用事业投资。•咨询加利福尼亚空气资源委员会的期权，以最大程度地提高加利福尼亚气候信贷的有效性 - 今年秋天，电力纳税人平均向电动纳税人返还了71美元。提高信用的选择，特别是对于低收入加利福尼亚人，应在2025年1月1日之前向我报告。有关立法或监管变更的建议，应在2025年1月1日之前向我报告。•咨询能源基础设施安全办公室，以调整对公用事业安全监督过程，程序和实践的调整，这些过程和实践将产生行政效率，并将其集中在野火降低野火点火风险的情况下，同时对电力纳税人管理成本。
马拉维地方税收数字化
2023 年 8 月 执行摘要 地方一级收入管理数字化长期以来一直被认为是发展中国家地方政府改善财政状况的一项有前途的改革。本文总结了马拉维四个城市引入“收入管理系统”（RMS）的成功经验。它表明改革的结果好坏参半。一方面，改革似乎改善了地方政府的运作，提高了行政效率，增加了公众对减少收入挪用和腐败的希望。然而，这些改进并没有转化为实际收入的显著提高。部分原因是数字化不够深入，没有充分嵌入总体 IT 战略，重要流程仍处于手动形式。最终，RMS 建立在有些功能失调的现有流程之上，需要进行相应的改革才能充分利用技术的潜力。论文建议，为了更广泛地有效挖掘收入管理系统和数字化的潜力，需要加强地方政府对自有收入优化的激励措施，并更加注重识别和登记、税收征收管理和支出效率。在使用技术时，应充分利用技术。这意味着要制定全面的 IT 战略，并为新系统做好准备，具备必要的 IT 基础设施和互联网连接、技能和能力，并签订协议以促进与市政府、国家层面和银行的其他系统的整合。在国家层面，国家地方政府财政委员会 (NLGFC) 和新迁入地方政府部的城市发展局可以通过促进更大的地方合作和知识交流来提供支持。这可能包括与供应商的集体谈判、与国家系统同步，还可以促进根据当地情况定制技术并引入相关流程以有效使用新技术。
医疗保健中的人工智能
人工智能（AI）有望通过提高诊断准确性，个性化治疗，预测健康风险，提高行政效率并实现先进的机器人手术和远程医疗的能力来改变医疗保健。AI在健康监测和可穿戴设备中的整合允许对生命体征和其他健康指标进行连续的，实时的时间跟踪，从而促进主动的健康管理并改善慢性病护理。尽管有希望，但在医疗保健中成功实施AI带来了重大挑战。必须解决诸如数据质量，互操作性和算法偏差之类的技术问题，以确保可靠且公平的AI应用程序。道德考虑，包括患者隐私，知情同意和问责制，对于维持AI驱动的医疗保健中的信任和诚信至关重要。此外，浏览复杂的监管格局并应对临床工作流程和成本障碍等运营挑战，对于广泛采用至关重要。应对这些挑战需要医疗保健提供者，AI开发人员，监管机构和政策制定者之间的合作。通过确保强大的数据治理，培养透明度并促进公平的访问，医疗保健行业可以利用AI的全部潜力来增强患者的护理和结果。随着AI技术的不断发展，其在医疗保健中的作用可能会扩展，这会推动创新，从而使医疗保健更容易获得，个性化和高效。总之，医疗保健中的AI具有彻底改变医学实践的巨大潜力。总之，医疗保健中的AI具有彻底改变医学实践的巨大潜力。通过利用AI的能力并应对其挑战，我们可以朝着医疗保健不仅更有效，更有效，而且更具患者和包容性的未来前进。
数据分析在医疗管理中的作用
制作。通过利用大量的医疗保健数据，包括患者记录，治疗结果和操作指标，数据分析能使管理员能够识别趋势，预测未来的情况并优化流程。通过案例研究和示例，本文演示了数据分析如何提高行政效率，提高患者护理质量并推动医疗保健组织内的战略计划。此外，它研究了与在医疗管理中实施数据分析相关的挑战和考虑因素，包括数据隐私，互操作性和员工培训。最终，本文强调了数据分析在重塑医疗保健组织的管理方式方面的变革潜力，并强调了其在推动数据驱动决策方面的关键作用，以改善患者的结果和卓越的运作。关键字：数据分析，医疗保健管理，预测建模，资源分配，临床决策，护理协调，患者参与，基于证据的实践，个性化干预措施，医疗保健提供。简介：在医疗保健管理的动态格局中，数据分析的整合已成为优化过程，改善患者护理和推动组织成功的关键策略。随着医疗保健组织应对安装数据量的努力并寻求创新的解决方案来提取可行的见解时，数据分析在为各级医疗管理的决策提供信息方面已经是必不可少的。本文探讨了数据分析在医疗管理中的作用，突出了其在利用信息来提高运营效率，提高患者结果和塑造战略倡议方面的意义。在医疗保健管理的不断发展的景观中，数据分析的作用变得越来越必不可少。随着医疗机构努力提供高质量的护理，同时管理成本和优化资源，数据分析的利用已成为一种基石策略，用于明智的决策和卓越运营。本介绍为探索数据分析在医学中的关键作用奠定了阶段