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World File Search System达到目标
调查对实现英国的关键障碍的调查” ...
a b s t r a c t“建筑2025”是2013年引入的英国（英国）政府战略，旨在通过达到2025年的概述绩效目标。但是，仅剩几年才能达到目标，目前尚不清楚有多少行业能够满足它们的成就。本文回顾了实现策略目标的进展。利用从96名英国建筑专业人员那里收集的数据来评估实现英国“建筑2025”战略目标的关键障碍。结果表明，行业专业人员不确定到2025年达到整体成本和时间目标的减少。但是，他们对减少温室气体排放和贸易差距更为积极。在关键障碍方面，结果表明，不愿采用变革，缺乏新技术的实施，行业中的分裂以及未能采用现代建筑方法作为战略目标的关键障碍。这项研究是对英国“建筑2025”战略的进度和障碍进行全面评估的首次尝试。结果加强了政府倡议改变该行业的呼吁。
全球结核病报告2020
两年前，世界各国聚集在第一个联合国（联合国）关于结核病的高级会议（TB）。国家负责人和其他领导人做出了大胆的承诺，以加速反应，以结束世界上最高的传染病杀手。这些承诺为结束全世界数百万与TB苦苦挣扎的死亡和苦难提供了希望 - 可预防且可治疗的疾病。今年的世界卫生组织（WHO）Glob-Al TB报告在关键时刻。该报告提供了反思与结核病斗争中取得的进展的机会，同时也强调有可能侵蚀我们所取得的收益的风险。有个好消息。自联合国高级会议以来，接受TB治疗的人数已增加，2018年和2019年有超过1400万人接受结核病护理。自2015年以来，TB预防治疗的人数已增加了三倍，从2015年的100万人到2019年超过400万。这些是我们必须获得的令人印象深刻的成就。但是，公平地获得质量和及时的诊断，预防，治疗和护理仍然是一个挑战。如果我们要在2022年达到目标。
挑战不超出30％的区域保护
在2022年同意《生物多样性公约》签署国当事方会议，以保护2030年的30％的陆地和海洋地区（“ 30×30”目标）。在全球范围内实现了30×30目标的出现挑战？以帮助从业人员和研究人员抢先并沿着通往30％保护区（PA）覆盖范围的道路计划，我们从已经达到了土地上已经达到目标目标的大量和生物多样性地区的经验教训。基于有关西班牙PA的经验和研究（占土地的36％和受保护的海洋地区的12％），我们确定，说明和讨论并以很大比例的保护区域受到保护的社会经济和管理挑战，以及解决方案的可能策略。我们将这些挑战分为三个层面：PA治理和管理，PA的完整性以及PA范围外的景观矩阵。解决这些挑战的重要策略包括加强参与，参与和管理；提高机构的弹性和社会环境目标的跨部门方法。实现保护的定量目标将不足以保护世界的sbiodoveritysityand，ina向前跃起，随着国家的最大关注（或接近）相当大的保护比例。
朝着比较深层生成模型的可识别性
基于目标的投资（GBI）构成了投资的方法，专注于帮助投资者通过投资组合管理[1]实现其明确定义的短期财务目标。为了表明，长期投资者可能希望在退休时达到目标财富水平。可以简单地将结果目标表示为二进制函数，以指示是否已实现了投资目标。在这种范式下，风险定义为未达到所需目标的概率。这与经典的投资组合优化方法形成鲜明对比，通常基于均值优化[2]，其中风险以价格波动为代表，上行价格和下行价格移动等效地处理。鉴于GBI需要动态响应时变特征（例如当前的财富水平和剩余时间），因此可以将其框起来，作为在不在的情况下进行连续决策的问题。因此，可以通过深度加强学习（DRL）技术自然解决。为了确保在现实世界中的高性能下，GBI框架还应考虑另一个动态：金融市场的非平稳性[3]，包括突然的政权转换。不明确，在经典投资组合优化中，Legime-
鲍勃脂质修改指南
优化治疗•对于所有未达到预期目标的患者，讨论依从性和生活方式措施。• Prescribe atorvastatin 80 mg daily (1 st line) or rosuvastatin 10-20mg initially then titrate to 40 mg daily (2 nd line) **** if atorvastatin not tolerated • Ezetimibe may be added to statin therapy or used as monotherapy if there is intolerance or contraindication to statins as per formulary and NICE TA385 .评估3个月后的反应。•考虑使用其他脂质降低疗法的含硅烷的推荐，或作为单一疗法作为单一疗法，如果有心血管疾病/事件的病史，而LDL-C则持续≥2.6mmol/l，则根据NICE TA733（请参阅下面的Inclisiran Intiation Section in NICE TA733）（有关测试要求和实践指南的详细信息）。针对非常高的CVD风险1 <1.4 mmol/L和高CVD风险2 <1.8 mmol/L的目标LDL-C的目标。如果未达到目标或与内利亚相关的任何异常副作用，请获得建议/请参阅专家或脂质诊所。•如果需要考虑进一步的治疗选择，请参考脂质诊所。
经济公报 2024 年 1 月
2023 年下半年，全球经济活动放缓，因为收紧的货币政策抑制了一些国家的国内需求。许多发达经济体 (AE) 和新兴市场及发展中经济体 (EMDE) 的央行在今年早些时候采取了收紧的货币政策，以缓解通胀压力。尽管通胀尚未达到目标，但许多央行在 2023 年第四季度暂停了加息。然而，相对收紧的金融环境阻碍了一些国家的国内需求。国际货币基金组织 (IMF) 在其 2024 年 1 月的《世界经济展望 (WEO) 更新》中估计，2023 年全球经济增长率为 3.1%，低于 2022 年的 3.5%，也低于疫情前 (2000-2019 年) 3.8% 的平均增长率。 2023 年全球经济增长放缓主要源于发达经济体，2023 年发达经济体经济增长 1.6%，低于上年的 2.6%。新兴市场和发展中经济体的增长超过了发达经济体，2023 年增长 4.1%。与此同时，国际货币基金组织估计，2023 年全球通胀率将从 2022 年的 8.7% 放缓至 6.8%。
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与飞行员的飞行前检查清单类似，专家广泛建议在患者就诊前进行就诊前计划 (PVP)，以提高护理质量、效率和体验。1,2 就诊前计划有助于优化对未达到目标患者的护理，3 改善跨学科团队合作，4 减少失约。5 美国医学会 (AMA) 已为就诊前和就诊间 PVP 制定了 10 个步骤。2 在实践中，临床医生可能会实施 1 个或多个步骤，并且没有直接证据来区分不同的方法。就诊前计划依赖于人力，许多临床医生认为其成本高或难以实施，导致 PVP 建议的采用不均衡。技术支持和人工智能 (AI) 工具的进步可能有助于推动 PVP 的实施。6,7 在这里，AI 被广泛定义为任何旨在模仿人类认知功能的信息技术。许多 PVP 包括按照常规时间表组装的明确定义的数据元素以及临床医生和患者之间高度结构化的沟通——这些活动完全在现代电子健康记录和人工智能的范围内。
由数据依赖性引导的定向灰色盒子绒毛
摘要尽管越来越多地研究兴趣，但现有的定向灰色盒模糊剂并不能很好地扩展程序复杂性。在本文中，我们确定了当前有向灰色盒子模糊的两个主要可扩展性挑战。特别是，我们发现传统的覆盖反馈并不总是为达到目标计划点提供卑鄙的指导，并且现有的种子距离机制在具有复杂控制结构的程序中不能很好地运行。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的魔力，名为dafl。dafl选择与目标局部相关的代码零件，并仅从这些部分获得覆盖反馈。此外，考虑到程序执行的数据流语义，它计算精确的种子距离。结果是有希望的。在41个现实世界中，DAFL能够在给定时间内添加4、6、9和5个错误，分别与AFL，AFLGO，Windranger和Beacon相符。此外，在所有模糊剂产生中位数TTE的情况下，DAFL的平均速度至少要快4.99倍，而包括Aflgo，Windranger和Beacon在内的3个最先进的定向绒毛。
报告疾病和健康危害 div>
2023年3月26日，公共卫生部宣布了一项针对结核病的国家计划，目的是在2035年结束泰国的疾病。该计划已经取得了一些成功，因为泰国能够从2022年全球耐药性结核病最高的国家中撤离。然而，泰国仍处于新的结核病患者数量最多的国家中，这在很大程度上是由于诸如移民工人之间结核病的筛查不足，难以获得持续治疗，缺乏公众知识，对疾病的缺乏知识以及如何防止其传播，与人口流动性的差异，不足的社交质量成为社交服务，从而无法获得公众知识。根据研究结果，公共卫生部建议相关的政府机构，私营部门组织和民间社会共同努力，以开发一种综合系统，以防止和治疗结核病，以涵盖所有移民工人，以确保他们经常筛查和持续治疗。根据人权原则，应与社会组织，国际组织和全球融资机制建立合作，以增加结核病筛查的覆盖范围，并免费为移民工人提供适当的待遇。政府机构，国际组织和邻国之间的合作对于达到目标是必要的。
填补空白：探索生成式人工智能以增强异构移动边缘设备的联邦学习
摘要 — 由于边缘设备的数据和资源异构性，在移动边缘网络上进行分布式人工智能 (AI) 模型训练面临重大挑战。前者阻碍了全局模型的收敛速度，而后者降低了设备的资源利用效率。在本文中，我们提出了一种生成式 AI 赋能的联邦学习来应对这些挑战，它利用了填充本地数据缺失部分 (FIMI) 的思想。具体而言，FIMI 可以被视为一种资源感知的数据增强方法，可在确保高效的 FL 训练的同时有效缓解数据异构性。我们首先量化训练数据量和学习性能之间的关系。然后，我们研究 FIMI 优化问题，目标是在所需学习性能约束下最小化设备端总体能耗。利用基于分解的分析和交叉熵搜索方法得出解决方案，其中为每个设备分配合适的 AI 合成数据和资源利用策略。实验结果表明，与现有方法相比，FIMI 可以节省高达 50% 的设备端能量，以达到目标全局测试精度。同时，FIMI 可以显著提高非独立同分布 (non-IID) 数据下的收敛全局精度。