XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAppraisals
就业手册 - IAM 第 142 区
第 1 节：简介 第 2 节：就业政策 a.平等就业机会 b. 美国残疾人法案 (ADA) 第 3 节：反骚扰 a.理念声明 b.禁止歧视性骚扰 c. 性骚扰定义 d. 性骚扰示例 e. 其他骚扰定义 f. 性骚扰示例 g. 举报歧视性骚扰 h. 调查骚扰 i.解决问题 j. 不报复 k. 骚扰培训 l. 沟通 第 4 节：电子设备、电子邮件、手机信息、互联网、软件/版权 a.电子设备 b.电子邮件和信息/文本 c. 电子邮件系统 d. 审查权 e. 保密性 f.授权用户 g. 个人使用 h. 互联网 i.机密信息 j.地区 142 号公告 k. 软件/版权 第 5 节：利益冲突 a.供应商、人员或供应商的个人使用 b.外部就业 c. 机密信息 d. 工作产品 第 6 节：就业标准 a.出勤和准时 b. 任命和受薪的开始时间 c. 小时工的开始时间 d. 假期 e. 医疗保健和福利 f. 绩效评估 g. 援助和戒毒计划 h. 人事档案和记录 i.机密人事记录/参考资料 j.家庭医疗假和权利 k. 医疗证明 l. 带薪休假替代 m. 1984 年军队就业和再就业权利法案 (USERRA)
糖尿病与人工智能（AI）超越闭环
摘要 糖尿病专家和学者关于技术和人工智能 (AI) 的讨论通常围绕 10% 的 1 型糖尿病患者展开，重点关注血糖传感器、胰岛素泵以及越来越多的闭环系统。这一重点反映在会议主题、战略文件、技术评估和资金流中。人们经常忽视的是数据和人工智能的更广泛应用，正如已发表的文献和新兴市场产品所证明的那样，它为增强临床护理、医疗服务效率和成本效益提供了有希望的途径。本综述概述了人工智能技术，并探讨了人工智能和数据驱动系统在广泛背景下的使用和潜力，涵盖所有糖尿病类型，包括：(1) 患者教育和自我管理；(2) 临床决策支持系统和预测分析，包括诊断支持、治疗和筛查建议、并发症预测；(3) 多模式数据的使用，如成像或遗传数据。本综述提供了一个观点，即数据和人工智能驱动的系统如何在未来几年改变糖尿病护理，以及如何将它们融入日常临床实践中。我们讨论了益处和潜在危害的证据，并考虑了可扩展采用的现有障碍，包括与数据可用性和交换、健康不平等、临床医生犹豫和监管相关的挑战。利益相关者，包括临床医生、学者、委员、政策制定者和有生活经验的人，必须积极合作，以实现人工智能支持的糖尿病护理可能带来的潜在益处，同时降低风险并应对过程中的挑战。
salak-darajat绿色债券框架2020。...
重要的通知本文档日期提供此绿色债券框架中包含的信息和意见，并如有更改，恕不另行通知。Salak和Darajat不承担更新或修改任何此类陈述的任何责任或义务，无论这些陈述是否受新信息，未来事件或其他方式的结果影响。这个绿色债券框架不构成或不构成，也不应解释为出售，邀请或要约的要约，以订阅或购买Salak和Darajat的任何证券，Star Energy Group Holdings PTE。ltd.（“母公司”）或母公司的合并子公司（“ Star Energy Group”），此处任何内容均不得构成与任何合同或承诺有关的基础或依赖。任何决定购买萨拉克和达拉贾特或星际能源集团的任何证券的决定，应仅根据与此类证券的发行备忘录中包含的信息进行。潜在投资者必须对萨拉克和达拉贾特或星际能源集团的业务和财务状况进行自己的独立调查以及对证券的性质进行评估，然后才对Salak和Darakat或Darajat或Star Energy Group发行的任何证券进行任何投资决定。提供的备忘录可能包含与此处包含的信息不同或其他信息的信息。此材料不打算分配给或使用任何司法管辖区或该国家的任何人或实体，这些人或实体违反法律或法规。拥有这些文件可能到达的人必须告知自己并观察任何适用的分配限制。
2025年1月学校护士0461第1页，共2页
洛杉矶统一学区人力资源部人类资源班级说明学校护士工作目的在指定的学校或早期教育中心或在中央办公室职位提供护理服务。学校护士确定了可能影响学生学习能力和提供干预能力的健康问题，通过帮助家庭找到确定的健康障碍的方法。在学校服务时报告关系，从学校校长和野外协调员学校护理中共同接收行政指导。在学校校长的协助下，最终评估是野外协调员学校护理的责任。分配给全区卫生服务计划时，从现场协调员，学校护理或地区护理服务局局长那里获得行政和技术指导。功能必不可少的功能1。在范围内，早期教育中心或地区的健康计划提供学校护理服务。2。根据加利福尼亚教育法，第49403条或《加利福尼亚州法规》进行免疫计划。3。评估和评估健康评估，包括一般和体育，远见，听力，牙科，骨科和学生的发展状况。4。确定，提供和监督适当的健康需求的学生，例如糖尿病，严重的过敏，脊柱裂，哮喘，心脏病，呼吸器依赖，癫痫发作等。5。6。将学生和家长转到特殊计划中心护理，学校健康中心或为与身心健康相关的必要服务提供的社区资源。应对学校的学生，事故，紧急疾病和危机情况的紧急需求。7。通过遵循监督医师和外科医生的常规命令来控制传染病，并通过随访，排除，排除，检查和确定免疫评估。8。解释适合学生个性化教育计划的医学和护理结果，并向直接参与的专业人员提出建议。9。评估学校入学所需的免疫接种和遵守的随访。10。检查学校工厂，以帮助维持最佳健康环境。11。为心肺复苏（CPR），自动化外部除颤器的使用以及急救，传染病控制，哮喘触发者提供服务中的服务教育。12。在各种健康主题中为学生提供适当的健康教育；将健康指导和指导与学生的特定健康需求有关。13。开发课程并协助向学生提供全面的健康教育。14。通过解释正常成长和发展的健康评估和标准，并指导学生满足个人健康需求，并促进情绪健康。15。16。17。由儿童健康与残疾预防计划，结核蛋白皮肤测试计划和牙科健康计划提供的团队提供的坐标和实施服务。与学校管理员和学校人员一起制定了个性化的教育计划（IEP）和504个有特殊需要的学生的计划。通知，咨询和协助父母修复学生健康缺陷。18。协助制定学校护理服务计划，与学校管理人员和其他学校人员合作，并根据既定政策。
精确诊断测试针对非小细胞肺癌的精确诊断测试的成本效益：系统评价
精确诊断测试（PDT）采用适当的生物标志物来识别可能对精度医学（PM）方法（例如使用靶向药物的治疗和免疫肿瘤药物的治疗）进行最佳反应的癌症患者。迄今为止，尚无公开的系统评估评估，评估了非小细胞肺癌（NSCLC）中PDT的成本效益。为了解决这一差距，我们进行了首选的报告项目，以进行系统评价和荟萃分析搜索2009年至2019年。使用合并的健康经济评估报告标准用于筛选，评估和提取数据。采用基本成本，获得的生命年或经过质量调整的终身年份以及每个国家的愿望（WTP）阈值，对净货币收益进行计算，以确定每种干预措施的成本效益。包括37个研究（50％）进行分析；另外37（50％）被排除在人口，干预，比较器，外部和研究设计标准的情况下。在包括37项研究中，我们定义了64个场景。11场景比较了PDT引导的PM与非引导治疗[表皮生长因子受体（EGFR），n = 5;程序性死亡配体1（PD-L1），n = 6]。28个情景将PDT引导的PM与仅化学疗法进行了比较（变性淋巴结淋巴瘤激酶，n = 3; egfr，n = 17; pd-l1，n = 8）。二十五个方案 - iOS与仅化疗的PDT引导的PM进行了比较，同时改变了PDT方法。34个场景（53％）具有成本效益，28个（44％）没有成本效益，有两个是边缘的，取决于其国家的WTP阈值。当PDT引导的治疗与所有患者的治疗相结合时，所有情况（100％）
使用人工智能改善疼痛评估和疼痛管理：范围审查
背景：超过 20% 的美国成年人报告说他们大多数日子或每天都会感到疼痛。无法控制的疼痛导致医疗保健利用率、住院率、急诊率和经济负担增加。使用人工智能 (AI) 方法识别、评估、理解和治疗疼痛可能会改善患者的治疗效果和医疗资源利用率。全面综合目前以疼痛评估和管理为重点的基于人工智能的干预措施的使用情况和结果，将指导未来研究的发展。目标：本综述旨在调查旨在改善成年患者疼痛评估和管理的基于人工智能的干预措施的研究现状。我们还确定了基于人工智能的干预措施对成年患者的实际结果。方法：搜索的电子数据库包括 Web of Science、CINAHL、PsycINFO、Cochrane CENTRAL、Scopus、IEEE Xplore 和 ACM 数字图书馆。搜索最初确定了 6946 项研究。经过筛选，30 项研究符合纳入标准。批判性评价技能计划用于评估研究质量。结果：本综述提供了证据表明，机器学习、数据挖掘和自然语言处理可用于提高有效的疼痛识别和疼痛评估、分析自我报告的疼痛数据、预测疼痛，并帮助临床医生和患者更有效地管理慢性疼痛。结论：本综述的结果表明，使用基于人工智能的干预措施对疼痛识别、疼痛预测和疼痛自我管理有积极影响；然而，大多数报告只是试点研究。在这些方法准备好进行大规模临床试验之前，还需要进行更多使用生理疼痛测量的试点研究。
fitch将HMC聚合物降低至'BBB+（THA）'
用于给定的安全性或给定管辖权。Fitch的事实调查方式以及其获得的第三方验证范围将根据评级安全性及其发行人的性质，提供和出售的管辖权的要求和实践而有所不同，并提供了发行人的可用性，相关公共信息的可用性和性质，访问其范围的顾问，其访问者的访问权限，并访问其顾问，并访问其顾问和顾问，并访问其范围。诸如审计报告，商定的程序信，评估，精算报告，工程报告，法律意见以及第三方提供的其他报告之类的验证，有关独立和有效的第三方验证来源的特定安全或发行人的特定管辖权以及其他各种因素的可用性。Fitch评级和报告的用户都应该了解，增强的事实调查和任何第三方验证都不能确保所有信息惠誉都依赖于评级或报告有关，或者报告都是准确且完整的。最终，发行人及其顾问负责他们提供的信息提供的信息的准确性以及提供文件和其他报告的市场。在发布其评级及其报告时，惠誉必须依靠专家的工作，包括有关财务报表的独立审计师和有关法律和税收事项的律师。此外，财务和其他信息的评级和预测是固有的前瞻性，并体现了关于未来事件的假设和预测，这些事件的性质无法被视为事实。结果，尽管对当前事实，评级和预测进行了任何验证，但可能会受到未来事件或条件的影响，而这些事件或条件在发布或确认时没有预期的。fitch评级根据相关标准和/或行业标准，对报告的财务数据进行了例行调整，以为同一部门或资产类别的实体提供财务指标一致性。
CJCSM 3105.01B
联合风险分析方法1。目的。本手册建立了联合风险分析方法（JRAM），并为评估，管理和交流风险提供指导。它介绍并描述了一种共同的风险词典，以促进国防部（DOD）和与风险相关的过程的一致性。a。JRAM使参谋长联席会议主席（CJC）能够进行一致，及时的风险评估，并提供有关风险管理的军事建议，以支持第10标题，美国法规责任，包括国家军事战略（NMS）和董事长风险评估（CRA）。本手册将CRA置于其他联合力量过程中，说明了风险如何连接这些努力，并为联合力量提供了使用和适应所有联合战略计划系统（JSPS）风险相关的过程的框架。b。虽然有几个联合工作人员可以解决风险，但这是支持JSP的权威联合人员风险参考。2。取代。CJCSM 3105.01A，2021年10月12日，“联合风险分析方法”，特此已取代。3。适用性。JRAM适用于联合人员，服务，战斗人员司令部（CCMD），相关的国防机构以及联合和合并活动。这些组织必须在其责任范围内应用本手册中概述的原则。4。程序。请参阅C t t t t t t t t c。5。变化摘要。各种数字已更新。呼叫框以增强对定义和示例的理解。外壳C已被重新排列，以与战略指导方向保持一致并反映通过评估来传达风险策略的战略指导方向。在使用和理解趋势上的其他保真度
脂质优化阶段 - 限制 - 限制 -
心血管疾病（CVD）是中风，心肌梗塞和心力衰竭的后果导致过早死亡和残疾的主要原因。NHS的长期计划概述了一个雄心支持预防15万心脏病发作，中风和痴呆症病例，这使得CVD成为可以在未来10年内挽救生命的最大地区。英格兰的脂质管理必须改善以提高更好的CVD结果 - LDL-C中的每1 mmol/L降低每1 mmol/L降低与1年后重大血管事件的降低22％。CVD也是英格兰生命中最大的不平等驱动力。当前看到的过量的非卵巢死亡率是由于心血管疾病。已经开发了针对改善脂质管理的临床优先级，两种途径 - 一种用于急性心血管疾病的急性心血管疾病，另一项用于初级保健临床医生。这些途径满足了为临床医生提供有关如何实现最佳脂质管理的明确指导的需求。•这些途径是什么：这些途径提供了一种可用于支持患者管理的额外资源。他们已经开发出来支持医疗保健专业人员在脂质管理中实施辅助预防中的良好和其他相关证据。应将它们与其他相关指导一起考虑，例如不错的Ng 238（2023年12月），“心血管疾病：风险评估和减少，包括脂质修饰”•这些途径不是：这些不是全面（如果考虑降低剂量，每天40 mg一次）或瑞士法伐他汀20毫克如果禁忌阿托伐他汀
使用机器学习的土地财产价格预测...
学生，计算机工程系2,3,4,5 SMT。印度浦那工程学院Kashibai海军工程学院摘要：土地财产价格预测系统的承诺有望对真实财产进行适当的估计。土地价格检测的传统方法涉及该领域专家的手动评估。这种方法依赖于基于个人经验和市场知识的主观评估，这既耗时又昂贵。这也容易出现错误和偏见，尤其是在处理复杂的属性或市场数据有限的领域时。在过去的几年中，机器/深度学习技术的出现彻底改变了土地价格检测领域。这些技术允许自动分析大量数据，并识别人类评估师很难辨别的模式。回归分析是一种传统的统计技术，已用于土地价格检测多年。它涉及分析资产的各种特征与其市场价值之间的关系。然而，传统的回归模型通常会遭受诸如过度拟合，多重共线性和异质性的局限性。决策树是用于土地价格检测的另一种传统技术。机器学习和优化是该系统的主要研究组成部分。系统利用SVM（支持向量机）算法以及RF（随机森林）算法来预测土地财产的成本估计。本文档分析了一种创新的解决方案，该解决方案旨在根据地理位置，当地，土地利用的目的来促进土地价值估算，以及在该领域的房地产客户和房地产公司的所有者中拟议开发工作的效果。关键字：机器学习（ML），土地财产价格，预测系统，估值。