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附件B-以人为本的职业生涯规划服务-...
• 就业愿景：包括个人的偏好、目标和对个人职业的期望。 • 就业背景信息：包括学术技能、教育水平、工作经历、社会保障和其他公共福利、交通、居住地和居住对象、社区和工作经验、工作技能、行为和沟通能力，包括语言和口译需求。 • 职业探索和评估：这涉及各种评估或其他职业探索方法，以了解职业兴趣、技能和偏好，从而制定职业道路。需要注意的是，没有测试来确定工作准备或成功。
居中
元宇宙作为新一代信息技术的到来，将给人们的生产、生活和学习带来巨大的变化，教育元宇宙被视为一种新的教育发展形态，将对教育教学活动带来变革性的影响。在此背景下，本研究在教育元宇宙体系建设的技术、理论、架构支撑及其数字生态的基础上，开发了包括物理层、软件层、数据层和应用层的教育元宇宙体系通用架构。本研究尝试构建生理学虚拟实验教学系统，并以兔子运动呼吸调控实验为例，开展教育元宇宙在生理学实验教学中的研究。研究对象为A学校2019级临床医学班120名学生。通过分析学生在教育元宇宙虚拟实验课程中的学习成果，得出教育元宇宙在实验教学过程中能够促进教与学的共生；本研究探索了互联网教育新形态的路径，对于推动新型教育基础设施高效构建、教育现代化创新发展具有重要意义。
推动创新，推进以患者为中心的护理
虽然有某些子宫内膜癌亚组可以根据其特定的分子亚型/剖面对免疫疗法做出反应，但最常见的子宫内膜癌亚型对检查点抑制剂治疗的反应较低。对于该组占了大多数子宫内膜癌患者，目前缺乏有效的前后治疗和维护选择。詹金斯·沃格尔（Jenkins Vogel）博士是另一项主要的多站点多站点后体化学后维护试验的机构首席研究员，该试验又针对没有生物标志物的高级和经常性子宫内膜癌患者的新型口服剂，这些患者没有生物标志物来反应免疫疗法。
24020/18-E-0130；14-E-0423 PSC 改进以客户为中心的电力分配系统计划
— 电力公司加强现有需求响应计划 — 奥尔巴尼 — 纽约州公共服务委员会 (Commission) 今天指示该州最大的电力公司提交提案，概述他们希望在动态负荷管理 (DLM) 计划中部署的替代采购机制。因此，DLM 计划为客户提供财务支付，以减少在高需求或系统压力期间（例如炎热的夏天）使用的电量。此外，它们为消费者提供了更多选择和对能源账单的控制权，同时也提高了公用事业公司管理其系统需求的能力。“动态负荷管理为客户、电力系统、配电公司和州带来了巨大的好处，”委员会主席 Rory M. Christian 说。“这些计划的好处支持了纽约在全国领先的清洁能源目标，同时减少了全州的排放并帮助降低客户的总公用事业费用。”根据今天的决定，五大电力公司——纽约联合爱迪生公司、奥兰治和罗克兰公用事业公司、中央哈德逊天然气电力公司、纽约州电力和天然气公司、罗切斯特天然气电力公司 (RGE) 和尼亚加拉莫霍克电力公司（国家电网）——被要求提交提案，概述他们希望在 DLM 计划中部署的替代采购机制。十年前，纽约州所有主要电力公司都实施了动态负荷管理计划，这是朝着以经济高效和环保的方式实现纽约的能源、容量和可靠性目标迈出的重要一步。通过动态负荷管理，公用事业公司可以在需求最高时减少用电量，降低能源和容量成本，减少必要的基础设施支出，并提高可靠性。这些行动还有助于减少有害排放，因为峰值电厂通常比基载电厂更脏、效率更低。 2014 年，委员会指示公用事业公司制定三种类型的计划：峰值削减计划，当第二天的预测负荷接近预测的夏季峰值负荷时，提前一天调用；本地配电可靠性计划，用于解决特定电力或地理区域的本地可靠性问题；直接负荷控制计划，允许客户安装一个可以由公用事业公司远程控制的设备，以直接打开和关闭负荷，以补偿高需求或系统压力。客户可以单独或通过聚合器参与这些计划。
工人正义的街道安全愿景
应用程序公司的新算法公式压力交付工人可以加快工作步伐。因为这些应用程序已更改了交付工作人员如何安排转移和接收订单分配的过程 - 该过程可以歧视某些工人，同时偏爱其他工人，因此，已经迫使交付工人接受那些需要过多努力或不必要的风险的任务以避免被停用。这会影响大多数送货工作者，但主要是那些将平台用作其主要收入来源的人，促使他们连接更长的时间和/或承担更多风险以避免被停用或限制对其计划系统的访问权限。接受所有要约并在应用程序确定的特定时间内交付它们的压力是增加了工人的压力水平，并推动送货工人在道路上承担不必要的风险。在恶劣天气中，当更多订单进来并鼓励交付人员保持步伐时，即使在危险条件下，这些风险也会增加。
一种以社区为中心的气候变化方法
2021年1月，加利福尼亚捐赠基金发起了历史悠久的3亿美元社会纽带，以支持基层组织者，活动家和倡导者在我们的社区中建立权力，并倡导运动，以重新构想加利福尼亚州所有人的健康公平和种族正义。在2022年，授予了2000万美元，以支持整个加利福尼亚州的气候弹性，优先考虑在农村和部落社区中为黑人土著和有色人种服务的组织的投资，这些地区历史上资金不足并经历了高气候脆弱性。
NCAPPS 以人为本的规划选择方法...
以人为本的规划概念最早由少数在美国和加拿大工作的人于 20 世纪 80 年代提出，其中包括 John O'Brien、Connie Lyle O'Brien、Beth Mount、Jack Pearpoint、Marsha Forest 和 Michael Smull。该概念最初是为了帮助残障人士离开偏远的机构，融入社区生活而制定的（《包容性解决方案》，第 nd 页）。从一开始，以人为本的规划就建立在包容和选择的价值观之上，将有偿和无偿支持与目标和愿望联系起来。以人为本的计划最初是作为基于残疾医疗模式的计划的替代方案而设计的，该模式强调缺陷并由一系列临床专业人员做出服务决策。从历史上看，这种基于缺陷的计划主要是为了方便提供者而制定的，而不是为了支持个人的目标。
国防部手册 4151.25 以可靠性为中心的维护
a. RCM 分析。 ................................................................................................................ 11 b. 预测故障：条件任务。 .............................................................................................. 13 c. 计划恢复和丢弃任务。 ................................................................................................ 15 d. 故障查找任务。 ............................................................................................................. 16 e. 数据管理。 ...................................................................................................................... 16 f. 实施 RCM 结果。 ............................................................................................................. 18 3.3. 建立 RCM 程序。 ...................................................................................................... 18
迈向算法正义：以人为本的人工智能设计方法，以支持公平并减轻金融服务领域的偏见
推荐引用 推荐引用 Kim, Jihyun，“走向算法正义：以人为本的人工智能设计方法，以支持公平并减轻金融服务领域的偏见”（2024 年）。CMC 高级论文。3498。https://scholarship.claremont.edu/cmc_theses/3498
无家可归研究中以人为中心的算法回顾
Dimension Code Count % Example Computational Inferential Statistics Statistical tests (ST) 6 10.3% [131] Method Generalized Linear Models (GLM) 35 60.3% [80] Machine Learning Supervised Learning (SUP) 19 32.8% [21] Unsupervised Learning (USUP) 2 3.4% [48] Natural Language Processing (NLP) 1 1.7% [28] Deep Learning Neural Network (NN) 5 8.6% [79]优化混合整数编程（MIP）7 12.1％[103]网络分析（NA）8 13.8％[144]系统仿真（SS）7 12.1％[39]启发式算法（HA）2 3.4％[60]预测者人口统计学个人人口统计学37 63.8％63.8％[45]差异[45]量化家庭构图最新的房屋构成11 199.0.11 199.11 [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118） Housing 22 37.9% [132] Housing History 22 37.9% [17] Service usage history 25 43.1% [43] Housing/service needs 11 19.0% [59] Services Service provider information 20 34.5% [58] Health Health 36 62.1% [14] Person Needs/Risks Prior victimization/trauma 20 34.5% [6] Involvement with criminal justice 16 27.6% [33] Risk assessment 11 19.0% [83]行为特征2 3.4％[143]关系强度7 12.1％[120]社交网络分析8 13.8％[142]结果结果资源分配（RES）15 25.9％[66]变量变量的风险经历无家可归的危害的风险（危害）8 13.8％[127] [127] [127] [127]影响识别（ID）7 12.1 12.12.1 124 [124] [124] [124] [124] [124] [124] [124] [102]无家可归的风险（风险）23 39.7％[64]表2。通过研究问题组织的代码手册（我们的57篇论文中的n = 58算法显示的百分比）