5.1. 自我评估.................... ... . .................................................................................................... 14 5.3. 审计和同行评审. .................................................................................................................................... 14 5.4. 关键绩效指标. .................................................................................................................................... 14 5.5. 关键绩效指标. .................................................................................................................................... 14 . ....................................................................................................15 5.5. 标准组织绩效模型. ....................................................................................................................15
第2步:创建一个P LAN后,一旦您将重点区域评为所有6个领域,请标记您希望今年优先考虑与您的职位和/或职业愿望相关的重点。浏览下面可用的教育资源,以确定支持您优先排序相应重点领域的教育资源。设定目标日期以完成您的教育目标,以便您可以开始练习新技能。
问题 3:Glum 先生致电诊所预约,因为他的家庭护理护士担心他的伤口感染了。Glum 先生曾感染过抗生素耐药菌 (ARO)。哪种策略有助于防止这种感染的可能传播?答案:
之前进行的结构磁共振成像 (MRI) 研究涉及数学能力和才能的神经解剖学相关性,但存在一些方法上的局限性。除了样本量小之外,这些研究中的大多数都采用了基于体素的形态测量法 (VBM)——这种方法虽然易于实施,但也存在一些重大缺陷。考虑到这一点,本研究首次使用基于表面的形态测量法 (SBM) 在大量正常发育的成年人样本中研究数学能力与大脑表面结构变化之间的关联。SBM 是一种可以避免 VBM 缺陷的大脑形态测量研究方法。89 名年轻人接受了一系列心理测量测试,以测量四个不同领域的数学能力:(1) 简单算术;(2) 复杂算术;(3) 高阶数学;(4) 数字智能。此外,我们还询问了参与者的期末考试数学成绩。在 MRI 扫描仪内,我们收集了每个受试者的高分辨率 T1 加权解剖图像。使用计算解剖工具箱 (CAT12) 进行 SBM 分析,并计算皮质厚度、皮质表面复杂性、脑回和脑沟深度的指标。进一步的分析揭示了以下各项之间的关联:(1) 右侧颞上回的皮质表面复杂性与数字智力;(2) 右侧中央沟的深度与成年人解决复杂算术问题的能力;以及 (3) 左侧顶枕沟的深度与成年人的高阶数学能力。有趣的是,没有观察到与之前报告的大脑区域的关系,因此,表明进行类似研究以确认本研究中发现的大脑区域的作用非常重要。
本论文由 Aquila 数字社区免费开放给您。它已被 Aquila 数字社区的授权管理员接受并纳入论文。如需更多信息,请联系 Joshua.Cromwell@usm.edu。
摘要 人工智能 (AI) 正越来越多地融入面向用户的技术中,但公众对这些技术的理解往往有限。需要进行更多的 HCI 研究,以调查 a) 用户需要哪些能力才能有效地与 AI 交互并批判性地评估 AI,以及 b) 如何设计以学习者为中心的 AI 技术,以促进用户对 AI 的理解。本文通过基于现有研究提供 AI 素养的具体定义,朝着实现这两个目标迈出了一步。我们将各种跨学科文献综合成一组 AI 素养的核心能力,并提出了一些设计考虑因素,以支持 AI 开发人员和教育工作者创建以学习者为中心的 AI。这些能力和设计考虑因素被组织在一个从文献中主题衍生的概念框架中。本文的贡献可用于在 HCI 社区内开启关于 AI 素养的讨论并指导未来研究。
本《基本军事训练核心能力 (BMTCC) 手册》旨在满足海军作战部长、海军人事部长、海军教育和训练司令部 (NETC) 司令和海军服务训练司令部 (NSTC) 司令的指导要求。它旨在反映当今海军对基本作战能力的要求,并向海军新入伍的水兵灌输执行国家任务所需的技能、知识和精神。本手册与入伍誓言和水兵信条同步。它嵌套在海军领导者发展战略 (NLDS) 的指导中,该战略为全面的、终身的海军领导者发展连续体建立了框架。这个连续体整合了四个要素——经验、教育、培训和个人发展。经验是水兵发展的主要方式,只是从“新兵训练营”开始。继续教育和培训使新水兵能够更好地从他们的经验中学习。这些要素使这一连续体得以运作,并形成将“忠诚的水手”团结在一起成为值得信赖的职业成员的初始基础。本手册还纳入了海军标准,该标准代表了除职业标准定义的技能和知识之外的特定薪级(E-1 至 E-3)的技能和知识,这些技能和知识对于士兵履行职责的整体效率至关重要。最终,本手册旨在为“水手化”奠定基础。虽然根据舰队要求划定了最低标准,但本手册并不打算限制这些能力的涵盖深度或广度。除国会或国防部 (DoD) 授权外,未经海军服务训练司令部指挥官批准,不得对 A-950-0001 课程进行任何更改或增加额外培训。对本手册的更改建议应使用附录 B 中的反馈程序提交。本手册一经收到即获批准实施。 《BMTCC 手册》(2016 年 10 月)现予废止并替代。此后,该手册将每四年审查一次。
简介 公共卫生护理组织四方理事会联盟 (QCC) 由健康环境护士联盟 (AHNE)、社区卫生护理教育者协会 (ACHNE)、公共卫生护士协会 (APHN) 和美国公共卫生协会公共卫生护理分会 (APHA PHN) 组成。公共卫生护理组织四方理事会联盟 (QCC) 成立于 1988 年,代表活跃于公共卫生教学和实践的护理专业团体;其愿景和使命是为公共卫生护士提供“发言权和知名度”。QCC“就与公共卫生护理相关的问题制定国家政策议程,并倡导公共卫生护理教育、实践、领导力和研究的卓越性”(四方理事会联盟 [QCC],2017 年,第 1 页)。 2011 年,QC 修订了四方理事会公共卫生护士能力标准 (QCC-PHN),以指导三个级别的实践:第一级全科医生、第二级管理或监督人员以及第三级高级管理或领导人员 (Swider、Krothe、Reyes 和 Cravetz,2013 年)。QCC-PHN 旨在为公共卫生工作人员提供信息并加以改进 (四方理事会联盟 [QCC],2017 年)。基于能力的实践和教育是一项重要目标 (Joyce 等人,2017 年)。2011 年公共卫生护理核心能力标准获得批准六年后,QCC 任命了一个能力审查工作组,负责审查和修订核心
测量系统的未来已经到来 智能传感器管理 (ISM) 由梅特勒-托利多开发,旨在满足未来多年的客户需求。ISM 是一个用于传感器和变送器的数字技术平台,可提供非 ISM 系统无法实现的性能、可靠性和维护优势。多参数变送器允许在所有过程和参数中使用一个变送器模型,从而降低库存并减少培训要求。
