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适应美国联邦作物保险计划...
在2025年1月1日之前，国会将需要通过新的农业账单或延长2018年的ver sion。i提出了四个关键问题，应被要求告知有关此类联邦决策的论述，重点是农作物保险及其对Cli Mate变更的更广泛影响：1）计划级别的决策在多大程度上增加了作物保险的采用并帮助稳定农场收入？2）该计划如何减少对气候变化的前适应的可能的兴奋感？3）该计划下的亚种规定保险的访问如何影响农民的生产决策和气候弹性？4）我们可以改善该计划的设计以促进气候弹性，这如何为我们对广泛设计用于气候变化的Insurance Pro grams的思想提供信息？
基于人工智能的癌症相关预测...
在全球范围内，癌症是导致死亡的最常见原因之一，尤其是在 70 岁以下的人群中 [1]。随着癌症负担在全球范围内迅速增加，利用预测工具协助决策并鼓励个性化治疗计划逐渐成为癌症诊断和管理中的重中之重。值得注意的是，与不使用这些模型的临床场景相比，许多在人工智能 (AI) 算法后端构建的工具已被证明可以提高风险预测的预测准确性和临床影响 [2]。然而，医疗人工智能潜力的实现主要在高收入和资源驱动的中心进行评估。预计在资源匮乏和缺乏经验丰富的临床医生和专家的农村环境中应用基于肿瘤人工智能的预测工具的影响和效率将得到更好的实现。
发挥生成式人工智能在人类服务领域的潜力
随着生成式人工智能的兴起，似乎存在着改进的机会。生成式人工智能能够大规模创建个性化内容（包括文本、图像、音频、代码、语音和视频），从而有可能减轻员工的管理负担。例如，生成式人工智能可以智能地与案件工作者共同处理案件，在系统和政策背景下回答特定于案件的问题，简化政策指导和规则，从案例记录中提取信息，支持培训和入职，并帮助做出数据驱动的决策。核心人工智能技术可以与生成式人工智能结合使用，通过预先填充纸质申请中的数据、自动化系统操作、向客户发送提醒和其他通信以及推荐干预措施，帮助减轻案件工作者的工作量。
人工智能在泌尿科领域的应用
人工智能 (AI) 的出现标志着技术最伟大的进步之一。从智能手机到手术机器人，AI 以巨大的方式改变了社会。随着 AI 技术的不断改进和发展，其在医学领域的应用只会进一步扩大 (Mao and Vinson, 2018)。医学中的 AI 可分为两类：虚拟和物理。虚拟 AI 包括信息学和基于系统的学习，例如深度学习管理症状以指导治疗决策。另一方面，物理 AI 包括用于增强药物输送的机器人和纳米技术 (Hamet and Tremblay, 2017)。AI 的两个分支都可以为患者护理和医疗保健管理带来令人难以置信的改善。这些新工具和新能力必将对泌尿科领域产生急需的影响。
MF742 高粱害虫防治 2024
本出版物旨在帮助生产者采用堪萨斯州条件下行之有效的最佳可用方法管理昆虫种群。本出版物每年修订一次，旨在供本日历年使用。用户应注意，农药标签说明和限制可能会发生变化，其中一些可能自本出版物撰写以来已经发生变化。任何害虫管理决策都应考虑控制的经济性。由于成本随时间变化很大，并受到本出版物范围之外的因素的影响，因此一般不将产品成本视为在这些建议中包含或省略特定杀虫剂产品的理由。在做出治疗决定时，务必比较产品价格、安全性和可用性。用户有责任正确使用，并在使用农药前仔细阅读标签。以与标签不一致的方式使用农药是违法的。标签会说明产品的使用地点、方式和时间。
健康的身体，健康的大脑-KSRE书店
与年龄相关的认知下降很常见。alz Heimer病是美国十大主要死亡原因之一，也是65岁或65岁以上的成年人中第五大死亡原因。虽然心脏病和癌症的死亡率正在下降，但阿尔茨海默氏病的死亡率正在增加。这是堪萨斯州日益增长的公共卫生危机，有55,000多人患有这种疾病。其他形式的痴呆症和认知能力下降也在增加。在堪萨斯州，有11.4％的45岁及以上的人的主观认知下降（SCD）和86,000名家庭护理人员承担着这些疾病的负担。其他健康问题也起作用，因为患有SCD的患者中有81％至少具有另一种慢性病。痴呆症是记住，思考或制作决策能力受损的一般术语，主要影响老年人，但并不是正常衰老的一部分。
提高轻型步兵营在决战行动中对 SUAS 的战术运用能力
作者注：本文旨在从美国陆军轻步兵营在受限地形中执行决定性行动的角度描述当前小型无人机系统 (SUAS) 的能力和使用所面临的挑战。它受到 METT-TC（任务、敌人、地形和天气、可用部队和支援、可用时间、民事考虑）的严重影响，并不旨在为所有 SUAS 的使用提供权威性意见。本分析的范围也仅限于当前部署的“记录计划”SUAS，并不声称完全了解/理解最新的先进 SUAS 能力、研究和开发工作或 SUAS 理论的概念方向。希望本文中包含的观察和经验教训可以为当前和未来的 SUAS 现代化工作（包括物资和理论）提供参考。与所有步兵文章一样，本文表达的观点仅代表作者的观点，不代表国防部、美国陆军或其任何部门的官方立场。
游戏化和人工智能：通过智能增强用户参与度
游戏化通过积分、徽章、挑战和其他奖励激励用户完成任务（Deterding 等人，2011 年）。虽然游戏化已被证明在教育、营销和工作场所生产力等各个领域都很有效，但集成人工智能可以实现更细致入微的方法，系统可以响应个人用户行为并动态调整激励和反馈（Hamari 等人，2014 年）。游戏化和人工智能的结合有望通过个性化的用户体验、自适应进程和优化的奖励将参与度提升到一个新的水平。近年来，通过将游戏设计元素应用于非游戏环境，游戏化已成为教育、营销和医疗保健等各个领域的一种强大策略（Zichermann 和 Cunningham，2011 年）。这种方法旨在通过利用内在和外在的激励因素来提高用户参与度、动机和保留率（Ryan 和 Deci，2000 年）。随着教育平台寻求创新方法来提高学习者的参与度和成功率，游戏化原则的整合变得越来越重要（Kapp，2012）。
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
护理人员执行操作（状态和操作与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于AI的软件可以通过将人工任务转移给机器来帮助护理人员。同样，治疗可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常转移给非智能医疗设备的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助手术，协助救生干预，智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中将特别有益。
Chumex 1997 年第 513 空中大队控制佛罗里达空域
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