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实施心肺复苏的效果...
抽象背景：传统教学是最直接和成功的教学方法。将基于视频的在线学习用于CPR被认为是一种有效的教学方法，并且可能对培训高中生进行有能力的CPR非常有益。本研究旨在评估实施基于心肺复苏视频的在线学习的效果，以获取体育专业的知识和技能。材料和方法：使用了准实验设计。包括220名本科体育专业学生的便利样本。使用了两个工具来获取本研究的数据。工具，一个包括两个部分；第一部分，社会人口统计学数据；第二部分，心肺复苏知识问卷。工具二用于使用心肺复苏技能清单评估CPR程序。结果：在即时和一个月的知识测试中，两个学习组的统计学上有显着差异（P即时<0.001，P一个月时间<0.001）。视频在线学习小组的实践技能比即时测试中的传统学习技能显着提高（p即时<0.001），经过一个月的测试（P一个月<0.001）。结论：在心肺复苏培训中使用基于视频的在线学习有效地获得了体育学生的知识和技能。建议：使用视频在线学习有效地提高了非医学和医学生的心理动力技能，并促进记住有效的CPR技能。基于视频的学习有助于护理教育者深入了解使用此方法对医学和非医学人员进行CPR技能培训的好处和价值，从而提高其满意度和技能。关键字：视频在线学习；心肺复苏；传统学习；模拟 。
实施和缩放个性化医学
Hulick博士是Janardan D. Khandekar，医学博士，个性化医学主席兼医疗遗传学部门主席（以前是Northshore），该主席将遗传分析应用于预防，诊断和治疗遗传性疾病和疾病。他于2008年加入努力健康，担任医学遗传学的主治医生，于2012年成为医疗遗传学部门，并在2022年任命主席之前成为Mark R. Neaman个性化医学中心的医疗总监。Hulick博士还担任芝加哥普里茨克大学医学院人类遗传学系的临床副教授。以前，他曾在马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院担任医学遗传学医师。他是美国医学遗传与基因组学委员会（ABMGG）的当前当选主席。他撰写或合着了70多个同行评审的期刊文章和书籍章节。Hulick博士于2001年从杰斐逊医学院获得医学学位。他在圣卢克医院（Mayo Clinic）完成了内科住院医师，并在哈佛医学院完成了医学遗传学的临床研究金。他还于2007年从哈佛医学院获得医学硕士学位。
设计和实现 Azure AI
事件中心捕获是将事件中心中的流式数据自动传送到 Azure Blob 存储或 Azure Data Lake 存储的最简单方法。随后，您可以处理数据并将其传送到您选择的任何其他存储目标，例如 SQL 数据仓库或 Cosmos DB。
实施总统过渡法案
• 确保联邦政府有一个综合战略来应对总统过渡和非职业任命人员更替带来的跨部门挑战和责任； • 协调总统行政办公室、各机构以及由合格候选人和明显成功的候选人（根据《总统过渡法》确定）组成的过渡团队之间的过渡活动； • 在履行职责时借鉴白宫过渡协调委员会提供的指导和以往总统过渡的经验教训； • 协助联邦过渡协调员确定和履行联邦过渡协调员与总统过渡有关的职责； • 指导各机构收集合格候选人可能要求的与总统过渡有关的简报材料和信息； • 确保上述材料和信息不迟于总统选举年的 11 月 1 日准备好； • 确保各机构充分准备在总统过渡期间被指定填补非职业职位的职业员工；以及 • 在履行机构过渡主任委员会的职责时与总统管理委员会协商。
实施人工智能的影响
本研究旨在调查人工智能 (AI) 在教育管理中的应用对中学生创造力和解决问题能力的影响。鉴于人工智能的快速发展及其在教育领域的应用日益广泛，了解这项技术如何影响学习的各个方面和学生技能发展至关重要。本研究采用混合方法（定量-定性），由德黑兰 10 所实施了基于人工智能的教育管理系统的中学的 500 名学生和 50 名校长参与。定量数据是通过标准化问卷收集的，该问卷测量了 Torrance 的创造力和 Heppner & Peterson 的解决问题的能力，而定性数据是通过对校长的半结构化访谈和与学生的焦点小组获得的。统计分析结果表明，人工智能在教育管理中的应用与学生创造力得分（r = 0.42，p < 0.001）和解决问题能力（r = 0.38，p < 0.001）的提高显着相关。定性数据的内容分析还表明，在教育管理中实施人工智能可以创造个性化的学习环境，增加获取各种教育资源的机会，并改善评估和反馈流程。这些因素反过来又为培养学生的创造力和增强解决问题的能力奠定了基础。然而，也发现了一些挑战，例如需要持续的员工培训、数据隐私问题以及在教育过程中保持人际互动的必要性。本研究为优化人工智能在教育管理中的使用提供了建议，以提高学生的高阶认知技能。
实施战略举措的建议...
前三次工业革命是机械化、电力和信息技术的结果。如今，物联网和服务引入制造业环境，正在引领第四次工业革命。未来，企业将建立全球网络，以信息物理系统 (CPS) 的形式整合其机械、仓储系统和生产设施。在制造环境中，这些信息物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，它们能够自主交换信息、触发动作并相互独立控制。这有助于从根本上改进涉及制造、工程、材料使用和供应链及生命周期管理的工业流程。已经开始出现的智能工厂采用了一种全新的生产方式。智能产品具有唯一可识别性，可以随时定位，并且了解自己的历史、当前状态以及实现目标状态的替代路线。嵌入式制造系统垂直连接工厂和企业内的业务流程，水平连接分散的价值网络，可实时管理从下订单到出站物流。此外，它们都
在 DAM 中实施 AI 的 8 项原则
在此级别，提供商会为您提供一个打包的、随时可用的模型，其中包含一组预定义的人工智能选项，例如面部识别、对象检测和文本提取。这是最简单的任务，因为 AI 供应商 100% 负责提供数据、培训、测试和部署，因此您不需要任何机器学习技能即可使用它。连接到您的库后，您就可以立即开始使用该模型来标记您的视觉内容。
实施战略和商业模式 1
应该确定是否需要变革管理流程来确保员工接受该战略，特别是在员工抵制的情况下。 实施战略后，定期根据绩效指标和关键绩效指标评估所选战略计划的成功至关重要。 在学习单元 4 中，您将了解将组织的关键绩效指标与其战略相结合的重要性，因为绩效是根据报告的关键绩效指标实现情况进行分析和评估的。 这些关键绩效指标可用于衡量和激励绩效（见第 2 章第 2.2.3.7 节“关键绩效指标”）。 组织应持续监控和评估其战略并实施必要的变革（Venkataraman 2023）。 以下决策构成决策和战略实施的一部分： • 融资决策 • 投资决策 • 预算决策 • 管理决策 过去，大多数企业的主要目标与股东财富最大化有关。这通常与盈利能力、现金流和市场份额等关键财务指标的增加有关。这些指标通常由销售额、运营成本和融资成本驱动，进一步强调了财务指标的重要性。近年来，这些传统的企业成功衡量标准受到了质疑，在许多情况下，人们批评这些指标过于短期，只考虑股东的需求，而不是所有利益相关者的需求。因此，企业成功评估方式发生了变化，重点不仅在于通过财务回报为企业及其股东创造价值，还在于为所有关键利益相关者创造价值。
实施数字解决方案和人工智能
数字健康是指用于促进和改善健康的各种技术，包括电子健康、移动健康、大数据和人工智能 (AI) 等尖端技术。1 根据欧盟委员会关于人工智能的协调行动计划，“人工智能是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”。2 数字健康彻底改变了医疗保健服务的许多领域，人工智能在许多行业中越来越受到关注，有望最大限度地提高流程效率、改善资源配置并为人们带来巨大的积极社会和经济成果。3 从协助解释医学图像到公共卫生中的传染病监测，人工智能已经在医疗保健服务和卫生系统中得到了广泛的应用。然而，数字技术和人工智能的使用也带来了与数据保护和隐私、公平、安全、不可预测性和透明度等问题相关的重大挑战和风险。随着数字解决方案在整个欧洲卫生系统中的普及，确保充分降低风险并最大限度地提高所有人的健康成果至关重要。