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数字战略 - LLR ICB
12.1 数字创新与转型团队 ................................................................................................................................................67 12.2 数字资产优化 ................................................................................................................................................................69 12.3 数字投资组合 ................................................................................................................................................................70 12.4 财务概要 ................................................................................................................................................................70 附录 A. UHL 应用评估 .............................................................................................................................................71 附录 B. “好看的样子”措施和行动 .............................................................................................................................72 附录 C. 虚拟监狱和远程监控 .............................................................................................................................75 附录 D. 数字资产优化评估 .............................................................................................................................................77 附录 E. 架构原则 ............................................................................................................................................. 82 附录 F. 英国数字国家 2021 ...................................................................................................................... 86 附录 G. 数字化行动计划 .................................................................................................................... 87 附录 H. 财务预测 .................................................................................................................................. 91
使用机器学习的LLR估计
许多误差校正代码的解码器都使用对数 - 样比率（LLR）作为输入，其中涉及噪声的概率密度函数（PDF）。在冲动的噪声中，噪声的PDF无法以封闭形式访问，只能通过非常复杂的数值计算获得。因此，二进制相移键合（BPSK）的LLR计算太复杂了。对于高阶调制而言，它变得更加复杂。此外，随着调制顺序的增加，LLR计算复杂性会增长。我们工作的主要贡献在于LLR近似高阶调制及其使用监督机器学习的估算，而无需先验噪声分布模型。为此，我们提出了两种方法，以使用监督的机器学习来近似LLR值，以实现高阶调制符号。第一种方法也可以用于BPSK调制符号。与第一种方法相比，第二种方法旨在以更简化的方式近似高阶调制符号的LLR。对于两种方法，我们使用线性回归算法在已知噪声通道条件下估算了近似LLR的参数。为了估算这些参数而在没有噪声分布模型的事先了解的情况下，我们使用二进制逻辑回归算法。我们的模拟集中在第二种提出的方法上，以估计噪声分布未知的LLR。所提出的LLR估计显示出与使用精确LLR函数获得的相当性能。为4个sask（振幅偏移键）调制方案提供了结果，其中假定接收器的噪声范围从高斯到高度冲动的模型。
草稿：20/06/22 -LLR ICB
大学内的关键中心是环境健康与可持续性中心（CEHS）和种族健康研究中心（CEHR）。通过不断变化的世界中，CEHS具有改善人类健康和环境健康的愿景。与此同时，CEHR致力于通过支持个人和组织进行计划，进行研究和医疗保健服务，以解决医疗保健访问和健康成果的不平等，涉及并了解少数民族和很少听到的社区的需求。莱斯特大学拥有认可的临床试验部门，并创建了莱斯特精密医学研究所（LPMI）。lpmi汇集了研究专业知识和工业的研究，以推进药物和技术，以影响我们多种族人口的医疗保健。
临床策略 - 版本7.1 25.04.23 -LLR ICB
1。什么是集成护理委员会（ICB）？我们的ICB（称为NHS Leicester，Leicestershire和Rutland）是一个法定机构，旨在为NHS提供基础设施支持，并在LLR中（在某种程度上）其他合作伙伴。它没有直接提供护理（尽管它的许多工作都支持提供护理）。委员会每年为120万人的LLR委员会提供16亿英镑的健康和护理。通过有效，有效地履行其职责来实现其对前线的贡献。我们的ICB角色可以总结为与合作伙伴合作以：•确定其人口的健康和护理需求； •制定服务计划以满足这些需求，以反映国家和地方优先事项； •更广泛地支持这些计划和服务交付的实施； •评估服务的有效性，并在需要时采取行动改善这一点； •向NHS英格兰和我们的当地人口账户，用于支出的公共资金和成果
我们的五年计划2023/24 - 2027/28 -LLR ICB
前言，我们很高兴介绍莱斯特，莱斯特郡和拉特兰（LLR）综合护理委员会的五年计划，该计划阐明了我们将如何改善患者的护理和成果，减少LLR的股权差距并在财务上具有可持续性。该计划中的重点是伙伴关系，整合和持续改进。自2022年7月成立以来，我们已经取得了长足的进步。我们已经为紧急护理途径提供了重大改进。减少计划的护理等待名单；现代化的心理健康服务，并为该国初级保健提供了最高的任命率之一。这些成就中的许多成就反映了整个LLR健康和护理系统的有效关节。我们现在致力于建立这一进度，因为我们知道我们还有很多事情要做。我们面临许多挑战，这些挑战将在短期和长期内都需要一致的响应行动。其中一些挑战与获得初级保健，医院和精神卫生服务有关。，我们特别意识到一些儿童和年轻人的服务的延长等待时间。另一个挑战涉及我们的劳动力，这是由同事以出色的奉献精神和专业精神工作的。但是我们目前有大量的空缺，这会影响我们满足需求的能力。然而，我们最大的挑战是确保我们更大程度地专注于预防不良健康，同时减少当前存在的鲜明健康和福祉不平等。但是，这将需要精心计划的持续更改。我们有信心我们可以应对上述挑战。它还需要涉及NHS，更广泛的公共部门以及社区和志愿部门的强大合作伙伴关系。最后，这将要求我们与公众，单独和通过他们的社区更加紧密地工作。
房屋法规，行政程序，人工智能和网络安全委员会
季节；以及狩猎规则和季节（自然资源部）健康和医疗保健行业：e。文档5272 - 奥眼师（LLR）f。文件5301 - 连续教育要求 - 社会工作委员会（LLR）g。文件5311 - 南卡罗来纳州遗传顾问委员会（LLR）h。文件5312 - 对医师助理的教育要求（LLR）i。文件5339 - 国家药房委员会（LLR）
南卡罗来纳州大流行性流感准备报告
2025年1月16日，星期四上午9:00在321室，布拉特建筑会议通知和议程I.致电订单II。调用III。法规讨论：文件5306（LLR） - 代码执法人员的继续教育b。文件5307（llr） - 对州申请人（美容）的确定c。文件5309（LLR） - 国家美容委员会d。文件5310（LLR） - 专业工程师注册信用板单位
拉特兰医疗保健计划：2023年10月刷新
•先前的HWB提交 - 2022年7月•自LLR5YP，合作伙伴关系和LLR初级保健策略（Inc. Fuller诉讼）以来的关键LLR发展（INC。 2022/23•包括针对本地医疗计划的新动作 - 黑色文本•包括基于先前计划成就的行动（进化动作） - 紫色粗体文本
莱斯特、莱斯特郡和拉特兰综合护理系统研究战略 2024-2029
在研究参与方面，我们在 LLR 的表现已经非常出色。仅在 2021-2022 年和 2022-2023 年，就有超过 65,000 人被招募参加 LLR ICS 健康和护理领域的研究试验。今年（23/24 财年）到目前为止，我们是全国 42 个 ICS 中招募人数排名第 8 的 ICS，并且我们在该地区拥有最多的研究活跃全科医生诊所。我们一直是招募患者参与 ICS 多项不同研究的领跑者。我们 ICS 内的合作伙伴已获得并继续获得（来自 NIHR 和其他资助机构）用于研究基础设施的资金，金额达数百万英镑。这些机构为我们地区的研究活动做出了重大贡献，他们的工作对当地和全国的实践和服务设计产生了重大的有益影响。这些资金的广度和影响示例在附录 1 - LLR ICS，绘制我们的研究基础设施中进行了描述。此附录将定期更新，以确保我们在出现新的研究资助奖项时将其包括在内。
