XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSingapore
初级保健 - 新加坡
新加坡的第一个多诊所于1963年在皇后镇正式开业。这也是第一个提供门诊，产妇和儿童健康服务的组合。今天，多诊所已经从医疗中心进化，这些医疗中心为在初级保健和家庭医学各个领域表现出色的医疗机构提供了基本的医疗服务。截至2024年3月，新加坡有25种多诊所，其中8个由国家医疗保健集团多克莱林（NHGP）运营。这些基本医疗机构的功能随着更健康的SG的推出，这一功能一直在扩展。NHGP高级管理人员（NHGP）高级管理人员（NHGP）高级管理人员（Karen Ng博士）在绘制新的基础保健方面的新路线（第6页），他于去年10月接任首席执行官，讨论该行业如何专注于积极主动，预防性医疗保健，并支持新加坡国家国家战略的下一阶段，以改善和维持其公民的健康。全科医生（GPS）是维持初级保健基础的支柱之一。Loh Kok Chi博士就是这样的GP，他站在新加坡成千上万的人中，准备接受初级保健的转变。在良好的手中（第20页）探讨了这些前线者必须对未来做准备的关键变化。作为Loh博士的分享，GP的角色也扩展到了红颜知己和朋友的角色。在该注释上，提供听力的耳朵可以被视为礼物。帮助是一种力量（第25页），强调了如何更好地支持那些需要帮助的人，并学会发现可能需要专业帮助的人的讲述迹象。为了满足需要更复杂的皮肤护理治疗的人群，长期以来的国家皮肤中心（NSC）继续与初级保健提供者建立强有力的合作。自2023年10月以来，NSC已过渡到新的更大的设施。这种扩展增强了中心的能力，其中包括皮肤过敏和治疗诊所，使患者可以方便地接受门诊治疗静脉治疗；以及紫外线A1光疗舱，可为湿疹和硬皮病等皮肤状况提供有效的全身治疗。在皮肤健康的更宽画布中找到更多（第16页）。这一版本的生活Wise还提供了许多专业技巧，以实现更健康的生活方式。了解在时间安排中坚持日常用药的重要性是一切（第18页），以及更长的强度训练的正常力量训练的好处（第12页）。
数据驱动的无人机 - 新加坡
1。引入人工智能（AI）是现代技术进步不可或缺的一部分，许多人已将其应用于无人机导航系统。特别是这些分支之一，强化学习（RL）涉及一个代理商通过与环境互动来做出决策的代理。使用RL，对代理进行训练的环境通常是一个模拟器，它允许在不产生高成本的情况下进行大量培训实例。通过优化用于无人机导航的RL模型，用于监视，追捕和其他培训的无人机可以通过传统方法无法实现的准确性来执行复杂的任务。但是，RL的挑战之一是代理商用来改善其决策顺序的奖励功能的制作。在此项目中，正在探索大型语言模型（LLM）的使用，以帮助改善通常手动手动制作的RL模型的奖励功能。总而言之，该项目旨在调查在RL无人机模型中使用LLMS进行简单导航的潜力。2。文献综述2.1无人机导航中的自主权在近年来在AI和无人机开发领域取得了许多进步，其中包括使用深度学习来优化无人机导航。通过使用AI，无人机通过检测对象清楚地绘制其环境来解释其周围环境。这在其他实现中很重要，例如自动封闭空间中的导航（即（Kaelbling，1996年）。这个无需人工参与），避免碰撞和自动起飞和着陆。无人机中AI的其他用途包括在外国环境中优化轨迹和路径，根据地理特征区分环境，并计划三维非平面运动（Lee等，2021）。With drones increasing in popularity over the past decade, firms have invested efforts into AI implementations, with a notable example of Near-Earth Autonomy and National Aeronautics and Space Administration's (NASA) breakthroughs in self-piloted unmanned drones and autonomous systems, that have largely reduced the reliance on Global Positioning Systems (GPS) for drone navigation (NASA, 2020).2.2强化学习（RL）RL是深度学习的一个分支，涉及一系列基于代理商的探索和剥削的决策，其中“正确的”行动使代理人更接近实现其目标，得到了回报，并“不正确”的行动，这使代理商进一步实现了目标，以实现其目标，受到惩罚。通过与给定环境进行互动，代理可以通过从奖励功能中获得的奖励来识别“正确”和“不正确”的行动，此后继续选择采取行动序列，以提供最大的总体奖励并最大程度地减少整体罚款。这种奖励将是代理人达到最佳行为的加强。为了加快RL模型培训，使用了情节学习模型，在这些模型中，代理利用了过去的观察和动作来进一步学习，而不是每次从头开始。
可持续性报告 - 新加坡
该报告是根据国际认可的全球报告计划（“ GRI”）标准准备的：GRI标准2021，并符合新加坡交易所证券贸易有限公司（“ SGX-ST”）上市规则711A和711b，以及共同的核心指标集。我们还提到了TCFD以及联合国可持续发展目标（“ UN SDGS”）的建议。GRI标准2021被用作本报告的报告框架，因为它们为利益相关者的参与以及与我们业务性质有关的广泛重要性主题提供了详尽的要求。本可持续性报告的重点是确定的材料主题，并在董事会的批准下发布，并应与年度报告的其他部分以及其他与可持续性相关的披露一起阅读。
可持续期货 - 新加坡
我们认识到创新在加速我们的可持续性努力方面的重要性。SMRT火车一直在开发绿色站和基于绿色通信的火车控制（CBTC），以减少能耗。绿色站利用人工智能（AI）算法来预测车站热负载并减少能源消耗，而不会损害通勤舒适性。Paya Lebar和Macpherson Circle Line（CCL）电台的价值证明分别可节省约8％和6％。如果在所有SMRT地下车站都推出了绿色站概念，则将每年节省超过7,000 MWH的电力。该概念是由工程师学会授予新加坡可持续发展奖2023，这是可持续性类别的创新项目/解决方案。
年度报告 - 新加坡
在过去的一年中，该中心组织了各种各样的活动。我们的教育活动范围从在我们的旗舰毕业生中丰富研讨会和执行证书计划到参与核心对话等网络研讨会。DIA-CORE新加坡年度会议和核心 - 亚洲开发银行（ADB）适合用途的疫苗技术研讨会强调了我们致力于促进社区，协作和知识增强的承诺。区域倡议，例如新加坡国立大学倡议，旨在改善亚洲健康（NIHA）领导力计划和与ADB的战略项目合作伙伴关系，新加坡卫生部健康监管小组和企业新加坡新加坡的奉献精神，强调了Core的奉献精神，致力于提高医疗保健卓越，法规和科学性科学和科学性的Inlovation Inalovation和Biomedical和Biomedical Satersards。
人力资本 - 新加坡
自2010年开业以来，Marina Bay Sands一直致力于通过创造好工作和发展职业来成为新加坡首选的雇主。作为酒店业最大的劳动力之一的长期雇主，玛丽娜湾（Marina Bay Sands）将团队成员的福利和福祉视为其人民管理策略的重中之重。超过50％的Marina Bay Sands团队成员在公司工作了五年以上。其三分之一的劳动力被认为是该公司的开拓者，与Marina Bay Sands相比已增加了10年或更长时间。为了帮助其11,000多名员工保持竞争力，Marina Bay Sands投资于其团队成员的持续教育和培训，以确保技能和能力与动态市场状况保持相关。投资培训以提高其劳动力的能力和生产力，综合度假胜地自2009年以来与新加坡劳动力（WSG）和Skillsfuture新加坡（SSG）紧密合作，将其服务培训与新加坡劳动力技能质量质量（WSQ）框架定义的全国服务能力的服务培训保持一致。•自开业以来，玛丽娜湾（Marina Bay Sands）已投资超过510万小时的培训，超过4500万新元的团队成员的发展。综合度假村提供100多个WSQ模块和50多个内部非WSQ培训计划。
包容性且可持续的新加坡
流动性的未来是另一个领域，技术创新将在支持有效的城市物流的同时发展一个可持续的以人为中心的网络。这将改善人们在新加坡四处走动的方式，并为我们提供满足不断发展的需求的适应性。这可能是使用自动驾驶汽车，这不仅会因人为错误而减少事故，而且还可以帮助优化道路空间并解决人力短缺，同时创建新的工作角色。为了支持此类创新，Tengah将采用旨在满足自动驾驶汽车的道路网络。除了自动驾驶汽车之外，新加坡还正在分析通勤票价卡中的匿名数据，以识别通勤热点，然后更好地管理公交车队。此数据有助于新加坡的公共交通计划，确保公交系统在满足通勤者需求的同时有效。
进一步的数学 - 新加坡
学习数学数学的重要性有助于许多学科的发展和理解，并为当今许多创新和明天的解决方案奠定了基础。它广泛用于建模和理解现实现象（例如消费者偏好，人口增长和疾病暴发），创建生活方式和工程产品（例如动画电影，手机游戏和自动驾驶汽车），提高生产力，决策和安全性（例如业务分析，学术研究和市场调查，加密和认可技术）。在新加坡，数学教育在为每个公民提供必要的知识和技能以及能力上，以逻辑，批判性和分析性思考以参与和努力参与未来的经济和社会。特别是对于推动技术领域的未来工程师和科学家来说，数学上的强大基础是必要的，因为许多智能国家计划将影响未来的生活质量，这将在很大程度上取决于计算能力和数学见解。
经济展望 - 新加坡
在 2024 年剩余时间内，预计美国的 GDP 增长将逐渐放缓，因为消费增长放缓和劳动力市场状况疲软，尽管投资增长可能仍将受到人工智能相关投资的支撑。与此同时，预计欧元区的 GDP 增长将逐步改善。尽管工业活动和投资在今年剩余时间内可能仍将保持低迷，但随着价格压力进一步缓解和货币政策变得更加宽松，消费支出的强劲复苏将支撑经济增长。同样，在工资增长扩大和通胀压力缓解的推动下，预计日本的 GDP 增长将在今年内回升，同时私人消费也将走强。