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利用可解释的人工智能指导抗菌药物管理
人工智能 (AI) 系统的准确性和灵活性通常以降低对其预测提供直观解释的能力为代价。这阻碍了人们对 AI 的信任，并阻碍了其在医疗保健领域的应用，而对误诊造成的责任和患者健康风险的担忧加剧了这种担忧。由于可解释机器学习领域的最新进展，为模型的预测提供解释是可能的。我们考虑了一组与抗生素处方记录和细菌分离株敏感性相关的医院入院数据。经过适当训练的梯度增强决策树算法，辅以 Shapley 解释模型，可预测可能的抗菌药物耐药性，耐药性的几率取决于患者的特征、入院数据、历史药物治疗和培养测试结果。应用这个基于 AI 的系统，我们发现与观察到的处方相比，它大大降低了治疗不匹配的风险。Shapley 值提供了观察/数据与结果之间的直观关联；所确定的关联与基于健康专家的先验知识的预期大致一致。研究结果以及归因信心和解释的能力支持人工智能在医疗保健领域的更广泛应用。
水资源管理：当前的观点和方法
到 2025 年，预计世界人口的三分之二将生活在缺水地区。此外，随着气候变化的影响在全球范围内日益明显，干旱和洪水变得越来越普遍。因此，实现人人享有清洁安全的水资源（联合国可持续发展目标 6）已变得越来越紧迫。为了解决这些问题，英国国家标准机构和 ISO（国际标准化组织）的主要参与成员 BSI（英国标准协会）正在考虑进一步利用其在制定国际水标准方面的专业知识，并通过其“渴望改变”运动促进可持续用水作为循环经济的一部分。本报告介绍了研究结果，旨在绘制水资源管理格局，了解其中目前存在的差距、局限性、分歧和矛盾，并最终确定是否需要制定一项在组织层面而非特定地点层面实施的新国际水资源管理标准。
数据管理和信息安全框架
2024 年 10 月 本数据管理和信息安全框架旨在概述詹姆斯麦迪逊大学根据大学政策以及适用法律、法规和合同义务管理和保护大学数据的方法。该框架基于政策、标准和程序，概述了主要利益相关者的角色和职责、数据和系统的分类以及持续评估数据管理的策略。如大学政策 1205 - 数据管理所述，大学数据是指大学人员、承包商或合作伙伴作为其工作职责的一部分、为大学运营或完成其使命而收集、维护或使用的数据。大学数据可能以个人、行政/学术单位或业务合作伙伴维护的各种数据元素、类型和形式表示，以向大学提供功能。除非另有书面明确说明，否则由大学或代表大学拥有和管理的所有此类数据均被视为大学数据。技术解决方案请求 (TSR)
有针对性的管理评估成功的关键
向 NHSN 报告的每个机构都是独一无二的，而且由于 SAAR 不是衡量抗菌药物使用是否恰当或是否合理的明确指标，CDC 无法为机构或团体定义 SAAR 目标。定义目标 SAAR 值时需要考虑许多因素，例如给定 SAAR 药剂类别的原始 SAAR 值、管理优先级和临床相关性。您可以将“按位置提供 SAAR”报告（https://www.cdc.gov/nhsn/pdfs/ps-analysis-resources/aur/AU-QRG-SAARTables-Location.pdf）中的位置级 SAAR 百分位数与 AU 选项报告数据表（https://www.cdc.gov/nhsn/datastat/aur-reports.html）中的全国百分位数分布或抗生素耐药性和患者安全门户住院抗生素使用网站（https://arpsp.cdc.gov/profile/inpatient-antibiotic-use/all）上按州提供的中位 SAAR 结合使用，以帮助定义您的 SAAR 目标。
电动汽车电池管理-B -cycle
进行一项重大的临终工具研究。这项研究得到了英联邦政府的国家产品管理基金的支持，并支持该行业制定一项商业计划，以了解如何最好地管理每年超过70万辆汽车产生的寿命终止废物流。因此，合适的BSC和FCAI共同探讨了在扩展的电动汽车行业中潜在解决电池管理的最佳方法。澳大利亚汽车贸易协会（MTAA）代表了国家基于州的汽车行业协会的联邦利益，包括新南威尔士州的汽车交易员协会（MTA），该法案，南澳大利亚州和北领地，西澳大利亚州以及昆士兰州以及维多利亚州和塔斯马尼亚州和塔斯马尼亚州的商业商业商业。MTAA及其国家工业部门集团的一项关键政策倡议澳大利亚汽车零件回收协会（APRAA）一直在向澳大利亚引入临终工具（ELV）计划。MTAA着眼于电池管理委员会（BSC）的经验，以帮助APRAA成员通过澳大利亚的ELV计划限制进入垃圾填埋场的数量，并应对目前有电动汽车的拆除和拆除电池的不断增长和挑战。BSC讨论文件是不同行业组合的一个很好的例子，以帮助改善汽车零售部门对环境的影响。MTAA感谢BSC在BSC讨论文件上与BSC和FCAI合作的机会。
针对性管理评估 (TAS) 报告
针对性管理评估 (TAS) 是由 CDC 开发的质量改进框架，旨在使用 NHSN AU 选项数据采取行动来优化设施中的 AU。TAS 报告使用一种称为 AU 累积归因差异 (AU-CAD) 的指标。AU-CAD 是实现设施确定的标准化抗菌药物施用率 (SAAR) 目标所需的抗菌药物天数。根据设施确定的 SAAR 目标，这可能是抗菌药物天数的减少或增加。TAS 报告允许用户根据 AU-CAD 对单个设施内的位置组和位置或组内的设施进行排名，以优先考虑可能产生最大影响的管理工作。设施 TAS 报告使用设施报告的 AU 数据和设施确定的 SAAR 目标，使用以下公式计算每种 SAAR 类型和位置的 AU-CAD，四舍五入到最接近的整数：
AXA IM 2022 年管理报告
总体而言，在上市市场，我们在 2022 年与 480 家实体进行了 596 次接触，与 2021 年相比，我们的接触活动增加了 111%。气候仍然是我们的主要主题（占接触的 28%），而我们在 2021 年发现的公司治理相关接触增加的趋势也延续到了今年。现在，许多环境和社会主题与治理相关主题一起得到讨论，表明环境和社会考虑越来越多地被纳入公司战略的核心，我们认为这是非常积极的。我们还注意到，与被投资公司的可持续性方面的讨论现在在管理层级更高的地方进行。与 2021 年相比，我们在高级管理人员和董事会层面进行了更多讨论（2022 年占接触的 30%，而 2021 年占 25%）。这对于我们的“目标参与”来说更加明显。
太阳能管理计划可追溯性标准
竞争敏感信息交换引起的竞争敏感信息交换包括但不限于：(i) 当前或未来的定价或成本；(ii) 供应要求；(iii) 与采购、成本、新产品、市场或竞争有关的战略或政策；(iv) 用于确定成本、价格、产出的分析或公式，或 (v) 有关实际和潜在贸易伙伴的信息。SSI 成员预期在 SSI 范围内不需要交换此类竞争敏感信息。但是，如果 SSI 成员之间似乎有必要交换此类信息，则交换应始终严格限于为实现 SSI 的使命所必需和适度的信息，并且 SSI 成员应提前为此类信息的共享建立适当的保障措施，以确保遵守竞争法。
