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应用程序ID项目ID项目标题PI名称主机机构PHRGTC-0003 MOH-001425评估急性心肌梗塞联盟以健康为中心的以患者为中心的技术启用(AMI-HOPE)护理计划
Dhirender Kumar Tokas 和 Madan Singh Rathore 博士 DOI:https://doi.org/10.22271/kheljournal.2024.v11.i4i.3476 摘要 参加体育活动和锻炼对于保持健康的生活方式至关重要,也是预防和增进健康的关键因素。然而,某些运动和体育活动可能存在固有的受伤风险。一些内在的、外在的、可变的、不可变的和起始事件可能是导致运动损伤的原因。本专题评论将概述导致运动损伤的机制和影响它们的各种因素。它还将探讨运动损伤的影响、如何利用技术和创新来管理这些风险和伤害、早期风险分析的重要性,以及最后,人工智能研究的未来趋势和方向,以降低运动损伤的风险和管理它们的策略。通过整合该领域的现有知识,作者旨在增进我们对运动损伤机制与使用新兴和不断发展的技术预防、管理和治疗此类损伤之间复杂相互作用和错综复杂关系的理解。必须强调并强调的是,考虑到当前系统公认的局限性以及个性化和定制治疗的迫切必要性,先进技术应该被视为医疗专业人员作用的补充和增强,而不是替代他们,因为个性化治疗可能因运动员而异。 关键词:运动损伤、管理、技术、创新、人工智能、数字运动员、医疗保健、评论、预防、治疗 介绍 运动损伤 运动损伤是一种常见现象,会对运动员的日常生活产生重大影响。在本文中,我们将探讨可能导致伤害的各种风险因素。尤其是运动损伤,受到这些多种风险因素复杂相互作用的影响。当涉及由孤立事件引起的运动损伤时,“运动损伤”一词是指在临床检查中观察到的任何身体功能或结构的丧失。另一方面,“运动创伤”被定义为运动员自己评估的疼痛、不适或功能丧失的直接感觉。最后,“运动能力丧失”是指运动员因知名体育机构的健康评估而被迫退出比赛,从而导致时间损失的情况。当健康服务专业人员观察到过度的体育锻炼导致损伤时,这被称为“运动疾病”或“过度使用综合症”。当运动员自我评估自己的状况时,这被称为“运动病”,当体育机构代表记录为运动参与时间损失时,这被称为‘运动病’ (Timpka 等人,2014) [1] 。定义‘数字运动员’从事数字运动的个人利用技术和数据来提高他们的表现并防止受伤。
本文档概述了即将到来的Horizon Europe的预期优先主题,要求2025年至2027年。它确定了即将到来的资金电话的关键影响领域和可能的主题,主要重点是2025年,并延伸到2026年和2027年。该文件是根据Horizon Europe的主题优先事项组织的。每个主题集群都包括其自己的工作计划,这些计划基于目标影响领域和主题进行了总结。为更多信息和上下文提供了指向单个主题群集网页的链接。本文档的内容主要源自对2025/2027 Horizon Europe战略计划的分析。该战略计划旨在促进欧洲特定计划的实施,确保工作计划,欧盟优先事项和国家优先事项之间的一致性。本文档旨在作为研究领导者和研究人员的计划工具,以帮助他们了解他们的研究或团队的研究如何与Horizon Europe内部的机会保持一致。这是一个动态文档,随着新信息可用,它将定期更新。请注意,此文档不打算替换有关摩西工作计划文档。当前,2025年以后的工作计划文档尚未公开可用。还将在适当的时候提供其他详细信息,包括有关呼叫文本。
已经制定了数字化转型计划,劳动力生产力是三个优先事项和计划委员会之一。迄今为止,理事会已在该计划下提供了许多项目,包括自动化项目,管理仪表板的开发,重大的系统更改和升级以及为前线工作人员(包括在社会护理中的人员)推出手持设备。理事会继续投资该计划的能力被强调为风险,尽管最近有一个现代化基金的“充值”。
6.1.3如果该索引系列的用户是一个构成或前瞻性组成的公司(或代表公司行事的专业顾问)希望挑战主题的安全性或所使用的保证金成员的成员,他们应该填写主题数据表格,可以在以下方面找到:thematic_data_data_form.pdf的理由应在以下情况下,以挑战某个主题或关键的范围,并将其挑战范围来确定,并将其挑战范围。附加任何文献证据以支持其主张。在考虑索赔时,FTSE Russell只能考虑公开可用的信息。应通过info@ftserussell.com
解决气候变化需要知识的适应和创新。J4N资金用于创建一种数字工具,该工具支持社区参与和维护自然的努力,这反过来又有助于社区变得更有弹性。例如,Creative HQ由J4N资助,以建立一种工具的原型,该工具使全国各地的人们都能找到志愿机会,在地图上查看它,并与主持他们的人建立联系。它通过将人们聚集在一起,并授权他们采取行动来保护环境来建立社区。此工具有助于打破参与的障碍,例如地理或缺乏对当地机会的认识。
在这项工作中,我们介绍了Genwise - 一种基于AI的生成AI框架,旨在从文本数据中播放和组织关键信息。专注于商业中的普遍问题,在这些问题上,我们的框架花在手动数据分析上,采用了尖端的生成AI,嵌入和聚类技术来实现这一发现。我们进一步提供了层次的主题表示,增强了对不同级别的用户的易用性。我们的方法包括通过生成AI的精确问题,利用了提高准确性的检索生成框架,并使用增强的社区检测算法提高了聚类相干性的20%。此综合管道针对工业环境明确优化,为复杂数据集提供了显着的效率和主题表示。
为了帮助您在每个主题学习领域(TLA)内做出明智的选择,提供许多学习路径。学习路径是各个部门的TLA选修课,分组为特定的子主题。TLA中的学习路径是基于假定的预选知识数量的,表明熟悉的程序具有更好的访问权限。这意味着某些学习路径是专门用于一个部门的学生,而其他学习路径最适合特定部门的学生。如果您达到了预期的预知,相关的选修课就可以访问。您可以通过在不同的学习路径上选择特定的选修课,或者选择预定义的学习路径来做出明智的选择。始终确保通过课程目录检查所需的先决条件知识/课程,以了解您想遵循的选修课程!