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社区安全与福祉
2020 年，纳奈莫市工作人员和纳奈莫无家可归者联盟合作建立了一家当地租金银行。纳奈莫无家可归者联盟选择了纳奈莫地区约翰·霍华德协会（现称为 Connective）作为运营当地租金银行的主要申请人。约翰·霍华德协会和市政府向 BC 租金银行 (BCRB) 提交了成功的申请，NRRB 于 2021 年 1 月开始提供租金银行贷款。2021 年 1 月至 2024 年 11 月期间，市政府从在线住宿平台 (OAP) 收入中为租金银行计划贡献了 202,000 美元。2024 年 11 月，市议会从 OAP 收入中额外拨出 150,000 美元，用于支持 2025 年的租金银行。
Hellgate 小学学区的人工智能 (AI) 政策 Hellgate 小学学区致力于负责任地利用人工智能 (AI)，以支持我们的学生、员工和家庭。通过优先考虑道德、隐私和教育价值，我们旨在让学生为负责任地使用人工智能的未来做好准备，同时保障他们的权利和福祉。
Hellgate 小学学区的人工智能 (AI) 政策 Hellgate 小学学区致力于负责任地利用人工智能 (AI)，以支持我们的学生、员工和家庭。通过优先考虑道德、隐私和教育价值，我们旨在让学生为负责任地使用人工智能的未来做好准备，同时保障他们的权利和福祉。
无法忍受的存在之缓慢：为什么我们的生活速度只有 10 比特/秒？
“快，想一件事。现在我会通过问你一些是非问题来猜那个东西。”几个世纪以来，“二十个问题”游戏一直是一种流行的思维挑战。如果问题设计得当，每个问题都会揭示有关神秘事物的 1 比特信息。如果猜测者经常获胜，这表明思考者可以在几秒钟内访问大约 2 20 至 1 百万个可能的项目。因此，思考速度 - 不受任何限制 - 相当于几秒钟内的 20 比特信息：10 比特/秒或更低的速率。更一般地说，人类行为的信息吞吐量约为 10 比特/秒。我们回顾了近一个世纪以来涉及人类认知各个方面的测量结果：感知、行动或 - 如上例所示 - 想象力。一般方法是评估一个人在给定时间内可能执行的一系列可能操作。在此过程中，我们需要一个明确的标准来区分动作和其噪声变化。香农熵量化了“信号”和“噪声”之间的区别，最终得出了信息速率，以比特/秒表示（见方框 1）。这种信息论方法使我们能够比较不同心理任务和过程、同一大脑中不同神经结构、不同物种以及大脑和机器之间的处理速度。这只是描述人类经验的一个框架，但它通过比较分析提供了宝贵的见解。特别是，我们的周围神经系统能够以更高的速率从环境中吸收信息，大约为千兆比特/秒。这定义了一个悖论：人类行为的微小信息吞吐量与行为所基于的大量信息输入之间存在巨大差距。这个巨大的比率——大约 100,000,000——在很大程度上仍未得到解释。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
福利策略 - 研究所
我们将继续与我们的员工合作，以了解他们的角色和责任，并确保他们拥有所需的信息和培训。我们还将继续专注于积极主动的预防干预措施，以鼓励健康的行为并支持学生管理自己的健康。我们也知道我们需要开发使用数据的方法，以便我们可以更好地支持个人学生并改善我们的整体支持报价。在所有这些方面，我们将继续与米德尔塞克斯大学的牢固伙伴关系，并寻求听取我们所有计划中各种学生的声音和经验的倾听和塑造。
当代舞蹈中的护理和福祉的实践
在2022年，健康文化发布了一份范围的报告，综合了数百项研究及其关于文化在个人和集体水平上改善福祉的作用的发现。该报告透露了2019年世界卫生组织的调查结果，该发现通过强调艺术可以如何产生适应性的倡议，并以个人需求对广泛的观众产生反应，从而证明了艺术如何解决疾病预防和改善心理和身体健康。该报告还强调了如何仅应将艺术视为现有医疗的附加方式，但是基于艺术的方法本身可以作为医疗保健的反应有效。他们还确定的一个重要方面是，通过关注通过文化活动提供的更多整体方法，注意力从特定疾病转移到了对健康的广泛理解。
北北安普敦郡健康与福祉委员会战略 2024-2029
这一高级战略以数据为驱动，是根据联合战略需求评估 (JSNA) 得出的健康需求理解和通过地方伙伴关系 (LAP) 概况对地方需求的理解而制定的。此外，还征求了包括临床医生、政界人士和志愿团体在内的一系列利益相关者的意见。它还以制定“活出精彩人生”战略过程中进行的广泛磋商为基础，并与之保持一致。如前所述，这构成了北北安普敦郡健康和福祉的主要路线图。它提出了一个强有力的、协作的、统一的愿景，以改善健康和福祉，并减少北北安普敦郡居民、工作者和游客的不平等现象。
2025-2029 年健康与福祉战略
5 Marmot M、Allen J、Goldblatt P、Boyce T、McNeish D、Grady M (2010) 公平社会，健康生活：Marmot 评论。伦敦。公平社会健康生活 (Marmot 评论) - IHE (instituteofhealthequity.org)，2024 年 7 月 17 日访问。6 Marmot M、Allen J、Boyce T、Goldblatt P、Morrison J (2020) 英格兰的健康公平：Marmot 评论 10 年后。伦敦：健康公平研究所。Marmot Review 10 Years On - IHE (instituteofhealthequity.org)，2024 年 7 月 17 日访问 7 LGA (2016) 所有政策中的健康：地方政府手册，health-all-policies-hiap--8df.pdf (local.gov.uk)，2024 年 8 月 29 日访问。HiAP 方法为地方当局提供了一个框架，以考虑决策的健康影响。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。