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简化医疗保健和改善结果
WHI已针对我们在所有业务方面的附属健康计划服务的4000万人计算。使用结果，我们正在部署旨在支持最需要我们帮助的人和社区的策略，计划和干预措施。例如，在2023流感季节之前，我们在商业，医疗保险和医疗补助业务中确定了25％的成员，其得分低于平均水平。然后，我们发起了一项活动，以帮助这些成员学习并获取疫苗。这项工作的数据表明，这些成员获得疫苗的可能性高出19％。
改善电池电池的圆形性
传输部门是全球温室气体的第三高发射器，并在实现排放[1]方面提出了挑战[1]，进一步的研究将其排在了有问题的部门控制[2]的层次结构上。信息很明确：运输部门的排放减少很难实现。为了进一步复合问题，高度拥挤的城市会影响空气污染的公共卫生影响。仅在2019年，由于环境空气污染的结果，就记录了450万人死亡[3]。在过渡经济体等过渡经济体中，这种情况更为明显，政策制定者必须平衡增加公共基础设施的需求，并减少道路交通拥堵，同时实现减少排放目标。为了支持这一点，Giz委托Oeko-Insitut E.V.开发了将循环经济原则纳入电子车计划和采购中的措施目录。该目录旨在成为跨性别经济中的政策制定者和采购从业人员的实用指南，以满足政策制定，采购招标，维护和声音EOL的需求，以及EOL的EOL管理，尤其是电池，尤其是电池。在这一语气中，在波哥大，达累斯萨拉姆和新德里组织了一系列的3家工作店，其核心目的是向政府，市政当局和运输机构展示目录。par-
提高语义细分的效率...
提取和分析详细的视觉信息。传统的人工神经网络（ANN）在这一领域取得了长足的进步，但是尖峰神经网络（SNN）的能源效率和以生物为基础的基于时间的处理而引起了人们的关注。然而，由于限制，诸如量化误差和次优膜电位分布之类的局限性，现有的基于SNN的语义分割方法面临着高精度的挑战。这项研究介绍了一种基于尖峰 - 深板的新型尖峰方法，并结合了正则膜电位损失（RMP-loss）来应对这些挑战。建立在DeepLabv3体系结构的基础上，提出的模型通过优化SNN中的膜电位分布来利用RMP-loss来提高分割精度。通过优化膜电位的存储，其中仅在最后一个时间步骤存储值，该模型可显着减少内存使用和处理时间。这种增强不仅提高了计算效率，而且还提高了语义分割的准确性，从而可以对网络行为进行更准确的时间分析。提出的模型还显示出更好的稳健性，以防止噪声，在不同级别的高斯噪声下保持其精度，这在实际情况下很常见。所提出的方法在标准数据集上展示了竞争性能，展示了其用于节能图像处理应用的潜力
改进 CS50 中的 AI - 计算机科学
2023 年，我们在哈佛大学 CS50 中开发并部署了基于 AI 的工具，为学生提供全天候互动帮助，师生比例接近 1:1。这些工具提供代码解释、风格建议和课程相关查询的响应，模拟人类教育者培养批判性思维。但是，保持与教学目标的一致性具有挑战性，尤其是在频繁更新底层大型语言模型 (LLM) 的情况下。因此，我们提出了一种使用协作的人机协同方法持续改进基于 LLM 的系统的方法。我们引入了一个系统的评估框架来评估和改进基于 AI 的导师的表现，结合了人工评分和模型评分。通过使用少量提示和微调，我们旨在确保我们的 AI 工具采用符合教学法的教学风格。使用小型高质量数据集进行微调已显示出与教学目标保持一致的显着改进，这通过多轮对话评估得到证实。此外，我们的框架包括一个模型评估后端，教学助理会定期审查，确保 AI 系统保持有效并与教学目标保持一致。本文深入了解了我们的方法以及这些 AI 工具对 CS50 的影响，并为教育中的 AI 讨论做出了贡献，展示了可扩展的个性化学习增强功能。
利用人工智能改善患者护理和安全
有目的性和个性化。在每一个决定中，我们都在运用最佳实践来创造现代、集成和个性化的数字体验，以您和您的需求为中心。在更敏捷的会员系统的支持下，我们的新网站将成为切入点，每次访问都应顺畅且用户友好，以便轻松搜索、浏览和访问我们为领导者和组织提供的定制资源和解决方案。该网站将说明我们是谁以及我们的立场是什么，以激励忙碌的领导者并推动他们在工作中前进。我们焕然一新的品牌将反映您的形象，我们希望您在每次点击和滚动时都能在我们讲述的故事中看到自己。
提高加拿大孕妇的疫苗接种率
该工具包为卫生专业人员（以及社区和患者团体）提供循证资源，以支持建设性对话并帮助孕妇做出明智的疫苗接种选择。它以非技术语言表达直接、易于理解的答案，满足非专业受众的需求，帮助卫生专业人员无需将复杂的循证信息改编成患者可以理解的语言。总体而言，该工具包为卫生专业人员提供了清晰的信息，让他们可以依靠这些信息与患者一对一讨论妊娠期疫苗接种问题。
改善生活计划研究策略
基本原理尽管技术取得了进步，但对于确诊为 1 型糖尿病 (T1D) 的人来说，仍然存在大量未满足的临床需求，在这种时期，人们需要终生长期注射胰岛素，几乎没有或完全检测不到 β 细胞功能。只有 17% 的青少年和 21% 的 1 型糖尿病成年人达到美国糖尿病协会推荐的 HbA1c 目标，即分别 <7.5% 和 <7.0%；除了 HbA1c，临床上有害的高血糖症和低血糖症仍然高得令人无法接受，影响短期和长期结果。越来越多的科学证据表明，1 型糖尿病不仅是一种葡萄糖疾病，也是一种更广泛的代谢控制疾病，肥胖和胰岛素抵抗等非血糖代谢失衡会危及短期和长期健康结果。从长远来看，据估计，一半甚至更多的 1 型糖尿病患者在其一生中会受到糖尿病肾病 (DN) 的影响； T1D 使心血管疾病 (CVD) 风险增加数倍，是 T1D 成人死亡的主要原因。与非糖尿病患者相比，CVD 也是 T1D 患者寿命缩短的原因。同样，一项大型纵向研究发现，25 年后，糖尿病视网膜病变 (DR)（包括视力丧失之前的早期疾病阶段）的累积发病率为 97%；增殖性 DR 的 25 年累积发病率为 43%。最后，抑郁症和其他心理健康问题在 T1D 患者中很常见；例如，在 T1D Exchange 诊所登记处发现，多达 10% 的成人可能患有重度抑郁症，这与恶化的糖尿病结果相关，例如糖化血红蛋白升高和糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 事件。显然，迫切需要开展更多工作来解决 T1D 患者未满足的临床需求。
使用以下技术改善对先进网络基础设施的访问：
网络基础设施 (CI) 和 CI 支持的研究继续在学术界和日常生活中发挥着越来越重要的作用。两年制院校和资源不足的四年制院校在为其校园和教职员工提供先进的网络基础设施资源和支持方面面临重大挑战。美国国家科学基金会资助的社区学院研究创新建设 (BRICC) 社区成立的目的是将不同规模的机构中参与 CI 的管理人员、研究人员和教育专业人士聚集在一起，以解决 CI 可访问性、培训和意识方面的差距。该社区继续在线上和研讨会上开会，以确定如何改善这些小型机构和社区学院对 CI 资源的访问和利用。本报告包含了我们在 2022 年研讨会上提出的主要建议，这些建议探讨了
提高国防部资产可视性的策略
然而，自那时起，基于从“沙漠盾牌”行动和“沙漠风暴”行动中吸取的经验教训，以及在伊拉克和阿富汗 15 年的战争中，国防部继续部署强大的自动识别技术 (AIT) 和资产可视性能力。这些能力提高了跟踪资产从哨所、营地和站点到地理作战司令部 (GCC) 责任区内的商业行业配送设施的能力。国防部资产可视性是通过实施企业级资产可视性系统、改进业务流程和托运人报告、增强组件级自动化信息系统 (AIS) 能力以及使用 AIT 和其他运输途中可视性 (ITV) 数据事件（如运输服务合同中规定的商业电子数据交换 (EDI)）来实现的。
提高电子商务业务效率和创新
摘要：本研究旨在分析人工智能 (AI) 在电子商务业务决策中的作用，重点关注其对效率、创新和竞争优势的影响。本研究采用定性方法，通过文献综述来探索人工智能在电子商务中的应用。人工智能能够实时分析大规模数据，支持更高效、更准确的战略决策。该技术还通过推荐系统和增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的集成等功能促进创新，增强客户体验。此外，人工智能通过个性化服务和利用大数据来设计卓越战略，增强了公司的竞争力。研究结果表明，人工智能不仅可以提高运营效率和创新，而且是数字时代企业可持续发展的关键要素。