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Maria-Pia Victoria-Feser – 统计学教授
研究 我的主要研究兴趣是统计方法及其在不同领域的应用。我首先开发了稳健的估计和推断方法，以应用于经济学（福利分析、风险分析）和心理学（心理测量）。我还对计算统计学感兴趣，并开发了复杂模型（潜在依赖结构、缺失数据）、时间序列（信号处理）和高维模型选择的估计方法。我的出版物通常与以前的博士生或其他大学的学术研究人员和/或方法统计领域之外的研究人员合作撰写。我总共发表了 8 本书的章节、5 本论文集、1 本书和 40 篇同行评议期刊文章（30 篇在 Scimago 期刊排名中排名第一），其中 11 篇发表在统计学的四种主流期刊之一，2 篇发表在经济学的五种主流期刊之一。
英国妇科癌症学会/英国妇科病理学协会在
为了管理这一增加的需求并确保在护理途径的早期进行测试，涉及外科医生，肿瘤学家或临床护士专家到“主流”种系测试的交付模式已在英国的中心开发，从而提高了吸收并减少了遗传结果的时间。11、13、15、16在这些模型中，癌症治疗咨询顾问的临床护理团队，并向所有诊断为EOC的患者提供种系测试；只有发现具有致病性变异或不确定意义的变体的患者（VUS）被转移给临床遗传学服务。一些主流模型将测试限制为定义的组织学标准（例如，高级浆液或子宫内膜类药物），其他模型将测试限制为年龄组（例如70岁以下），导致了很大的可变性，并且约有30％的符合条件的患者未得到测试。17
管理式医疗组织服务最终报告
纽约州 (NYS) 是全美医疗补助人口第二多的州，仅次于加利福尼亚州，也是 41 个采用医疗补助管理式医疗模式而非单纯按服务收费模式的州之一。管理式医疗组织 (MCO) 覆盖了纽约州大约 80% 的医疗补助参保者，或者说，在纽约州大约 700 万医疗补助成员总数中，约有 600 万 MCO 参保者。三种最大的 MCO 类型是主流（92% 的参保者）、健康和康复计划（HARP，3%）和管理式长期护理（MLTC，5%）。纽约州使用“任何愿意计划”认证模式来授权其 MCO 参与市场。在 41 个实施医疗补助管理式医疗的州中，纽约州是六个不使用采购来选择 MCO 的州之一。纽约州的医疗补助管理式医疗 (MMC) 计划有着不断创新的历史，这得益于该州长期以来的大量投资和努力。然而，与该国许多其他 MMC 计划一样，纽约州的 MMC 计划仍然面临重大挑战，并有改进的机会。本报告重点介绍 MMC 计划目前面临的挑战，并探讨应对这些挑战的潜在解决方案，重点是合同方式和执行。本报告发现，MLTC 市场面临的挑战最为严峻。相对于同类州市场，纽约州拥有大量 MLTC 计划，其中许多计划的注册率较低。这种组合导致管理成本增加和盈利能力下降、会员投诉率上升、供应商负担增加以及州资源紧张，无法有效管理这些计划。MLTC 的其他关键问题包括计划与 Medicare 的整合有限、计划质量低于标准（尤其是在北部地区）以及衡量可及性和质量的挑战。鉴于许多挑战源于市场分散，使用采购作为选择最佳数量和计划集的机制是实现变革的潜在关键杠杆。纽约州主流市场在市场构成方面面临着类似的挑战。纽约州主流市场拥有的计划数量比除一个同类州外的所有同类州都要多，这给会员、提供商和州带来了痛点。尽管平均而言，主流计划在质量和成本方面优于同类州，但许多计划表现不佳（即成本高而质量低）。推动竞争并通过采购选择最佳计划可以提高整体绩效。从市场构成到医疗服务，行为健康 (BH) 是主流和 HARP 面临的最大挑战。尽管州政府持续投入和努力，但 BH 面临的主要挑战是获取途径不足、BH 护理管理模式和服务利用率低以及过去几年 BH 质量指标改善有限。虽然这些挑战不仅仅是管理式医疗的责任，但当前市场受到 HARP 产品设计决策的影响，护理管理中角色和职责重叠，以及合同执行困难。采购将使州政府能够全面重新思考管理式医疗中的 BH 模式。应对 MLTC、Mainstream 和 HARP 中发现的挑战需要采取整体战略。本报告重点介绍州政府在 MCO 管理中的三个杠杆：选择计划、优化示范合同以及通过持续监督 MCO 绩效来执行示范合同。所有三个杠杆必须协同工作才能实现预期结果，并且这些杠杆通常相互依存。例如，各州利用重新采购机会来改善合同标准并明确执行机制。
太平洋岛屿的交通选择 • …及其适合性...
• 为小岛屿发展中国家制定国家交通战略的指南和工具。 • 由 Nicole Baker 领导的工作，由新西兰外交和贸易部 (MFAT) 资助。 • 考虑了 8 个主题中的 37 种当前或未来潜在的“主流”交通方式和服务：
2023 年 1 月（第二部分） - 时事
¾ 教育-就业走廊：印度的教育体系需要通过将职业学习与主流教育相结合并在学校（特别是在公立学校）提供正确的指导来加强，以确保学生从一开始就被引导到正确的方向并了解职业机会。
EU电池需求和供应2019-2030在全球环境中 电池创新路线图2035白皮书 20240528 -Eurobat关于碳的草稿格式的反馈... 欧洲委员会草案的反馈补充法规（EU）的法规（EU）2023/1542欧洲议会和理事会的
•锂离子和基于铅的电池将是到2030年的两种主流技术，并且两者都必须满足预期的需求增加和不同的应用•基于欧盟的电池电池行业将保持强劲的地位，并且能够达到预计的增长，但对R＆D的投资将在R＆D中持续投资，但是需要增强的欧洲电池工业•欧洲灯泡电池行业的能力才能为增长的需求提供2023的需求。•欧盟电池市场价值从2019年的150亿欧元增长到2030年的350亿欧元。Eurobat - 欧洲汽车和工业电池制造商的协会 - 如今，由领先的能源咨询公司Avicenne Energy生产的独立市场报告发布了“欧盟电池需求和供应（2019-2030）”。这项研究涵盖了当今市场上的主流电池技术 - 铅，锂和基于镍的技术 - 以及许多其他化学物质，涵盖“汽车”（12V和XEV）以及“工业”（固定和运动）应用程序的关键结论。
2024 年 SEND 充足性报告 - 伍斯特郡议会
根据 1996 年《教育法》第 14 条，伍斯特郡议会 (WCC) 负有法定责任，确保有足够的学校名额来满足我们管辖范围内所有儿童和年轻人的需求。这包括考虑为有特殊教育需要和残疾 (SEND) 的儿童和年轻人提供教育。此外，1996 年《教育法》第 315 条要求对有特殊教育需要和残疾的儿童和年轻人的安排进行审查。2014 年《儿童和家庭法》和《0-25 岁特殊教育需要和残疾行为准则》(2015 年) 1 也对地方当局提出了要求。《行为准则》规定，“所有儿童和年轻人都有权接受适当的教育，这种教育适合他们的需求，促进高标准并发挥他们的潜力。” （《特殊教育需求行为守则》第 6.1 段）“特殊教育需求”是一个法律定义，指的是有学习困难或残疾的儿童和年轻人，他们比大多数同龄人学习困难。“特殊教育规定”是针对同龄其他儿童或年轻人提供的教育或培训规定，是额外的或不同的规定。（《特殊教育需求行为守则》第 15-16 页）。《2014 年儿童和家庭法》在有关有特殊教育需求的儿童和年轻人应在何处接受教育的决定方面确保了主流教育在法律上的一般推定，而《2010 年平等法》则为残疾人提供保护，防止歧视（《2015 年行为守则》第 1.26 段）。有特殊教育需求的儿童和年轻人有不同的需求，可以在各种主流或专业环境中得到有效的教育。大多数有特殊教育需求的儿童和年轻人将在当地主流教育中得到满足。这被称为特殊教育需求支持。主流教育机构必须尽最大努力确保有特殊教育需要和残疾的儿童得到他们需要的支持。教育、健康和护理计划 (EHCP) 适用于需要比通常通过 SEN 支持获得的更多支持的 25 岁以下儿童和年轻人，并列出了满足这些需求所需的额外支持。除了主流教育的一般假设外，拥有 EHCP 的儿童的父母和拥有 EHCP 的年轻人有权寻求进入特殊学校、特殊的 16 岁以上机构或专科学院的机会（《实践守则》2015 年第 1.38 段）。伍斯特郡的儿童和年轻人计划 2 概述了对所有人公平和卓越的信念，以及为儿童和年轻人实现最佳结果的目标。这可以通过以及时和有目的地评估和满足 SEND 来满足。伍斯特郡的 SEND 战略提出了这样的愿景：“在伍斯特郡，我们希望所有有特殊教育需要和/或残疾的儿童和年轻人都能真正被视为和尊重个体，并发挥出他们最大的潜能” 3 。有关伍斯特郡 SEND 目标的更多信息，也可以在全龄自闭症战略中找到。 4
高等教育战略规划简介
• 必须跟上内外部需求 • 快速变化的环境 • 注重效率 • 项目审查和淘汰 • 数据驱动的决策制定 • 需要将规划与预算联系起来 • 确定并调整战略规划以跟上步伐；它在 20 世纪 90 年代和 21 世纪成为主流，至今仍是如此
报告的声音-KPMG LLP
阐明ISF对主流媒体的澄清纸条列出了确定主流媒体的标准，标准和标准如下：•英语/区域报纸，商业/财务新闻报道，在印度报纸注册商注册的印度报纸签署师及其数字版本及其数字媒体•在线浏览器•Indial/Inderial in Indigity Andival Andistion Artistion/Indial Indial Indial Indial Indial Indial Indial Indial Indial Indial Indial Indial Indial（Indigried Andiper）（ Paywall和News Regremator）•在印度政府下，在信息和广播部注册的英语和其他商业新闻渠道•社交媒体上述新闻来源的处理（所有其他社交媒体都被排除在外）。关于国际新闻来源，上市公司的董事会必须在其重要性政策中指定以下几点：•公司拥有物质业务运营的外国管辖权清单（如果有）； •此类司法管辖区的业务/财务新闻列表 - 公司为了遵守谣言验证要求
使用视觉语言模型端到端自主驾驶
自主驾驶技术一直在迅速发展。主流体系结构涉及将整个管道分为几种不同的功能，例如感知，本地化和映射，预测，计划和控制。这个过程被认为是绩效，安全性和解释性之间的不错的权衡。但是，尽管驾驶员辅助系统（L2至L3）开始占据很大的市场份额，但高级（L4+）自主驾驶仍然落后于大规模生产。背后有几个原因：复杂的体系结构：当前的主流溶液具有二十次甚至更多模块。由于计算功率限制，单个模块的性能上限不高；系统中的内部接口太多，很难传输和优化。本地和整体优化目标有时需要冲突，因此很难观察到绩效的改进。高成本：随着模块数量的增加，研发/维护/人力成本飙升。重复发明，