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数字技术对护理院的影响对计划外的二级护理使用率和相关费用
背景：有可能避免养老院居民的大量急诊科（ED）出席。Health Call Digital Care Homes是一项基于应用程序的技术，旨在通过以电子方式记录其观察结果，以简化居民的护理。观察结果由远程临床sta验分三。这项研究评估了健康呼叫技术的效果，以减少计划外的二级护理使用和相关成本。方法：基于干预措施对健康结果和经济影响的回顾性分析。这项研究涉及2018年至2021年英国东北部的118家护理院。经常收集来自达勒姆郡和达灵顿NHS基金会信托基金的NHS二级护理数据与健康电话应用程序中的数据相关联。每月使用广义线性混合模型每月对三个结果进行建模：紧急出勤率，紧急入院和紧急入院的停留时间。采取类似的成本方法。使用模型对每个结果测试了健康调用的影响。发现：分析中使用了来自8,702名居民的数据。结果表明，健康呼叫可将紧急出勤人数减少11％[6-15％]，紧急入院25％[20-39％]和停留时间增加11％[3-18％]（逐月逐月减少28％[24-34％]）。成本分析发现，2018年每位居民的成本降低了57英镑，在2021年增加到113英镑。解释：引入数字技术，例如健康呼吁，可能会大大降低与计划外的二级护理使用情况所产生的联系和成本。
人工智能不插电：为对话式人工智能夏令营设计不插电活动
随着 Siri 和 Alexa 等对话式 AI 应用在儿童中变得无处不在，CS 教育界已开始利用这种流行度作为吸引年轻学习者学习 AI、CS 和 STEM 的潜在机会。然而，向 K-12 学习者教授对话式 AI 仍然具有挑战性且尚未得到探索，部分原因是某些对话式 AI 概念（例如意图和训练短语）具有抽象性和复杂性。一种以引人入胜的方式教授复杂主题的有前途的方法是通过非插电活动，事实证明，这种方法在不使用计算机的情况下非常有效地促进 CS 概念理解。目前正在研究开发用于教授 AI 的非插电活动，但迄今为止很少有研究关注对话式 AI。本经验报告描述了针对中学生的对话式 AI 夏令营的一系列新颖的非插电活动的设计和迭代改进。我们讨论了学习者的反应以及通过实施这些非插电活动获得的经验教训。我们希望这些见解能够支持 CS 教育研究人员使对话式 AI 学习更具吸引力并让所有学习者都能接受。
癌症患者外周插入中心导管计划外拔管的风险因素和预测模型：前瞻性、机器学习
背景：癌症确实代表着重大的公共卫生挑战，而外周插入中心静脉导管 (PICC-UE) 的计划外拔管是患者安全的关键问题。识别独立风险因素并实施高质量的评估工具以在高风险人群中早期发现，对于降低癌症患者 PICC-UE 的发病率至关重要。精准的预防和治疗策略对于改善临床环境中的患者结果和安全性至关重要。目的：本研究旨在识别与癌症患者 PICC-UE 相关的独立风险因素，并构建针对该群体的预测模型，为预测和预防这些患者的 PICC-UE 提供理论框架。方法：收集了 2022 年 1 月至 12 月的前瞻性数据，涵盖了中南大学湘雅医院的 PICC 癌症患者。每位患者都接受持续监测，直到导管拔除。患者分为两组：UE 组 (n=3107) 和非 UE 组 (n=284)。通过单变量分析、最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 算法和多变量分析确定独立危险因素。随后，将 3391 名患者按 7:3 的比例分为训练集和测试集。利用确定的预测因子，使用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法构建了 3 个预测模型。根据受试者工作特征 (ROC) 曲线和 TOPSIS (按与理想解的相似性排序偏好技术) 综合分析选择最终模型。为了进一步验证该模型，我们收集了 2022 年 6 月至 12 月青海大学附属医院和海南省人民医院 600 名癌症患者的前瞻性数据。我们使用 ROC 曲线下面积评估模型的性能以评估区分度，使用校准曲线评估校准能力，并使用决策曲线分析 (DCA) 来衡量模型的临床适用性。结果： 确定了癌症患者 PICC-UE 的独立危险因素，包括身体活动能力受损（OR 2.775，95% CI 1.951-3.946）、糖尿病（OR 1.754，95% CI 1.134-2.712）、手术史（OR 1.734，95% CI 1.313-2.290）、D-二聚体浓度升高（OR 2.376，95% CI 1.778-3.176）、靶向治疗（OR 1.441，95% CI 1.104-1.881）、手术治疗（OR 1.543，95% CI 1.152-2.066）和超过 1 次导管穿刺（OR 1.715，95% CI 1.121-2.624）。保护因素包括正常BMI（OR 0.449，95%CI 0.342～0.590）、聚氨酯导管材质（OR 0.305，95%CI 0.228～0.408）、带瓣导管（OR 0.639，95%CI 0.480～0.851）。TOPSIS综合分析结果显示，在训练集中，复合
荷兰海上风创新指南2024
“我们目前正在经历近期挪威经济的最大重组，”挪威总理乔纳斯·加尔·斯特罗（Jonas GahrStøre）于2022年6月23日宣布，他揭露了绿色工业倡议。通过这项雄心勃勃的倡议，挪威旨在将自己转变为主要的“绿色工业和能源巨头”，利用挪威的自然资源，知识环境，工业专业知识和历史优势。总理斯特雷（Støre）强调了实现这一愿景所需的集体努力，并指出：“我们将共同创造更多有利可图的就业机会，增加对大陆的投资，增加出口并促进减少排放。”认识到未来的巨大潜力，挪威政府积极刺激了电池价值链的增长，与气候中立经济的目标保持一致，并为挪威的能源过渡做出了贡献。通过促进电池价值链的发展，挪威在战略上定位自己，以抓住未来的机会，并在塑造可持续和繁荣的经济中发挥重要作用。
供应链计划团队能源安全部和净零1维多利亚街伦敦SW1H 0ET通过电子邮件发送至：supplychainplan@beis.gov。
苏格兰可再生能源支持供应链计划（SCP）流程的目标，我们欢迎在此咨询中提出的一些澄清和建议。但是，我们将强调，正如我们在先前的咨询响应中所做的那样，SCP流程的逐项项目方法的基本缺陷意味着SCP将不足以实现英国的愿望来实现供应链开发的雄心。，由于我们观察到全球供应链的成本和限制以及在竞争市场中引入的慷慨激励措施的成本和限制增加，这只是在最近几个月变得更加明显，这有可能使投资从英国转移。我们欢迎有关将非价格因素引入CFD计划的最新咨询，但我们仍然认为，一个新的框架可以促进更具战略性和协作的方法供应链开发。
不久前还如此大胆，现在 80% 的目标已司空见惯
不久前还如此大胆，如今 80% 的目标已司空见惯作者：艾伦·贝斯特 似乎已经是很多年前了，Xcel Energy 的首席执行官本·福克站在丹佛自然科学博物馆的讲台上宣布，他的公司有信心到 2030 年实现其六州运营区域内发电量在 2005 年水平的基础上脱碳 80%。他说，这可以使用现有技术来实现。2018 年 12 月的这一声明当时是全国新闻。2017 年 12 月，该公司披露了可再生能源投标，以取代其打算在科罗拉多州普韦布洛淘汰的两台燃煤机组，这也同样是新闻。投标价格低得令人震惊。现在，到 2030 年实现 80% 的计划几乎已成为常态。以科罗拉多斯普林斯的轨迹为例。那里的市议会作为公用事业委员会，于 6 月接受了市政府的建议
SCG Chemicals 的数字可靠性平台如何利用人工智能 APM 来防止意外停机导致其价值链中断
该设施是使用大数据平台和分析软件收集和分析生产和机器操作数据的中心。同时，人工智能和机器学习技术分析设备状态并提供规范性建议和措施。团队访问信息并将其与实时数据关联的速度越快，他们就能越快地解决和识别发生的错误。结果是提高了工厂运营效率，并尽早发现异常，以防止设备损坏或故障。
K-12 人工智能教育的非插电作业
不需要技术的计算机科学 (CS) 教育资源在计算机教育中变得有价值，原因多种多样，包括成本低、易于实施、结合物理/体现交互以及通常具有趣味性 (Nishida 等人，2009 年)。受这些“CS Unplugged”材料的启发 (Bell、Rosamond 和 Casey，2012 年)，过去一两年内开发了一些现有的不需要技术的 AI 教育在线资源。Ali 等人开发了一门针对 AI 伦理的非插电中学课程 (Ali、Payne、Williams、Park 和 Breazeal，2019 年)，Lindner 等人。已经开发了一个六课时的非插电课程，用于教授决策树和强化学习等概念（Lindner、Seegerer 和 Romeike，2019 年）。最近，一些其他未正式发布的非插电 AI 资源已作为课程计划在线提供（Microsoft，n.d.；Group，n.d.；Krueger，n.d.；Seegerer 和 Lindner，n.d.）。