“没有足够的数据建议或反对执行常规磁共振成像以筛选脑转移的情况。由于HER2+晚期乳腺癌患者脑转移的发生率很高,临床医生的大脑MRI阈值应低。”
摘要:研究调查了供应链管理实践对Covid-19大流行时代Obuasi Goldfields的运营绩效的影响。该研究采用了描述性横断面调查。从代表的总人员Obuasi Goldfields随机选择了108名员工:高级经理,经理和助理经理。该研究有目的地采样,他们在Covid-19- 19日大流行时出现。一份问卷用于收集研究数据。该研究的结果表明,信息共享水平是最大的实践,其次是战略供应商,以及在Covid-19时代Obuasi Goldfields的供应链管理实践方面的客户关系。该研究进一步发现,供应链管理实践对Covid-19时代的Obuasi Goldfields的运营绩效产生了影响。基于结果,得出的结论是,在Covid-19时代,在Obuasi Goldfields的供应管理实践中实践了信息共享水平,战略供应商合作伙伴关系和客户关系。
- | 2 | - 5. 鉴于印度航运总局于 2017 年 8 月 11 日发布了 2017 年第 07 号商船通知,推出了用于招募印度海员的电子移民系统,旨在解决未经许可的 RPS 机构招募并安置在悬挂外国国旗船只上的印度海员所面临的挑战。该系统用于规范和监督招募,确保透明度和遵守规定。 6. 鉴于自成立以来,该局已与印度船东和 RPS 提供商进行了一系列审查和指导会议,以简化将海员数据上传到电子移民系统的流程,确保其有效运行。 7. 鉴于在电子移民系统内,RPS 机构在招募过程中会被引导至特定页面,以便他们提交海员数据。提交所需数据后,系统会向海员注册的电子邮件 ID 以及 RPS 机构注册的电子邮件 ID 发送一条系统生成的短信提醒和电子邮件,从而确认通过 RPS 机构为指定船只招募海员。8. 鉴于上述上传的数据也会每三 (03) 小时分批在线传输到移民局 (BoI),与通常的移民清关 (EC) 数据批次一起传输。抵达移民检查站后,数据已输入系统的海员的信息随时可供 BoI 官员核实,并方便其顺利从机场或海港通行。9. 鉴于在离开印度并抵达入港后,报告了以下情况:1. 无良/欺诈的 RPS 机构经常建议海员加入其他船只
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具,以改善政策流程和结果。过去十年来,人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾,以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现,学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望,认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而,关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中,我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训:1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用;2) 关注现有和成熟的人工智能技术,而不是投机性的承诺或外部压力;3) 从要解决的问题开始,而不是要应用的技术;4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
放射学实践高度依赖于技术,因此当前的创新和进步对这一快速发展的行业做出了重大贡献。从手动胶片处理到自动处理阶段,再到最近使用的数字日光图像处理的转变就是由于技术进步而发生的此类变化的一个例子。1 这些技术进步彻底改变了临床放射学的实践,特别是引入了横断面成像模式,如计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。临床放射学实践的当前趋势包括整合人工智能 (AI) 和相关应用,以改善患者护理并加强该领域的研究。2,3 在资源匮乏且面临医疗基础设施不足等独特挑战的环境中,有必要讨论这些现代创新对临床放射学实践的未来影响。
氮是植物生长和生产力的关键营养素,但在农业中使用的不确定是经济和环境挑战。增强氮的使用效率(NUE)对于促进可持续的作物生产和减轻氮损失的负面影响,例如水污染和温室气体排放至关重要。本评论讨论了旨在改善NUE的各种策略,重点是农艺实践,遗传进步和综合管理方法。与精确的农业技术一起探索了传统的农艺方法,包括氮施加分裂和使用受控释放肥料,这可以根据作物和土壤条件实时调整对氮的实时调整。遗传学和生物技术的进步,例如常规育种,遗传修饰和基因组编辑,已促进了氮的摄入和吸收和同化的改善的作物品种的发展。此外,包括氮固定细菌和菌根真菌在内的有益微生物的作用被强调为增强氮的可用性和减少对合成肥料的依赖的自然手段。审查进一步强调了可持续的实践,例如基于豆类的农作物轮作,连续覆盖作物和有机施肥,这有助于土壤氮的富集和整体土壤健康。通过结合这些农艺,遗传和微生物策略,可以实现一种整体氮管理方法,从而最大程度地提高作物产量,同时最大程度地减少环境影响。这种综合策略支持弹性和可持续的农业系统的发展,从而促进了长期的土壤生育能力和生产力。
使用开创性的人工智能平台,弗林德斯大学研究人员评估了最近在南澳大利亚医院试用的心脏AI工具是否实际上有可能协助医生和护士快速诊断急诊部门的心脏问题。
我们的律师讨论了生成AI如何革新药物发现,临床前测试和临床试验。他们概述了知识产权,产品责任和数据隐私领域的关键相关风险,同时共享可行的策略以减轻这些风险并确保强大的AI治理。