本文批判性地研究了农业经济学的不断发展的领域及其向可持续发展过渡的必要条件。传统的农业实践通常与环境退化,资源消耗和社会不平等有关。本文回顾了农业经济学的当前状态,确定了主要挑战,并提出了一个框架,以重新定义与可持续发展原则保持一致的学科。它提供了对该主题的全面概述,证明了对农业经济学的问题和挑战的清晰了解。它为农业经济学在促进可持续发展方面的作用提供了宝贵的见解,并为重新定义了满足未来需求的学科提供了一个结构良好的框架。这项研究强调了农业经济学在实现可持续发展中的不断发展的作用,重点是挑战和机遇。这些方法涉及彻底的文献综述,分析可持续农业,经济工具,技术创新和社会层面的原则。来自不同地区的案例研究说明了可持续实践的成功实施。这些发现强调了农业生态学,经济激励措施和市场机制在促进可持续农业中的重要性。精确的农业和生物技术作为关键技术出现,但道德考虑是至关重要的。社会方面,包括农村发展和性别平等,在实现可持续性中起着至关重要的作用。评论确定了采用的障碍,并提出了未来的研究指示以推进该领域。总的来说,审查倡导农业经济学的范式转变,强调需要采取全面,跨学科和可持续的方法来应对全球挑战,并为更可持续的未来做出贡献。
双重转型(5)正在改变就业岗位和整个行业,颠覆劳动力市场需求,并导致许多行业出现技能短缺。如今,90% 的工作都需要数字技能,但只有 54% 的人口具备这些技能。欧洲必须大规模提高和重新培训劳动力,才能在全球竞争中站稳脚跟。国家职业教育与培训体系已经做出调整,促进了劳动力流动和终身学习,并创造了新的培训和认证形式。超过一半的欧盟成员国已经开始或计划将微证书(包括数字证书)纳入其国家资格框架,以赋予其价值并便于比较。学习者越来越需要更短、更灵活的再培训或提高技能模式,以适应他们的日程安排、专业需求和工作与生活的平衡。虽然职业教育与培训体系一直在适应需求变化,例如在模块化和纳入部分资格方面,但微证书往往更能满足即时需求,例如灵活的、以学习者为中心的途径。微证书有多种用途。这些用途包括提供进入劳动力市场的切入点,例如食品、护理和清洁服务,以及提供先进和 IT 密集型制造业中高价值的专业补充解决方案。它们有助于塑造创新集群等工业生态系统,并在商业创新甚至区域经济重组中发挥作用。它们面向当地需求并通过全球平台提供。有些可以快速、有针对性地应对特定技能差距,而另一些则嵌入综合技能战略中。框 1. 欧盟清洁行业的技能和培训
阿尔茨海默氏病是全世界死亡的主要原因之一,也是全球最重要的公共卫生问题之一。Taurx将有助于通过清晰的数据来满足这种未满足的需求。在英国,托尔克斯(Taurx)通过创新的许可和访问途径(“ ILAP”)积极寻求药品和医疗保健产品监管机构(“ MHRA UK”)的批准。Taurx于2022年5月获得了创新护照,标志着批准过程的第一阶段,表明MHRA英国对这种药物对阿尔茨海默氏病的重要性的认识。
美国食品药品管理局的生物制品评估与研究中心 (CBER) 制定了生物制品有效性与安全性 (BEST) 计划,以确保生物制品的安全性和有效性。BEST 使用人工智能和自然语言处理等新方法,利用真实世界数据开展生物制品安全监测。还设想建立一个分布式网络和一个创新方法交换平台。已有几份出版物获得批准。请参阅 BEST 以获取列表。BEST 最近发表的一份出版物使用大型商业保险数据库近乎实时地评估了 COVID-19 疫苗的安全性,证实了 mRNA 疫苗接种后心肌炎/心包炎和过敏反应的先前已知的安全信号。BEST 监测将继续识别可以进一步探索的感兴趣的安全信号。查看 BEST 研讨会系列,了解有关监测和真实世界数据方法的每月更新。
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要:在不断变化的现代商业环境中,有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要,它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外,本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变,强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上,绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而,人工智能技术带来了转变,使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候,人工智能可以处理大量数据,这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程,从而提高准确性、客观性和效率,并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面,传统方法(例如人工智能驱动的流程)促进了持续的数据评估和收集,从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用,从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词:服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时,这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营,为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2],该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面,例如数据收集和处理,从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外,人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别,从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法,从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性,以帮助
英特尔致力于尊重人权,避免参与侵犯人权的行为。请参阅英特尔全球人权原则。英特尔的产品和软件仅用于不会导致或促成违反国际公认人权的应用程序。性能因使用、配置和其他因素而异。了解更多信息,请访问 www.Intel.com/PerformanceIndex 性能结果基于配置中所示日期的测试,可能无法反映所有公开可用的更新。请参阅备份以了解配置详细信息。没有任何产品或组件可以绝对安全。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或激活服务。英特尔不承担所有明示和暗示的保证,包括但不限于适销性、适用于特定用途和非侵权的暗示保证,以及因履行过程、交易过程或贸易惯例而产生的任何保证。英特尔不控制或审计第三方数据。您应咨询其他来源以评估准确性。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被视为他人的财产。
•PGY-1能力领域,目标和目标(CAGOS)•PGY1药房的协调,PGY1托管护理和PGY1社区的实践•核心技能集:患者护理,实践进步,领导力和教学/教育。•用于不同计划类型的居民可交付成果•2024年7月实施•计划需要更新2024-2025的学习经验•PGY-2能力领域,目标和目标(CAGOS)•修订将在PGY1 Cago Harsonization完成后开始,•Pharmacademic TM Builds以支持New Cagos
GSK PLC(LSE/NYSE:GSK)与全球衰老联盟(GCOA)合作,宣布了IQVIA人类数据科学研究所(IQVIA Institute)的一份新报告。该报告由GSK资助,探讨了健康疫苗的社会和结构决定因素在五个全球五个全球城市的成人疫苗接入和吸收中的作用。比利时布鲁塞尔;美国芝加哥;英国曼彻斯特;和纽约市,美国。今天发布的数据表明,即使在一个城市内,也应实施政策,例如改善药房或其他疫苗接种点,以推动公平的成人免疫接种。关键发现包括:•在布鲁塞尔和曼彻斯特,更容易获得药房和其他疫苗接种点与较高的疫苗接种有关,布鲁塞尔的其他因素包括获得疫苗的运输和补偿。•在曼谷,一个地区内的成人疫苗使用与疫苗接种点的数量,例如医院和诊所,以及该地区经济增长的指标。•在纽约市和芝加哥,家庭收入,教育和房屋中位价与所有研究的疫苗的疫苗接种率高度相关。种族和种族在两个城市的吸收中也起着重要作用,高加索人口更有可能接种疫苗。
航空当前选定社区 # 姓名 等级 设计 设计(仅限 13X7) 1 PATTERSON, DAVID M. LT 1320 1327 NFO VAW 2 COLLINS, ADAM L. LT 1320 1327 NFO VFC 3 MARTINEZ, JOSHUA R. LCDR 1320 1327 NFO VFC 4 MCCALDEN, KATHERINE M. CDR 1325 1327 NFO VAQ 5 PALMER, TARA A. LCDR 1320 1327 NFO VAQ 6 COFFEY, KYLE D. LCDR 1310 1317 VR 7 DAMICO, SEAN C. LT 1310 1317 VR 8 DATKO, JULIA M. LT 1310 1317 VR 9 EMERSON,RILEY J. LCDR 1310 1317 VR 10 FLEMING,AARON D. LT 1310 1317 VR 11 FREY,ELIZABETH A. LT 1310 1317 VR 12 GREINER,KATIE M. LCDR 1310 1317 VR 13 GREINER,SEAN R. LCDR 1310 1317 VR 14 GREWAL,SHUBEG S. LT 1310 1317 VR 15 HALL,ORION E. LCDR 1315 1317 VR 16 HENDRICKS,THOMAS R. LCDR 1310 1317 VR 17 HILDEBRAND,MATTHEW A. LCDR 1310 1317 VR 18 HOLIAN, DANIEL J. LCDR 1315 1317 VR 19 IANNACONE,KEVIN M. LCDR 1310 1317 VR 20 IRELAND,ANDREW C. LT 1310 1317 VR 21 KAPLAN,ROBERT C. LCDR 1310 1317 VR 22 LEE,DANIEL M. LT 1310 1317 VR 23 LITTLE,CAMERON M. LT 1310 1317 VR 24 LORENZ,JASON C. LCDR 1310 1317 VR 25 LUTZ,LAURA A. LT 1310 1317 VR 26 MCMAHON,JAMES F. LT 1310 1317 VR 27 NOEL,NATHAN J. LCDR 1310 1317 VR 28 皮尔斯,克雷格 R. LT 1310 1317 VR 29 波沃利,辛詹 A. LCDR 1310 1317 VR 30 沙克,弗雷德里克 L. LT 1310 1317 VR 31 特赖恩,马修 D. LCDR 1310 1317 VR 32 威尔逊,尼古拉斯B. LCDR 1310 1317 VR 33 伯杰,威廉 E. LCDR 1315 1317 VTP 34 坎贝尔,马克 W. LCDR 1310 1317 VTP 35 埃利斯,雅各布 R. LCDR 1310 1317 VTP