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欧洲的市场和监管改革的事实表，以确保供应链的可用性和弹性
欧洲药品致力于改善所有欧洲人获得药物的机会。然而，欧洲各地的许多患者都面临限制损害公共卫生的药物的机会。2019-2024欧盟立法机关应通过优先考虑所有欧洲人获得基本药物的优先级，重塑制药政策。公平访问是一个可实现的目标，因为大多数基本药物已经是通用或生物仿制药。量身定制监管途径以维护，批准和监管学习，并在参考药物的排他性丧失时实现多源竞争。修订了变化法规和变化分类指南，以反映科学和远程信息处理工具，以优化调节过程，避免重复并对短缺或紧急情况（通过目标操作模型）产生更快的反应。应删除更广泛使用CP，DP和RUP的当前限制。为了防止持续整合市场和制造业，应通过采购改革来增强供应链弹性，该改革包括价格以外的标准，并鼓励多家制造商提供市场。对供应和随后的罚款施加更强大的义务，将增加对制造商的需求，而没有奖励，从而增加了整合。任何药品的库存都必须合理地进行：清晰的需求，融资和管理库存，以防止制造能力压力和潜在的浪费无用药物处置。目录不协调的国家库存需求应被拒绝，因为这将分布内部市场，增加成本并破坏欧盟的团结。本文档为欧洲开发药物的主要优先事项，应反映在欧洲的药物策略中。
回收西班牙的碳税收入。对选定绿色改革的环境和经济评估。 Documentos de TrabajoN.º2119。
在没有重大行动来遏制二氧化碳（CO 2）和大气中其他温室气体（GHG）的积累的情况下，全球变暖将继续，存在极端天气事件的风险，更高的海平面和自然世界的破坏。1，从简单的经济角度来看，这一过程可以看作是由于产生成本而不是纳入温室气体排放的社会成本而导致的市场失败的结果。由于生产的私人成本并不能反映出这些社会成本，因此数十年或几个世纪以来，这与社会上最佳的排放相比，这导致了更大的排放。有几种替代方法可以内化来自温室气体的外部性。一个是所谓的鸽子税。对温室气体排放的税收可能是代理减少排放的有效理论选择。另外，考虑到最相关的温室气体（即CO 2）的排放与化石燃料的消耗之间的直接联系，对化石含量2的碳含量2（通常称为碳税）的费用可以达到相同的目的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
华盛顿共识改革与撒哈拉以南非洲的经济表现
在被称为“华盛顿共识”政策的市场导向型结构改革首次实施三十多年后，我们重新审视了政策实施的证据以及这些政策对撒哈拉以南非洲国家社会经济绩效的影响。我们重点关注私有化、财政纪律和贸易开放这三项关键的普遍改革政策，并记录了过去二十年改革者经济绩效的显著改善。继 1980 年代和 1990 年代人均经济增长率最初下降之后，改革实施者在 2000 年后经历了人均实际 GDP 增长的显着增长。我们用四个国家案例研究补充了总体分析，这些案例研究强调了有效改革的重要经验教训。值得注意的是，在实施市场导向型改革的同时实施有利于穷人的政策的能力在成功的政策执行中发挥了核心作用。
EYFS 改革咨询 - 政府回应
早期基础阶段 (EYFS) 法定框架对所有早期教育机构都是强制性的，包括公立学校、非公立学校、私立学校、所有在早期教育登记册上的托儿所和保姆，以及所有在早期保姆机构注册的保姆。它规定了学校和早期教育机构必须达到的标准，以确保儿童从出生到 5 岁都得到良好的教育和发展，并保持健康和安全。在发布此咨询回复时，EYFS 学习和发展以及 EYFS 概况要求已在 Covid-19 疫情期间停止适用。所有对 EYFS 的引用均指截至 2020 年 4 月 23 日有效的要求以及在取消适用规定后随后恢复的完整 EYFS。1
拉贾斯坦邦配电公司制定行动计划，降低 AT&C 损耗，作为电力行业改革的一部分
拉贾斯坦邦是电力行业改革的先行者之一，这一点从拉贾斯坦邦政府自 20 世纪 90 年代末开始实施的一系列改革，最终实施了电力行业改革计划便可见一斑。电力行业的改革旨在促进和吸引投资，提高供电系统的效率，为全邦人民创造一个发展环境。通过全面改革，拉贾斯坦邦的电力行业在过去十年中取得了重大进展，发电能力不断提高，网络基础设施不断加强，电力供应状况不断改善。大多数消费者已经获得了平均每天 23-24 小时的供电，该邦已实现 100% 的家庭电气化。
1979-1994 年英格兰和威尔士的学校改革
2024 年 2 月 23 日 — 例如，微电子教育计划 (MEP) 及其后续计划。该计划于 1980 年启动，作为一项旨在刺激 LEA 发展的启动计划...