XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsummary
iCat博茨瓦纳 - 最终摘要报告（由UNEP ...
•增加国家温室气体库存团队。•为温室气体清单的每个部门设置一个任务组，其中所有任务组中的私营部门。•加强现有的国家温室气体库存团队，以跟踪适应和缓解措施，以监视NDC的实施。•建立NCCC成员和国家温室气体库存团队的能力，以确保他们有效执行其任务。•加强机构安排和数据报告/共享领域的法律框架，尤其是该国的统计法和气候变化响应政策。•制定了将该国NDC主流化为NDP的国家战略。•建立一个数据管理系统，以通过气候变化焦点管理NDC。•开发用于温室气体排放库存的质量保证/QC框架。•加强现有的制度安排，以确保实现制度安排的垂直和水平整合。
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 诊断错误每年影响超过1200万美国人，耗资超过1000亿美元（第5、15页）。- 基于AI的技术提供了诸如较早的疾病检测，更一致的数据分析和改善患者的访问效果（第10、11、12页）。- 几种ML技术有助于诊断癌症，糖尿病性视网膜病，阿尔茨海默氏病，心脏病和Covid -19。这些工具主要使用图像数据（X射线，MRI等），但不像其他数据类型一样（第11、12页）。- 美国大多数主要医疗中心使用了一种心电图监测技术，而另一种Covid -19检测技术仅在少数大学和研究机构中使用（第6页）。- ML诊断技术尚未看到广泛采用（第14页）。- 公司报告采用水平的不同；一种ECG技术被广泛使用，而Covid-19的另一种则仅限于研究（第6、14页）。- 医疗提供者通常会犹豫采用ML技术，直到现实世界的绩效得到很好的表现为止（第6、23页）。- 三种新兴方法是自主，适应性和面向消费者的ML诊断（第17页）。- 自适应ML，使用新的患者数据更新算法，可能会提高准确性，但也可能导致不一致的性能（第17-19页）。- 自主系统可以降低成本，提高能力并提高准确性，但是它们的创造和采用可能很困难（第18-19页）。- 面向消费者的工具提供了增加的患者访问和更广泛的数据收集，但也需要采取其他步骤来确保适当的结果（第21-22页）。- 采用ML的挑战包括在各种临床环境中展示现实世界的表现，确保技术满足实际的医疗需求，并在现有的监管框架中弥合差距（第23-27页）。- 研究表明，在临床部位之间的性能可能会有很大的不同，从而强调了对特定地点验证的需求（第23-24页）。- 关于算法验证和采用技术的监管差距，特别是对于具有适应性能力的人（第26、33页）。- 解决这些挑战的政策选择包括激励对ML技术的评估，扩大对高质量数据的访问以及促进开发人员，提供者和监管机构之间的协作（第28-31页）。
2022-2025 年特殊教育需求和残疾战略草案摘要
在贝德福德郡中部，我们将努力让每一位有特殊教育需要和残疾 (SEND) 的儿童和年轻人拥有最好的人生开端，让他们无论是在家里还是在社区中都能感受到被包容和被重视的童年。我们的目标是让每一位儿童和年轻人都能在教育方面取得好成绩，并在成年后实现他们的愿望，这样他们就可以作为健康、有吸引力和有贡献的社区成员在社会上占有一席之地。我们致力于建立一个具有包容性文化的当地，让专业人士和服务感到受到重视，使他们能够与家庭建立有意义的关系，从而有所作为。我们的服务将通过在合适的时间提供给有特殊教育需要和残疾的儿童和年轻人，从而改变他们的生活。
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 自动化技术取代了人工劳动，可能会减少劳动力需求，工资和就业（第198-201页）。这种位移效应可以使每个工人的工资和产出分离，从而导致劳动力占国民收入的份额下降（第198页）。- 虽然自动化的生产率提高，但它们可能并不总是抵消工作损失（第202-205页）。创建新任务是一项至关重要的平衡力，但是不能保证这个过程，并且可能落后于自动化，这可能会导致整体生产率增长速度较慢（第205-207、210-211、223-224页）。- 由于工人重新分配和技能不匹配所需的时间，自动化技术的引入会导致经济调整缓慢（第199，208-209页）。这种不匹配可以降低生产率的提高并加剧不等式（第221-223页）。由资本补贴等因素驱动的过度自动化也可能会阻碍生产率（第210-211，224-226页）。- 新任务的创建是反对自动化负面影响的重要反击力（第205-207、217-218页）。但是，新任务的发展需要投资，并且可以以其他技术进步为代价来阻碍自动化（第223-224页）。- AI可能无法取代所有人类劳动，因为其当前的应用集中在特定的，定义明确的任务上（第207页）。但是，新任务和工人技能要求之间的技能不匹配可以大大减慢适应性（第221-223页）。- 公司应预期技能不匹配并投资于培训计划，以帮助员工适应自动化创建的新任务（第223页）。通过政策调整来解决过度自动化并促进创建新的，劳动力密集的任务可以减轻对工人的负面影响（第224-226页）。
