“团结一致”是一项五年计划,其行动领域侧重于促进全民和爱尔兰卫生服务管理局 (HSE) 工作人员的积极心理健康。这是 HSE 首次制定促进积极心理健康的计划。该计划采用生命历程方法,包括与普通民众相关的行动。它考虑了特定人群的需求,例如儿童和年轻人、劳动年龄人口、老年人和其他优先群体,还将特别考虑如何将该计划的覆盖范围扩展到卫生服务之外。“团结一致”的时机非常重要,因为该国正在摆脱长期反复的封锁,以及因 Covid-19 疫情而导致的爱尔兰各地医护人员、家庭和个人所经历的困难。
该计划为应对 COVID-19 疫情带来的挑战性局面的全面政策应对铺平了道路。该计划下的政策旨在实现可持续经济增长,重点是公平的财富分配、人民的福祉和环境可持续性。第十二个五年计划引入了一种新的变革方法,该方法基于三个主题、四个催化政策推动因素和 14 个游戏规则改变者。这种新方法对于为马来西亚的未来奠定坚实基础至关重要,并充当了恢复经济增长、应对社会经济挑战、平衡区域发展和增强国家竞争力的催化剂,使国家成为世界舞台上更具弹性和可持续性的参与者。
第五单元:印度泰米尔纳德邦的经济与发展管理(20 个问题)印度经济的性质 - 五年计划模型 - 评估 - 计划委员会和 Niti Aayog;收入来源 - 印度储备银行 - 财政委员会 - 联邦和州政府之间的资源共享 - 商品和服务税;经济趋势 - 创造就业机会、土地改革和农业 - 科学技术在农业中的应用;工业增长 - 农村福利导向计划 - 社会问题 - 人口、教育、卫生、就业、贫困;社会公正和社会和谐是社会经济发展的基石;泰米尔纳德邦的教育和卫生系统;泰米尔纳德邦的地理及其对经济增长的影响;政府的福利计划;当前的社会经济问题;时事。
该报告强调了中国国家政府和省政府在其14五年计划中取得的重大进展,这是为了减少温室气体(GHG)排放的基础,并适应未来几十年的气候变化。该基金会包括行政变更,例如有关改善空气质量和减少温室气体排放的政策的机构间协调,以及保存生态系统,隔离碳和促进气候适应的政策变化(第2.2.2节)。该基金会还包括工业政策的重大变化,包括大量扩大可再生能源的计划(第3.1节)并实施低碳工业过渡策略(第3.2节)。它还包括绿化运输(第3.4节)和建筑部门(第3.5节)的目标和策略。
但数字化也对经济增长和风险加剧了现有鸿沟或创造新的挑战。同样,确定公共和私营部门以及民间社会的角色和比较优势对于建立可持续和包容的国家数字转型旅程至关重要。本文将探讨数字经济的关键原则及其对不丹的意义,包括在最新的五年计划的背景下。它还将解决“跨越”的机遇和风险。特别是,本文将确定不丹如何塑造基于该国的核心优先事项和原则(从可持续性到幸福)建立的数字经济,并以不丹最大的国家资产为基础:其人口的人力资本。以及“具有不丹人特征的数字化转型”的潜力,将该国定位为区域和全球数字领导者。
为了更好地为持续变革和不确定性做准备,中国正在加速其双重流通经济战略,该战略优先考虑发展由国际贸易补充的主要国内经济。与中国的第14个五年计划保持一致,并适应日益复杂的运营环境,CITIC概述了一项更新的开发策略,该战略着重于全面的金融服务,高级智能制造,高级材料,新消费,新的消费和新型城市化。这五个细分市场将使用五个平台矩阵:金融,工业,资本投资,资本运营和战略投资平台。我们将利用集成,协作和扩展来建立持久的企业,并巩固Citic品牌作为我们运营的领域领导者的定位。
对于关岛人来说,“数字鸿沟”不是一个遥远的概念。这是由于我们的遥远位置,高昂的互联网访问成本以及这些因素造成的错过的机会而导致的有形劣势。这种划分为在生活的各个方面,涵盖教育,医疗保健和就业的各个方面都构成了一个巨大的障碍。这尤其影响了K-12学生,他们在较牢固的地区无法获得同行可用的关键发展工具。在当今的世界中,远程工作和数字素养不仅是可能性的,而且是日常生活的基本组成部分,直接且负担得起的高速互联网的不可用使我们的整个社区处于竞争不利。我们的战略五年计划旨在消除这些障碍并引入更具包容性,数字连接的社会。
美国国家理工学院Jamshedpur(NIT Jamshedpur)是一家国家重要的研究所,位于印度贾坎德邦的Jamshedpur。于1960年成立为区域技术研究所,于2002年12月27日升级到美国国家理工学院(NIT),并以视为大学的地位升级。这是印度的31个尼特人之一,因此直接在人力资源开发部(MHRD)的控制之下。这是印度政府第二五年计划(1956 - 61年)建立的八个nit链中的第三个。该研究所有十二个部门,包括工程,科学和人文科学。该研究所在各种流中提供4年技术学士学位。该研究所还提供了各种流的硕士学位和博士学位。该研究所与寻求
NHS 1中加速基因组医学的2022策略提出了一项五年计划,以嵌入NHS的基因组学,提供公平的测试以改善健康结果并实现精确医学并利用研究,创新和数字能力来开发服务。AI不是灵丹妙药,重要的是要用于支持更广泛的服务和劳动力策略而不是转移资源。但是,在基因组学服务中使用AI有可能提高效率,以减少积压和减轻劳动力的压力并提高能力,例如诊断和预后。在大规模上提供AI的先决条件 - 策划的数字数据集,有效的计算基础架构和技术专长 - 也可能会为服务带来更广泛的影响。