持续贫困地区。根据 IIJA 的定义,在以下所有三个数据集中,贫困人口比例持续大于或等于 20% 的县:(a) 1990 年十年一次的人口普查;(b) 2000 年十年一次的人口普查;(c) 最新 (2021) 小区域收入贫困估计;根据美国人口普查局美国社区调查提供的 2014-2018 年 5 年数据系列测算,贫困率至少为 20% 的县;或美国任何领土或属地内的地区 (DOT 2024a)。
在强劲的疫情后复苏和正规化程度提高的推动下,印度劳动力市场指标在过去几年中大幅改善。根据定期劳动力调查 (PLFS),印度的失业率大幅下降,劳动力参与率和工人人口比例都有了显著改善。此外,数字经济和可再生能源等行业为创造高质量就业提供了巨大潜力,这对于实现 Viksit Bharat 的愿景至关重要。这是印度财政和公司事务部部长 Smt. Nirmala Sitharaman 今天在议会提出的 2024-25 年经济调查中指出的。
随着出生率下降和老龄化人口比例增加导致劳动人口减少,工厂、物流、医疗、城市服务机器人、安防摄像头等社会各个领域都需要先进的人工智能 (AI) 处理,例如识别周围环境、做出行动决定和控制动作。系统需要在各种程序中实时处理先进的人工智能 (AI) 处理。特别是,系统必须嵌入到设备中,以便快速响应不断变化的环境。AI 芯片在嵌入式设备中执行先进的 AI 处理时功耗更低,并且严格限制发热量。
摘要:本文研究了印度 COVID-19 疫苗接种覆盖率的关键决定因素,并提出了一个分析框架来探讨疫苗犹豫、社会经济因素和多维剥夺 (MPI) 是否在决定 COVID-19 疫苗接种率方面发挥作用。我们的探索性分析表明,COVID-19 疫苗犹豫对 COVID-19 疫苗接种覆盖率产生了负面且具有统计学意义的影响。疫苗犹豫率每增加一个百分比,疫苗接种覆盖率就会下降 30%。同样,生活在多维贫困中的人口比例增加会降低 COVID-19 疫苗接种覆盖率。MPI 或生活在极度贫困中的人口比例每增加一个单位,疫苗接种覆盖率平均下降 50%。这意味着社会经济剥夺的增加会对健康结果产生负面影响,包括疫苗接种覆盖率。我们还表明,性别在决定互联网等数字技术的使用如何影响疫苗接种覆盖率和犹豫方面起着重要作用。我们发现,随着男性互联网使用率的提高,疫苗接种覆盖率也会提高。这可能归因于印度依赖数字工具(印度因帕尔的 AAROGYA SETU 的 COWIN)来分配和注册 COVID-19 疫苗以及相关的数字鸿沟(男性的数字过剩程度高于女性)。相反,女性的互联网使用率具有统计学意义,并且与覆盖率呈负相关。这可以归因于女性人口对疫苗的犹豫程度更高,女性对医疗服务的利用率更低。
人口增长和需求供应并没有跟上需求。公众对访问的期望正在发生变化,而对快速访问的偏爱极大地促进了需求。此外,疾病的患病率显着增加,进一步导致需求和容量之间的不匹配。与该国其他地区相比,我们的共同病毒和14岁以下的儿童的人口比例更高。这在我们的人群对初级保健服务的更高利用方面有影响。我们需要开发服务以满足人口的需求。我们还需要使患者能够在适当的时间访问适合其特定需求的正确服务。
6 大都市统计区 (MSA) 是美国管理和预算办公室为联邦统计机构指定的名称。MSA 由一个或多个县(或县级行政区,如教区)组成,这些县符合特定标准(例如人口规模、居住在城市地区的人口比例),并且具有强大的经济联系,如就业和通勤等因素所示。本报告使用非正式的 MSA 名称以提高可读性。例如,加利福尼亚州圣路易斯奥比斯波-帕索罗布尔斯 MSA 简称为圣路易斯奥比斯波 MSA;使用圣巴巴拉 MSA,而不是圣玛丽亚-圣巴巴拉 MSA。
• 老龄人口入住老龄房屋,导致老年人面临住房挑战。• 年轻人面临经济适用房和就业机会等复杂挑战。• 人口结构日益多元化,移民和难民面临就业和社会融合方面的挑战。• 社区的独特需求,需要量身定制的社会服务。• 独居或与他人合住的人口比例不断上升,面临住房负担能力和社会孤立等挑战。• 原住民面临住房、种族歧视和心理健康等交叉挑战。• 收入跟不上生活成本的上涨,尤其对中低收入家庭造成影响。
我们所处的境况是经济、社会、合同和就业等多种因素共同造成的。英国已进入人口青年低谷,我们传统上招募的人口比例将在未来 3-4 年内减少;就业机会充足,失业率低。肥胖水平也有所上升,符合参军条件的人数比例有所下降。除此之外,我们的部队越来越多地被描绘成受害者,广泛的作战机会也不像以前那样充足。进一步加剧这一问题的是,招募伙伴关系计划的实施一直是一个挑战;旨在支持招募的举措尚未产生预期的积极影响;但它们很快就会产生,而且现在“绿芽”很多。
我们所处的境况是经济、社会、合同和就业等多种因素共同造成的。英国已进入人口青年低谷,我们传统上招募的人口比例将在未来 3-4 年内减少;就业机会充足,失业率低。肥胖水平也有所上升,符合参军条件的人数比例有所下降。除此之外,我们的部队越来越多地被描绘成受害者,广泛的作战机会也不像以前那样充足。进一步加剧这一问题的是,招募伙伴关系计划的实施一直是一个挑战;旨在支持招募的举措尚未产生预期的积极影响;但它们很快就会产生,而且现在“绿芽”很多。
图 11 显示,2019 年吉尔吉斯斯坦的 PM2.5(直径小于 2.5 微米的大气颗粒物)排放量估计为每立方米 24.1 微克,而 2000 年为 24.6 微克。图 11 还将吉尔吉斯斯坦的 PM2.5 排放量与欧洲和中亚地区各国的未加权平均值进行了比较,2019 年的平均值为每立方米 16.4 微克。值得注意的是,世界卫生组织的《空气质量指南》排放阈值为每立方米 10 微克,这代表了 PM2.5 暴露会对健康产生不利影响的浓度。 2017 年,吉尔吉斯斯坦暴露于超过世卫组织阈值的 PM2.5 环境浓度的人口比例估计为 97.4%,而 2000 年该比例为 99.9%。