XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System使用率
儿童与人工智能的未来
虽然许多孩子知道并掌握了一些有关人工智能和人工智能工具的知识，但他们每天和每周的参与度和使用水平普遍较低。唯一一个孩子使用率反映出他们整体知识水平的人工智能工具是搜索引擎，大多数孩子报告说他们每天都在使用搜索引擎。在熟悉该工具的孩子中，有一半报告说他们每周都会使用学习应用和游戏，以及听取和输入您所说的文本的应用，以及回答问题或编写文本的应用。
制定合同管理策略的指南
• 每年修订一次合同管理计划 • 每月与供应商举行会议 • 每一年/每两年/每四个月与指导委员会举行一次会议（根据 CMS） • 每季度与“高使用率”部门举行会议 • 每季度类别报告 • 每两年价格审计/审查 • 每季度风险和问题审查 • 每年/每两年供应商执行官/董事会议（根据确定） • 持续的市场情报和正式年度基准 • 确定和实施一项计划（增值、改进） • 维护供应商资料
冠状动脉血管内碎石术的应用和临床结果的演变：来自国际多中心登记处的见解
摘要 背景 血管内碎石术 (IVL) 越来越多地用于治疗冠状动脉钙化。本研究旨在评估 IVL 在现实世界中无选择患者队列中的当代使用模式、安全性和有效性。方法 我们纳入了两个欧洲国家七个中心从 2019 年 5 月至 2024 年 2 月接受 IVL 的 454 名患者。关键终点包括设备成功率、技术成功率、手术成功率、IVL 相关并发症和 1 年随访时的主要不良心血管事件 (MACE)。结果 该队列（平均年龄 73±9 岁，75% 为男性）的平均 SYNTAX 评分为 22.0±13.6。98%、91% 和 89% 的患者分别实现了设备、技术和手术成功率。6 名患者（1%）出现了 IVL 相关并发症。在 1 年的随访中，37 名患者（13%）出现了 MACE。随着时间的推移，IVL 在急性冠状动脉综合征患者中的使用率增加（p=0.004），并且与冠状动脉内成像相结合使用（p=0.002），而其他钙化修饰装置的使用率则减少（p=0.034）。结论在这个现实世界的登记中，IVL 在不同的临床和解剖环境中都表现出疗效。在急性和 1 年随访中观察到高成功率、低并发症率和 MACE 率。利用模式随着时间的推移而发展，在急性情况下和与冠状动脉内成像结合使用时采用率增加。
主题：伊斯灵顿吸毒或酗酒者服务概述
4.1.吸毒和酗酒的风险因素包括社会、环境和行为因素。这些因素如何相互作用很复杂，无法预测任何个人的结果。成瘾和创伤之间存在很强的相关性，有吸毒和酗酒需求的人比不吸毒或酗酒的人更有可能在童年或青春期经历过逆境。经济因素，例如经济衰退和长期失业或无业率，也被认为会增加人口层面的需求。吸毒和酗酒需求与几种心理健康状况之间存在显著的重叠。吸毒和酗酒与无家可归有关，包括露宿街头、接触刑事司法系统以及剥削。4.2.据估计，2019/20 年，伊斯灵顿的阿片类药物和/或快克可卡因使用率 (OCU) 在伦敦最高（每 1,000 人口中有 21.5 人），在英格兰所有地方当局中患病率排名第五 1 。上次估计时，2019/20 年伦敦 OCU 患病率第二高的地区是哈林盖（每 1,000 人口中有 20.4 人）、恩菲尔德（每 1,000 人口中有 18.6 人）和哈克尼（每 1,000 人口中有 15.4 人）。在英格兰，2019/20 年阿片类药物和/或快克可卡因的使用率为每 1,000 人口中有 9.5 人。其详细数据为每 1,000 人中有 4.6 人患有
通过集体商业模式提高小农户玉米脱粒机械化水平：以加纳北部为例
本文评估了加纳北部小农户团体基于集体商业模式使用机械玉米脱粒机 (MMS) 取得成功的条件。使用定性比较分析 (QCA) 分析了来自 18 个干预社区的 156 名农民样本，以研究增加 MMS 使用率的必要条件。结果显示，在约 24% 的案例中观察到实现高团体 MMS 使用率的单一配置。该配置包括五个充分条件：高度合作、成员之间关系良好、支付财务捐款、提前通知团体会议以及遵守团体规则。此外，确定的两个必要条件是冲突少和减少使用手动玉米脱粒。当这些核心条件在农民团体中共存时，MMS 更有可能得到高度利用。这些发现表明，团体领导和成员应鼓励相互理解、尊重个人差异、重视不同意见并分担责任，以改善合作、培养更好的关系并减少成员之间的冲突。这种方法可以鼓励现有成员和新成员利用机械脱粒机团体的服务，确保可持续性。未来的研究应该利用替代的计量经济学程序来评估 QCA 分析确定的配置，旨在提高实证结果的可靠性和可信度。
采用瞻博网络 Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络 - 瞻博网络验证设计 (JVD)
• 性能监控和错误分析：遥测系统跟踪与 AI 模型相关的关键性能指标，例如准确度、精确度、召回率和计算资源利用率（例如 CPU、GPU 使用率），这些指标对于评估训练和推理作业期间的模型有效性至关重要。这些系统还可以深入了解训练和推理操作期间的错误率和故障模式，并帮助识别可能影响 AI 性能的问题，例如模型漂移、数据质量问题或算法错误。这些系统的示例包括 Juniper Apstra 仪表板、TIG Stack 和 Elasticsearch。
背景：与非西班牙裔白人相比，讲西班牙语的1型糖尿病儿童的胰岛素泵使用差异
背景：与非西班牙裔白人同行相比，讲西班牙语的1型糖尿病儿童胰岛素泵使用的差异：混合方法研究目标：我们旨在调查胰岛素泵和连续的葡萄糖监测（CGM）设备在西班牙语 - 语言 - 语言 - 培训中的儿童中使用临床人群和特定障碍的使用。方法：首先，我们评估了糖尿病技术使用的速率和模式（例如，胰岛素泵和CGM设备）在76名儿童（38个西班牙语偏爱和38个非西班牙裔白色）样本中。我们比较了技术使用率，糖尿病诊断和胰岛素泵或CGM设备的开始之间的平均时间，以及在西班牙语 - 宣传和非西班牙裔白人儿童之间停用这些设备的速率。第二，为了了解技术使用的特定障碍，我们比较了评估有关胰岛素泵决策的问卷的回答。结果：即使在控制年龄，性别，诊断年龄和健康保险类型之后，西班牙语 - 推荐患者的使用率也较低。西班牙语 - 推荐参与者更有可能报告对学习使用胰岛素泵的担忧，并且在开始使用胰岛素泵后更有可能停止使用胰岛素泵。结论：这些数据证实了T1D儿童使用胰岛素泵使用的人口统计学差异，并提供了有关胰岛素泵在西班牙语中脱离儿童中停用的新见解。我们的发现表明，需要改善有关胰岛素泵技术的患者教育，并改善对西班牙语 - 启动泵治疗后T1D家庭的支持。
