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公平行动：沟通与参与计划
公平行动：沟通和参与计划 该资源源自 2020/21 区域教育实验室 (REL) 西部项目“公平行动”，其中五个加州区公平团队参与了以公平为重点的过程——学习、反思、收集数据、分析数据和规划——以解决该地区的种族不平等问题。在参与这个为期 8 个月的项目时，区公平团队培养了应用新技能和知识来改变不公平的区政策和做法的能力。目的：此资源将帮助团队为您的以公平为重点的项目创建一个沟通计划，该计划反映了适当的信息传递和与不同利益相关者群体的参与程度。目标受众：公平团队应在整个公平变革过程中的多个时间点完成此活动。
关于沟通和外联战略的概念说明
- 活动前：起草概念说明（包括目标、目标受众、信息传递、预期成果） - 在线发布活动（“在此注册”或“添加到日历”）。 - 包括议程、演讲者、概念说明、参与组织和机构以及观众如何在线访问活动 - 发出研讨会邀请，并安排提醒 a) 向 KCI 电子邮件列表和观察员发出一般邀请，以及 b) 向将出席的目标利益相关者发出个人邀请 - 活动期间：收集活动中的引言和照片，用于电子邮件更新、LinkedIn、未来的单页和年度报告等。 - 活动后：活动结束时，向所有参加者致谢，鼓励他们参与任何征求意见的行动，包括活动的任何成果。 - 包括：活动后调查/反馈表，以改进未来的活动
HEOR 中 RWE 对医疗保健优化的强大作用
本摘要讨论了如何使用健康经济学和成果研究 (HEOR) 来支持各种目标，从临床增量到访问优化和商业优化。提供了如何在每个类别中使用 HEOR 的示例，重点关注患者相似性分析、疾病诊断、疾病进展、治疗转变、市场识别、营销优化、患者参与、HCP 推广、疾病诊断、疾病进展、治疗转变、背景和行为建模、付款人谈判、付款人签约、折扣和回扣、价值信息传递和定价。还讨论了可用于识别潜在改进领域的数据协同作用。本摘要强调了了解医疗干预价值的重要性，并强调了 HEOR 如何帮助确保患者获得最佳护理。
植物修复 - CLU-IN
国家风险管理研究实验室是该机构研究预防和减少威胁人类健康和环境的污染风险的技术和管理方法的中心。实验室研究项目的重点是预防和控制空气、土地、水和地下资源污染的方法及其成本效益；保护公共供水系统的水质；修复受污染场地、沉积物和地下水；预防和控制室内空气污染；以及恢复生态系统。NRMRL 与公共和私营部门的合作伙伴合作，以促进降低合规成本的技术并预测新出现的问题。NRMRL 的研究通过以下方式为环境问题提供解决方案：开发和推广保护和改善环境的技术；推进科学和工程信息以支持监管和政策决策；并提供技术支持和信息传递，以确保在国家、州和社区层面实施环境法规和战略。
植物修复 - CLU-IN
国家风险管理研究实验室是该机构研究预防和减少威胁人类健康和环境的污染风险的技术和管理方法的中心。实验室研究计划的重点是预防和控制空气、土地、水和地下资源污染的方法及其成本效益；保护公共供水系统的水质；修复受污染的场地、沉积物和地下水；预防和控制室内空气污染；以及恢复生态系统。NRMRL 与公共和私营部门合作伙伴合作，以促进降低合规成本的技术并预测新出现的问题。NRMRL 的研究通过以下方式为环境问题提供解决方案：开发和推广保护和改善环境的技术；推进科学和工程信息以支持监管和政策决策；并提供技术支持和信息传递，以确保在国家、州和社区层面实施环境法规和战略。
陆港运营的数字解决方案
延误和耗时的额外工作。因维护而关闭的轨道会降低吞吐量和生产率，并可能影响整个运输链。此外，必须将适当的文件和授权存放在监管机构可以随时查阅的地方。特别是在连接轨道较少的轨道系统的操作中，负责人需要付出巨大努力。如今，大量不同的参与者参与了终点站和铁路运营，必须相应地通知和协调这些参与者。因此，例如，必须与所有相关合作伙伴仔细协调维护工作。必须立即将有关设备故障及其后果（例如轨道不可用）的信息传递给内部员工和外部合作伙伴，以尽量减少任何负面影响并尽快恢复完全可用性和性能。如今，重要信息往往仍然只能以书面形式提供，隐藏在办公室柜子中，很难找到，而且很难保持最新状态和可用性。
人口贩运预防月工具包
美国卫生与公众服务部 2023 年人口贩运预防月的主题是“携手预防”。这是一个强调伙伴关系和协作在加强反贩运工作中的力量的机会。预防人口贩运不能独自完成；相反，我们必须在社会各个部门建立伙伴关系，以改善我们服务对象的生活。当我们#Partner2Prevent 时，我们可以加强我们的努力，让每个人都免受人口贩运的侵害。这项活动旨在教育、赋权和向社会服务提供者、医疗保健和行为医疗保健提供者、学校专业人员和其他相关专业人员提供资源，以提高认识并建立伙伴关系。该工具包将一个月分为重点周，以确保清晰的信息传递和资源共享。还包括社交媒体帖子示例、电子邮件和时事通讯内容示例以及我们鼓励您在整个一月份分享的资源。目标
建立抹布式的blag-ebook-final.pdf
Intel AI for Enterprise RAG体系结构可确保从知识基础创建到提供最终响应的所有关键组成部分都可以平稳，有效地运行。该体系结构利用Intel®Xeon®处理器进行数据处理和矢量化，而Intel®Gaudi®AI加速器则用于优化LLM/LVM推理，从而为Enterprise用例提供有效的扩展和安全数据处理。此外，Intel®Tibre™AI云在不断跟踪几个关键组件中起着至关重要的作用。检索性能的延迟和准确性受到监控，以确保保留日志进行审核，以确保精确有效的信息传递。重新排列效率以保持上下文相关性和最佳系统速度。推理服务质量可用于衡量延迟和响应质量，并连续登录以进行改进。
竞选背景 - COVID.gov
通过全国范围内的可信信息传递网络和一致、基于事实的公共卫生信息，该活动帮助公众就其健康和 COVID-19 做出明智的决定，包括采取措施保护自己和社区。这项工作由传播科学推动，并为高危人群提供量身定制的信息。该活动支持疾病控制和预防中心 (CDC) 和卫生与公众服务部其他部门的努力，利用教育来改善公共卫生。传播产品和计划旨在帮助那些“中间人”——那些想要保护自己健康但对疫苗有疑问的人——更愿意考虑接种疫苗。 “我们能做到”活动旨在与来自不同背景的美国人建立联系。该活动旨在增强人们对疫苗的信心，同时也强化了有关预防和治疗 COVID-19 和流感的基本信息。