XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System决定因素
1 人力资源的技术决定因素...
越来越多的组织正在从传统的纸质文件转向数字归档系统，以获得竞争优势并改善对人力资源和人力资源相关信息的访问。这一数字化过程不仅使数据更易于访问，而且还提高了其在人力资源决策中的利用率。因此，人力资源相关信息变得更加全面、准确和最新。本研究专门调查了技术因素对坦桑尼亚地方政府当局 (LGA) 人力资源信息系统 (HRIS) 有效性的影响。该研究结合了描述性和推论性统计数据，包括有序逻辑回归分析，以检查技术特征对人力资源信息系统 (HRIS) 有效性的影响。研究结果表明，兼容性、复杂性、实用性和可靠性等因素在确定 HRIS 中数据检索的及时性、全面性和准确性方面起着至关重要的作用。该研究为通过采用计算机化的 HRIS 来改进 LGA 的人力资源管理实践提供了宝贵的见解。所讨论的方法增强了决策能力并改善了信息访问，有助于实现组织目标。它还强调了定期更新系统以跟上不断变化的技术形势的重要性。
人工智能在... 中采用的决定因素
摘要 本研究探讨了人工智能 (AI) 在增强工作成年人个人理财规划方面的关键作用。随着人工智能工具越来越多地影响财务决策过程，了解导致其采用的因素变得至关重要。本研究调查了人工智能应用程序的感知有用性和易用性如何影响采用率，其中数字化准备和自我效能是中介变量。本研究利用通过分发给有目的样本的调查收集的原始数据，确保研究结果的相关性和可靠性。在分发的 409 份调查中，收到了 332 份回复，为分析提供了强大的样本量，其中 299 份被认为适合数据分析。数据分析采用偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 来检查变量之间的关系并检验研究的假设。结果表明，大多数假设都得到了强有力的支持，表明感知到的易用性和实用性都显著影响了人工智能的采用，而数字化准备和自我效能则起到了调节作用。值得注意的是，易用性对采用的影响更为明显，强调了直观的人工智能界面在鼓励用户接受方面的重要性。研究表明，未来的研究可以探索人工智能在财务规划中的长期影响，并研究可能改变采用动态的人口因素。此外，未来的调查可能会考虑整合定性见解，以更深入地捕捉用户体验，从而更深入地了解人工智能在个人理财中的作用。这项研究的意义深远，表明组织不仅要关注技术创新，还要加强用户培训，建立支持性生态系统，以促进数字化准备和自我效能。因此，通过解决这些问题，组织可以显著提高人工智能的采用率，使个人能够利用先进的工具来改善
健康和生活方式风险因素的社会决定因素调节妇女健康结果的遗传敏感性
抽象妇女的健康状况受遗传和环境因素的影响。单独了解这些因素及其相互作用对于实施预防性，个性化医学至关重要。但是，由于遗传学和环境暴露，尤其是健康的社会决定因素（SDOH）与种族和祖先相关，因此在没有仔细考虑这些措施的情况下，风险模型会加剧健康差异。我们专注于我们所有研究计划中的七种女性健康障碍：乳腺癌，宫颈癌，子宫内膜异位症，卵巢癌，先兆子痫，子宫癌和子宫肌瘤。我们从公开可用的权重计算了多基因风险评分（PRS），并测试了PRS对其各自表型的影响以及遗传风险对诊断时年龄的任何影响。我们接下来测试了环境危险因素（BMI，生活方式措施和SDOH）对诊断年龄的影响。最后，我们检查了环境暴露在调节遗传风险中的影响，通过分层逻辑回归对环境变量的不同三物进行了比较，并比较了PR的效果大小。在这七个条件下的十二组重量集中，九个与它们各自的表型显着相关。在事件时间分析中，没有一个PRS与诊断的不同年龄有关。最高的环境风险组倾向于早于中等风险组早。PRS回归系数通常是最高环境风险群体中最大的，显示出对遗传风险的敏感性增加。例如，在最高BMI的乳腺癌，卵巢癌，子宫癌和子宫肌瘤的病例中分别比低和中等BMI组明显早得多）。这项研究的优势包括我们所有人研究队列的多样性，对SDOH主题的考虑以及对关键危险因素及其相互关系的检查。这些要素共同强调了整合遗传和环境数据以开发更精确的风险模型，增强个性化医学并最终降低健康差异的重要性。
Kim Jy，Lee J，Kim SG，Kim NH。最近的糖症是2型糖尿病中β细胞功能的主要决定因素。糖尿病Metab J 2024; 48：1135-11 肝纤维化和癌症：代谢综合征的沉默威胁 2023韩国糖尿病协会的糖尿病临床实践指南 糖尿病通过AMPK/EZH2/... 促进心肌纤维化
背景：β细胞功能的逐渐恶化是2型糖尿病（T2DM）的特征。我们旨在介绍临床因素对T2DM中β细胞功能的相对贡献。方法：在470名成年人的T2DM队列中（疾病持续时间为0到41年），使用胰岛素生成IN- DEX（IgI），性格指数（DI），口服性格指数（DI O）和β-Cell函数的稳态（HOMA-B）衍生（HOMA-B）的稳态评估估算β细胞功能。 （OGTT）。年龄，性别，疾病持续时间，体重指数，糖基化血红蛋白（HBA1C）水平（在OGTT时），HBA1C曲线下的面积（HBA1C AUC）（HBA1C AUC），HBA1C CV（HBA1C CV）的差异（HBA1C AUC）的曲线（HBA1C AUC）和替代品均与抗差异级别相比。还进行了这些指数的纵向分析。结果：随着时间的推移，Igi，Di，di O和Homa-B随着时间的推移而下降（所有人的p <0.001）。值得注意的是，在多变量回归分析中，HBA1C是影响IgI，DI，DI O和HOMA-B的最重要因素。与HBA1C≥9％相比，DI为1.9-，2.5-，3.7-和5.5倍，在8％的HBA1C（<9％，7％，<8％，6％ - <7％ - <7％– <7％和<6％）调整后，调整了混淆因子后（P <0.001）。相反，β细胞功能不受抗糖尿病药物，HBA1C AUC或HBA1C CV的类型或持续时间的影响。Igi，di，di o和homa-b的轨迹反映了HbA1c的轨迹。结论：随着时间的流逝，β细胞功能会下降；但是，它是灵活的，在很大程度上受T2DM中最近的糖脂的影响。
新大国竞争的决定因素
当代中美竞争虽然与冷战时期的态势如出一辙，但也揭示了“大国”定义要素的重大变化。与美国和苏联之间此前将世界分为两大阵营的意识形态竞争不同，当今的全球权力关系取决于技术优势，并受到联盟、数据和资源控制的驱动。然而，对被视为“战略”的技术的分类和定义仍然在动态变化，且受到不同看法的影响。本研究论文旨在通过揭示现代技术竞争的决定因素来弥合政策制定者和技术专家之间的差距。它通过确定冷战时代和当前两极竞争之间的主要差异奠定了基础，并阐明了当今定义“大国”的新的基本要素。随后，本文深入研究了关键技术的各种组成部分；阐明了它们的核心属性；评估了它们对国家安全、商业和社会领域的影响；并揭示了获得技术优势的战略因素。通过分析，我们得出了五个主要见解，依次如下：
健康决定因素研究合作组织（HDRC）
决议报告 报告至：曼彻斯特健康与福祉委员会 – 2024 年 11 月 20 日 主题：健康决定因素研究合作 (HDRC) 报告人：公共卫生主任和助理首席执行官 摘要 健康决定因素研究合作 (HDRC) 由国家健康研究所 (NIHR) 资助，旨在提高地方政府的研究能力和能力，并植入使用证据改善健康和健康不平等决策的文化。每个 HDRC 都由地方当局主办，该当局与大学合作伙伴合作建立必要的协作基础设施来规划和开展研究，汇集地方政府知识和学术界的研究技能，旨在改善健康并为公众确保更好的结果。 2023 年，曼彻斯特市议会与曼彻斯特大学、Macc 和曼彻斯特患者和公众咨询小组 (PPAG) 合作，成功申请资金在曼彻斯特建立 HDRC（正式称为“HDRC 曼彻斯特”）。曼彻斯特是获得发展资金的几个地方当局之一，该当局将在 2024 年期间试行和测试其 HDRC 申请中设想的一些新工作方式，作为在 2025 年 1 月 1 日成为“完整”的 5 年期 HDRC 的先行者。本报告提供了迄今为止曼彻斯特 HDRC 进展的最新信息。它描述了 HDRC 的目标和宗旨、2024 年 HDRC 发展年期间开展的工作以及 2025-2029 年 5 年期间“完整” HDRC 的当前优先事项。建议董事会被要求：1. 注意 2024 年 HDRC 发展年期间开展的工作。
人工智能决策委托的决定因素
人工智能决策委托的决定因素：目标设定理论 Hyunmin Jeon iamhyunmin@g.hongik.ac.kr；Hyewon Lee，dws9318@gmail.com；Jonghwa Park jonghwapark@knu.ac.kr；Martin Kang；martin.kang@lmu.edu；Dong-Heon Kwak dkwak@kent.edu 人工智能 (AI) 工具的日益融合，引起了人们对了解影响用户将任务委托给 AI 系统的决策因素的兴趣 (Candrian & Scherer, 2022; Turel & Kalhan, 2023)。AI 委托涉及将任务、决策或解决问题的责任分配给 AI 系统，使它们能够在指定参数内自主或半自主运行 (Baird & Maruping, 2021)。这种授权使组织能够简化运营、提高效率并将人力资源分配给更具战略性的活动（Candrian & Scherer，2022 年）。目标设定理论（Locke & Latham，2002 年）可以应用于 AI 授权的研究，提供理论视角来探索清晰、具有挑战性和定义明确的目标如何影响将任务委派给 AI 的有效性和可能性。然而，目标设定相关因素如何影响用户将任务委派给 AI 的决定仍不清楚，特别是当通过信息系统领域内既定的框架考虑时（例如，Loock 等人，2013 年；Pan 等人，2024 年）。本研究调查了目标清晰度、难度和承诺如何影响这些委派决定。我们对不同的 AI 用户（例如 ChatGPT 和 Grammarly）进行了多项研究调查，以研究这些与目标相关的因素如何影响将任务委派给 AI 的可能性。这些发现为设计符合用户目标和期望的 AI 系统提供了宝贵的见解。参考文献 Baird, A., & Maruping, LM (2021)。下一代 IS 使用研究：委托给代理 IS 工件和从代理 IS 工件委托的理论框架。MIS Quarterly，45 (1), 315-341。
对澳大利亚中风幸存者利用健康生活方式进行中风康复的决定因素进行的纵向调查
本研究旨在确定澳大利亚新南威尔士州中风幸存者生活方式行为的纵向预测因素。这项纵向研究利用了 45 岁及以上研究的基线调查（2005-2009 年）和子研究调查（2017 年）的数据。体力活动、饮酒、吸烟状况和补充剂使用被列为因变量。采用广义估计方程模型来评估因变量与人口统计和健康状况指标之间的纵向关联。参与者（n = 576）的平均年龄在基线时为 67 岁（标准差 = 9），在子研究调查时为 76 岁（标准差 = 9），其中 54.9% 为男性。纵向分析显示，中度/高度体力活动的可能性随着时间的推移显着下降，糖尿病患者的可能性较低，但受过大学教育的人的可能性较高。女性、中度/高度风险饮酒者和抑郁症患者的吸烟可能性明显较高，但补充剂使用者的可能性较低。随着时间的推移，中度/高风险饮酒的可能性显著下降，女性饮酒的可能性较低，但吸烟者饮酒的可能性较高。随着时间的推移，服用补充剂的可能性显著下降，但女性和/或哮喘患者服用补充剂的可能性较高。我们的研究结果有助于说明，许多中风幸存者可能会从进一步的支持中受益，在中风管理和长期康复过程中采取和保持健康的生活方式，这对优化他们的生活质量和成功的二级中风预防至关重要。
健康数字决定因素的范围审查和专家共识
Robin van Kessel, a Laure-Elise Seghers, a Michael Anderson, a Nienke M Schutte, b Giovanni Monti, a Madeleine Haig, a Jelena Schmidt, c George Wharton, a Andres Roman-Urrestarazu, d Blanca Larrain, d Yoann Sapanel, e Louisa Stüwe, f Agaux Bourthe, g Ivana Yong, f Ivan Lee ccoud, h Liyousew Borga, h Njide Ndili, i Eric Sutherland, j Marelize Görgens, k Eva Weicken, l Megan Coder, m Heimar de Fatima Marin, n Elena Val, o Maria Cristina Profili, o Monika Kosinska, p Christine Elisabeth Browne, q Alvin Marcelo, r Smisha Agar s, F Monque, Havn, Eskan, Mraz, M. and Marina Smelyanskaya, v Karin Källander, w Stefan Buttigieg, x Kirthi Ramesh, y Louise Holly, z Andrzej Rys, aa Natasha Azzopardi- Muscat, ab Jerome de Barros, ac Yuri Quintana, ae Adnan A Hyder, af Alain Labrique, v Kamel Maged Kamel, ah Jug An Jug, ai g Jochen Klucken, h Barbara Prainsack, ak Ran Balicer, al Ilona Kickbusch, z David Novillo-Ortiz ab & Elias Mossialos a
年轻心脏自然心肌剪切波行为的演变：决定因素和可重复性分析
心肌 SW 可由强超声脉冲（声辐射力 [ARF]）外部诱发，也可由机械事件（例如二尖瓣关闭 [MVC]）自然诱发。然后，它们以与 MS 直接相关的速度在心肌中传播。11 ARF 诱发的波具有高频率内容和低幅度，并且衰减迅速，这使得即使在有回声的儿科人群中也难以检测和估计其速度。自然波具有较低的频率内容和较高的幅度，并且在传播过程中衰减较少。这提高了 SW 检测的可行性和波速估计的准确性。11、13、14 然而，自然波测量的时间仅限于瓣膜关闭事件（即相应等容间隔的开始）。12、15