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转换肯尼亚的太阳能可及性
获得负担得起和可持续的能源是社会经济发展的基本驱动力，尤其是在肯尼亚等发展中国家。但是，尽管有望将太阳能作为一种清洁且可访问的能源，但该行业还是因剥削性做法而损害，尤其是针对低收入家庭。太阳能公司经常以高昂的价格出售其产品，利用缺乏意识和弱监管监督来最大化利润。本研究调查了政府干预措施在解决这一剥削方面的作用，重点是立法，补贴和激励措施，免税和消费者保护机制。该研究采用了混合方法方法，将定性和定量方法整合在一起，以全面了解这些问题。数据是从多元化的利益相关者组中收集的，包括低收入家庭，监管机构，太阳能公司和消费者倡导团体，其响应率令人印象深刻。使用描述性和推论统计方法分析数据，表格，数字和叙述中提出了发现，以增强清晰度和深度。关键发现表明，对政府干预的认识，尤其是在低收入家庭中，这些措施是这些措施的主要受益者。该小组的受访者中，只有42.5％的受访者意识到监管太阳能定价的立法，而监管机构的法规为88.7％。同样，只有33.3％的家庭意识到其在消费者保护机制下的权利。补贴和激励措施证明了提高负担能力和可访问性的最大潜力，但由于分配和覆盖范围效率低下，它们的影响稀释了。免税虽然从理论上有益于税收，但未能转化为消费者的有意义的成本降低，许多公司在不转移福利的情况下吸收了这些收益。该研究得出的结论是，尽管政府干预措施对于确保公平获得太阳能至关重要，但由于执行不力，执法较弱和公众意识而受到阻碍，但其有效性受到阻碍。立法框架需要加强来解决这些差距，并且必须分散执法机制，以确保在社区层面更好地监督。此外，需要进行强有力的公众意识运动，以教育消费者的权利以及补贴和激励措施的可用性。该研究提供了一些实用的建议。这些包括引入直接现金转移或
将 CRISPR 扫描与使用双链 DNA 脱氨酶进行靶向染色质可及性分析相结合
基因组编辑可以对内源性顺式调控元件进行序列功能分析，从而推动对其机制的理解和基因疗法的发展。然而，这些方法不能与染色质结构和长单分子染色质纤维可及性的直接可扩展读数相结合。在这里，我们利用双链 DNA 胞嘧啶脱氨酶通过靶向 PCR 和长读测序以高深度和分辨率分析内源性目标基因座的染色质可及性，我们将这种方法称为靶向脱氨酶可及染色质测序 (TDAC-seq)。TDAC-seq 凭借目标基因座的高序列覆盖率，可以与 CRISPR 扰动独特地整合，从而实现顺式调控元件的功能解剖，其中遗传扰动及其对染色质可及性的影响叠加在同一单个染色质纤维上并以单核苷酸分辨率解析。我们利用 TDAC-seq 解析了在红细胞分化过程中激活人类 CD34+ 造血干细胞和祖细胞中胎儿血红蛋白的 CRISPR 编辑，以及在合并的 CRISPR 和碱基编辑筛选中平铺控制珠蛋白位点的增强子。总之，TDAC-seq 能够通过基因组编辑实现单分子染色质纤维的高分辨率序列功能映射。
迈向计算可及性
本文解决了自主系统中计算可观性的挑战，尤其是在自治车辆（AVS）中，安全性和效率通常会冲突。我们首先要检查当前的方法，例如成本最小化，奖励最大化，以人为中心的处理和道德框架，并注意到它们的局限性涉及这些挑战。预见性是侵权法中的一个核心概念，它限制了演员对合理范围的问责制和法律责任。然而，确定可预见性的当前数据驱动的方法是刚性的，忽略了不确定性，并且取决于模拟数据。在这项工作中，我们主张采用一种新的计算方法，以基于法律“ BPL”公式建立自主系统的可预见性。我们提供开放的研究挑战，以完全自动驾驶的车辆为例，并呼吁研究人员帮助自主系统在安全至关重要的情况下做出负责任的决策。
公平，多样性，包容性，可及性和反种族主义（...
在CMHA Durham，我们设想了一个社区，在该社区中，公平，多样性，包容性，可及性和反种族主义（EDIA-A）原则是心理健康和初级保健的核心。我们努力为一个未来而努力，无论背景或身份如何，每个人都可以公平地获得包容性和文化响应迅速的服务，以尊重他们独特的经验并促进整体福祉。通过我们对爱迪亚A的坚定承诺，我们旨在创造一个安全，热情和确认的环境，在该环境中，听到，珍视和尊重所有声音。一起，我们努力努力，没有歧视，污名和心理健康和初级保健支持的障碍，为整个达勒姆地区的个人和社区提供了归属，赋权和治愈文化。
人工智能在提高终身学习可及性方面的作用
21 世纪全人类面临的最大挑战可能是人人平等接受教育。所有学习者都必须有学习的机会，作为终身学习计划的一部分，该计划旨在帮助成年人继续深造并获得新技能。这些人包括残疾人、生活在偏远地区的人以及经常面临教育挑战的贫困社区。因此，随着技术变革的每一步，这些举措必须不断发展，并找到使教育更具包容性和让每个人都能接受的方法。在这个充满活力的世界里，持续学习对于职业发展、社会责任和个人发展至关重要。随着新能力的不断要求和不同职业对持续教育的需求日益增加，确保人人享有平等的教育机会非常重要。本文重点介绍了人工智能如何通过使教育个性化、更具包容性和灵活性来为终身学习带来开放性。人工智能技术促进了终身学习的目标。目标各不相同，从自我管理学习到提高技能、环境意识和社会流动性。有多种类型的人工智能工具，例如自然语言处理、语音识别、自适应学习系统和虚拟助手，可支持终身学习计划，满足多种学习者的需求。
改变医疗服务可及性：通过生成式人工智能为不同城市层级和年龄段的中国患者提供帮助
分析来自 200 个城市的 2,000 名患者（诊断患有呼吸系统疾病、心血管畸形、糖尿病、骨质疏松症、自身免疫性疾病、情绪或精神疾病、传染病或癌症）的多样化样本的反应。
ESOT 移植先进治疗药物路线图：应对监管挑战，提高可及性和护理水平
1 日内瓦大学医院外科系细胞分离与移植中心、日内瓦大学外科系组织工程与器官再生实验室、瑞士日内瓦、2 意大利米兰圣拉斐尔健康大学糖尿病研究所、3 荷兰莱顿莱顿大学医学中心内科系、4 瑞典隆德大学临床科学系、5 瑞典隆德大学隆德干细胞中心、6 瑞典隆德大学瓦伦堡分子医学中心、7 瑞典隆德斯科讷大学医院心胸外科与移植系、8 挪威奥斯陆大学基础医学研究所混合技术中心卓越中心、9 英国纽卡斯尔纽卡斯尔大学转化与临床研究所再生医学、干细胞与移植主题、10 组织银行里昂市民临终关怀医院和细胞，法国里昂 Edouard Herriot 医院，11 牛津胰岛移植联盟，牛津糖尿病、内分泌和代谢中心 (OCDEM)，牛津大学丘吉尔医院，英国牛津，12 迪肯大学医学院，健康学院，澳大利亚维多利亚州 Waurn Ponds，13 瑞典议会，瑞典斯德哥尔摩，14 欧洲器官移植协会，荷兰阿姆斯特丹，15 博洛尼亚大学 Sant Orsola 综合医院 (IRCCS) 里昂大学国际传染病研究中心 (CIRI)，法国里昂大学，INSERM，U1111，克劳德大学Bernard Lyon 1, CNRS, UMR5308, 里昂高等师范学院, 里昂, 法国
医疗补助的人工智能驱动创新：增强可及性、成本效益和人口健康管理
美国医疗补助计划 (Medicaid) 正面临严峻挑战，包括医疗成本快速上涨、医疗服务可及性不均衡以及满足多样化人口健康需求的挑战。本文探讨了人工智能 (AI) 在重塑医疗补助计划 (Medicaid) 方面的变革潜力，旨在简化运营流程、改善患者治疗效果并降低成本。我们深入探讨了人工智能在预测分析、护理协调、欺诈检测和个性化医疗方面的关键作用。通过利用先进数据模型的洞见，并应对医疗补助计划特有的挑战，我们提出了以公平医疗和改善公共卫生成果为优先的人工智能驱动解决方案。本研究强调了将人工智能融入医疗补助计划的紧迫性，这不仅是为了提高运营效率，也是为了为所有受益人创建一个更便捷、更公平的医疗保健体系。
核心可及性，增加能力并促进国际埃德娜标准的创新
环境DNA（EDNA）包括一组快速新兴的技术，这些技术有可能通过新颖，非侵入性，成本效益和民主的方法和工具来支持环境监测和生物多样性保护。同时，EDNA研究人员正在为EDNA技术，方法和数据输出制定国际标准。为了使Edna技术可访问，有用和适当，我们必须确保制定的任何标准都包括来自世界各地的用户的广泛概念，各种各样的生态环境和位置，最重要的是，对研究能力和基础架构的真实前景。在本文中，我们从非洲，南美和太平洋岛屿的各种和全球用户和专家组成的埃德娜的国际标准化汇总了埃德娜的国际标准化。本文的作者通过回答和讨论一系列旨在引起有关EDNA标准的希望，关注和经验的开放式问题来合作。结果是一组新兴的主题和生成共识，以强调建立适应性标准的需求，区域能力的发展，对数据主权的敏感性增加，并将标准化视为全球能力建设活动。
