世界卫生组织(WHO)强调了通过应用行为科学原则来改善公共卫生干预和政策设计的重要性。这些科学在修改行为和应对各种健康挑战方面起着至关重要的作用,从大流行病和慢性疾病到气候危机。本文探讨了行为科学对公共卫生促进的变革性影响,重点是基于WHO技术咨询小组制定的六个原则,影响决策和干预策略的因素。此外,它解决了有关该主题的西班牙语文献的严重短缺,回顾了有影响力的科学家和关键理论模型的贡献。还讨论了WHO对公共卫生中这些干预措施有效实施的建议。这项工作不仅填补了西班牙语文献中的关键空白,而且还提供了改善西班牙语国家公共卫生的实用工具。
目前 UAS 的设计机构规定并不适合。该行业充斥着来自世界各地的制造商,市场上有大量的商业平台,但没有专门的产品标准来衡量它们在安全性和质量方面的适用性。许多平台继续发展,引入进一步的非标准化技术来提高安全性或性能。遗憾的是,民航局无法跟上步伐,因此法规完全依赖于对飞行员能力和技术是否适合商业用途的手动评估。这种方法依赖于民航局官员对所有新兴技术的深入了解,而对于资金不足、负担过重的组织来说,这既不切实际也不现实。
企划管理部 IoT应用推进部 社会基础设施解决方案本部 金融及企业解决方案本部 网络系统本部 防卫系统本部 IoT平台本部 系统中心 基础技术中心 信息通信本庄工厂 信息通信沼津工厂
在瑞士,关于白细胞介素 23p19 抑制剂 tildrakizumab 的有效性和安全性的真实世界数据有限。本分析的目的是评估 tildrakizumab 对瑞士中度至重度斑块状银屑病患者的有效性和安全性。这项前瞻性、多中心研究招募了来自瑞士皮肤病学靶向治疗网络登记处 (SDNTT) 的 28 名成年人,他们正在接受 tildrakizumab 治疗并至少有 3 个月的随访。没有进行缺失数据填补。在接受 tildrakizumab 治疗 3 个月和 18 个月后,银屑病面积和严重程度指数 (PASI) 中位值从基线时的 9.5 分别下降到 2.1 和 0.3(均为 p < 0.001)。 3 个月后,76.9%/30.8% 的患者达到绝对 PASI < 3/ < 1。治疗 18 个月后,这一比例上升至 85.7%/57.1%。达到 PASI 90/100 反应的患者比例在第 6 个月时为 47.8%/30.4%,在第 18 个月时为 42.9%/14.3%。根据皮肤病生活质量指数测量,在长达 18 个月的随访中,生活质量显著改善。没有因不良事件而停止治疗的情况。这一真实世界登记提供了强有力的证据,支持 tildrakizumab 在治疗中度至重度银屑病患者方面的长期有效性和良好的安全性。
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摘要 在过去三年中,位于堪萨斯州莱文沃思堡的指挥与参谋学院和训练与条令司令部分析中心以及训练与条令司令部陆军实验/转型计划办公室赞助了多项培训活动,使用先进的模拟技术来推动参谋培训活动。推动这些活动的设备和软件套件被称为数字领导者反应课程 (DLRC)。DLRC 的主要目标是训练战斗人员利用信息战的进步来赢得下一场战争。它为培训领导者提供了一个环境,让他们了解如何在时间受限的数字化环境中可视化战场并做出战术决策。挑战在于以最具成本效益的方式创建这种环境,以驱动参谋人员的感觉,使他们完全沉浸在正在进行的战斗中,让幻想变成现实。本文将描述此环境,重点介绍高级架构的使用及其在促进多个软件应用程序快速联合方面的重要性。本文的背景是本财年正在进行的 TRADOC 陆军转型计划,旨在开发临时旅战斗队 (IBCT) 高级领导人培训课程。。
智能传感器是一种快速发展的技术,它允许在资源受限的边缘设备上直接将数据采集与计算结合起来。因此,它们在非常接近传感微机械的地方在同一封装中执行机器学习。在物联网领域,需要越来越多的电池供电甚至无电池智能传感器,因为市场潜力是现场部署大约数千亿个传感器。为了维持不断增长的应用范围,最大限度地提高能源效率,同时允许此类设备中的传感器可编程,延长电池寿命和使用案例至关重要。为了将这一概念推向极致,意法半导体提出了一种新的传感器解决方案,允许将机器学习和二进制神经网络直接部署到超低功耗传感器本身。这带来了使用极其受限的内存的额外挑战。这项工作通过活动识别任务试验了这种超新颖且有前途的传感器内机器学习计算解决方案的功能,并介绍了性能和能效方面的初步发现。实验结果表明,该传感器在全浮点精度网络中可实现 10.7 个周期/MAC 的推理性能,在大型二进制模型中可实现高达 1.5 个周期/MAC 的推理性能。该传感器的运行功耗范围从大于 100 µJ 到低于 1 µJ,具体取决于所部署的机器学习计算(全浮点到全二进制)
认识到需要建立一个更具凝聚力和前瞻性的人工智能框架,以反映联合国系统的集体力量和共同目标,在 2023 年 10 月 HLCM 和 HLCP 联席会议之后,成立了联合国系统人工智能使用高级别管理工作组 (HLCM TF-AI)。HLCM 和 HLCP 肯定了联合国在以身作则方面的作用,因为人工智能技术已经在重塑联合国组织开展业务的方式。委员会确定的采用人工智能的一些关键优先事项包括建设内部能力、利用与技术提供商的共同伙伴关系、鼓励实验以及支持多功能团队汇集来自不同部门的必要技能。考虑到技术发展的速度,委员会一致认为需要采取联合大胆措施保持领先地位,并决定成立 HLCM TF-AI。
我们不需要知道它是如何工作的,只需要看看我们的 GPS - 虽然你可能经历过偏远地区 GPS 失灵的情况。全球定位系统 (GPS) 是一个由卫星和接收设备组成的网络,用来确定地球上某物的位置,例如你的手机。今天的 GPS 接收器非常精确,它们可以将其位置 (纬度、经度和高度) 精确到厘米。它于 1973 年发明,最初仅供美国军方使用。GPS 设备记录它从每颗卫星接收到这些信息的准确时间,然后评估每个信号到达所需的时间。初步估计,通过将经过的时间乘以光速,它可以计算出它与每颗卫星的距离,比较这些距离并计算出它自己的位置。