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在人道主义环境中使用DHIS2进行医疗机构股票管理
背景DHIS2开源软件平台得到奥斯陆大学健康信息系统计划（HISP）中心（UIO）的一个项目的支持。灵活的通用数据平台具有一系列可捕获，管理和分析信息的功能，可以通过Web API和应用程序框架扩展。全球80多个国家使用DHIS2来收集和分析健康数据。DHIS2作为全球公共物品免费提供，并提供了一个简单，用户友好的应用程序，用于在设施和社区层面管理库存和设备。它可以与全面的，上游的国家物流管理信息系统（LMI）无缝集成。
第五届国际科学与实践会议资料
联合主席：Andriy Fedorovych Hukalyuk - 经济学博士、副教授、利沃夫伊万·弗兰科国立大学第一副校长； Roman Yevgenovych Gladyshevskyi - 乌克兰国家科学院院士、科学博士、教授、利沃夫伊万·弗兰科国立大学科学工作副校长； Rostyslav Vasyliovych Mykhailyshyn – 利沃夫伊万·弗兰科国立大学经济学博士、副教授、经济学院院长； Vasyl Ivanovich Pryimak - 经济学博士、教授、利沃夫伊万弗兰科国立大学管理信息系统系主任。
2020-2024 年达奇斯县和波基普西市合并计划 (.pdf) | 出版物和研究 | 规划和发展
DCDPD 是 CARES 无家可归者管理信息系统 (HMIS) 的咨询委员会成员，该系统是一个计算机数据库，旨在随着时间的推移收集有关无家可归者和家庭的特征和服务需求的无重复客户级信息。该系统的长期目标是为社区提供数据，而不是轶事信息，以检查无家可归者服务的提供方式，并就未来的资金和计划做出明智的决定。DCDPD 参与委员会意味着它对 HMIS 管理的资金、政策和程序有投入，并可以访问 HMIS 在制定本计划及其优先事项时提供的大量信息。
o r i g i n a l r e s a r c h物流管理信息系统（LMIS）在Amhara National的公共卫生设施的健康商品
简介：发展中国家的基本药物的访问主要是由于健康供应链管理效率低下的效率低下，例如缺乏标准监控框架和设计较差的物流管理信息系统（LMIS）。健康供应链经理需要准确，及时的数据才能进行决策。但是，常规的健康信息系统的数据质量差，依赖基于纸张的报告，逻辑格式不足，不充分结构以及人力资源有限。目的：本研究评估了阿姆哈拉国家地区埃塞俄比亚公共卫生设施中LMI的数据质量。方法：该研究是在埃塞俄比亚的阿姆哈拉国家地区国家进行的。该研究采用了基于机构的并发混合方法设计。数据收集涉及102个通过多阶段分层随机抽样选择的设施，并遵守美国国际开发署的物流指标评估工具（LIAT）设定的采样标准。数据抽象清单用于收集数据。结果：在评估数据质量的七种示踪剂药物中，库存准确率的差异很大。库存差异是显着的，突出了手动和数字记录系统的潜在问题，总体平均的物理和电子库存精度分别为74.7％和70.6％。此外，报告和申请表（RRF）显示了及时提交的趋势，七种示踪剂药物的总平均百分比为90.2％。然而，数据质量经历了波动，合法性的总体平均百分比（LMIS报告的授权）和RRF的准确性分别为77.2％和76％。结论和建议：数据质量的评估显示出物理和电子记录的显着差异，在健康LMI中的完整性，合法性，合法性，可读性和准确性上显着波动。为了纠正这些问题，需要对健康供应链员工进行强大的数据质量验证过程，明确的指南，有针对性的干预措施，加强监控系统，定期审核以及全面的培训。关键字：LMI，数据质量，RRF，评估，绩效，健康设施
MBA（航空和机场管理）- 哥印拜陀
目标：本模块的目标是让学员对管理信息系统及其优势有充分的了解。单元 I 信息系统基础：业务用户框架 - 信息系统角色 - 系统概念 - 组织作为系统 - 信息系统的组成部分 - IS 活动 - IS 类型。单元 II 运营和决策 IS：营销 IS、制造 IS、人力资源 IS、会计 IS 和财务 IS - 交易处理系统 - 信息报告系统 - 战略优势信息。单元 III DSS 和 AI：DSS 模型和软件：决策过程 - 结构化、半结构化和非结构化问题；假设分析、敏感性分析、目标寻求分析和优化分析。AI、神经网络、模糊逻辑系统、遗传算法概述 - 专家系统。
24-ADM-05 - 无家可归者服务计划 (HSP)，HSP 结果报告
减少无家可归者需要联邦、州和地方政府以及非营利和/或宗教机构的协调努力。地区无家可归者服务计划的目的是确定地区内可用于解决无家可归者问题的所有资源，并促进针对减少无家可归者的战略的当地协调。为了实现这一协调，强烈建议各地区与美国住房和城市发展部 (HUD) 要求的连续护理无家可归者服务协调机构密切合作。与当地 HUD 资助的连续护理无家可归者服务协调机构的协调将支持每个地区制定无家可归者服务计划并跟踪服务和结果的能力。可以利用现有的数据收集方法（例如无家可归者管理信息系统 (HMIS)）来跟踪有关特定计划和全区结果的数据。与当地连续护理无家可归者服务协调机构的合作将使各地区能够将解决无家可归问题的当地和州资源与联邦政府提供的资源整合在一起。由于当地 HUD 资助的连续照护协调机构可以为无家可归者提供服务，无论他们是否有资格获得临时住房援助 (THA)，HUD 资助的连续照护资源可能有助于满足那些没有资格获得 THA 的人的需求。相反，州和地方资源可用于为没有资格获得 HUD 资助的无家可归者援助的无家可归者提供服务，例如当需要帮助那些从监禁或其他机构环境中重返社区的人时。与以前的无家可归者服务计划模板相比，变化包括：• 重新格式化以方便使用，• 数据收集方法更新以符合标准无家可归者管理信息系统 (HMIS) 报告，• 已删除对各种住房类型停留时间的预测，• 已删除对安置到各种住房类型的预测，
斯威士兰国家行动计划 (COP) 2022 战略......
ADR 药物不良反应 AE 不良事件 AG 青春期女孩 AGYW 青春期女孩和年轻女性 AHD 晚期 HIV 疾病 AHF 艾滋病医疗基金会 ALHIV 感染 HIV 的青少年 ANC 产前诊所 API 活性药物成分 APN 接入点名称 ARV 抗逆转录病毒 ART 抗逆转录病毒疗法 C/ALHIV 感染 HIV 的儿童和青少年 CAG 社区依从性小组 CANGO 非政府组织协调大会 CBS 基于病例的监测 CBO 社区组织 CCD 社区商品分销 CCM 国家协调机制（全球基金） CDC（美国）疾病控制中心 CERA 社区参与和康复联盟 CLM 社区主导的监测 CMAC 和解、仲裁和调解委员会 CMIS 客户管理信息系统 CMS 中央医药库 CoAg 合作协议 COP 国家行动计划 COVID-19 2019 年冠状病毒病 CQI 持续质量改进 CS 民间社会 CSO 民间社会组织 DBS 干血斑 DNO 诊断网络优化 DQA 数据质量评估 DMPPT 决策者计划工具包 DREAMS 坚定、坚韧、授权、无艾滋病、指导和安全 DSD 差异化服务交付 DTG 多替拉韦 ECHO 临床艾滋病毒结果效率 EDCU 流行病学和疾病控制单位 EHHRRB 斯威士兰健康与人类研究审查委员会 EHLS 斯威士兰健康实验室服务 EID 早期婴儿诊断 eLMIS 电子物流管理信息系统 EQA 外部质量保证
南非国家数字和未来技能战略实施方案 - 为青年提供体面工作
API 应用程序编程接口 BBI 宽带基础设施 BPS 基本支持包 CAT 计算机应用技术 CDW 社区发展工作者 CfE 关爱教育 CHE 高等教育委员会 CHW 社区卫生工作者 CIDA 社区个人发展协会 COGTA 合作治理和传统事务部 CPSI 公共服务创新中心 CWD 残疾儿童 CWP 社区工作计划 DBE 基础教育部 DCDT 通信和数字技术部 DDF 数字发展基金 DEL 就业和劳工部 DHA 内政部 DHET 高等教育和培训部 DHP 数字中心计划 DISA 南非残疾人信息 DoH 卫生部 DPSA 公共服务和行政部 DRLR 农村发展和土地改革部 DSAC 体育、艺术和文化部 DSBD 小型企业发展部 DSC 数字技能中心 DSD 社会发展部（DSD） DSF 数字技能论坛 DSI 科学与创新部 DTIC 贸易、工业和竞争部 DWYPD 妇女、青年和残疾人部 ECD 早期儿童发展 EIG 教育基础设施补助金 EMIS 教育管理信息系统 EPWP 扩大公共工程计划 ETDP-SETA 教育和培训部门 教育培训局 GCIS 政府通信和信息服务 GDP 国内生产总值 GITOC 政府信息技术官员委员会 GTAC 政府技术咨询中心 HEIs 高等教育机构 HEMIS 高等教育管理信息系统 HWSETA 卫生和福利部门 教育培训局 ICASA 南非独立通信管理局 IEG 基础设施和效率补助金
柬埔寨更新的国家自主贡献
ADB 亚洲开发银行 AI 人工智能 BAU 一切照旧 BUR 两年期更新报告 CAMDI 柬埔寨灾害损失和损害信息系统 CCAP 气候变化行动计划 CCCA 柬埔寨气候变化联盟 CLUP 公社土地利用计划 CCCSP 柬埔寨气候变化战略计划 CCTWG 气候变化技术工作组 CDM 清洁发展机制 CEDAW 消除对妇女一切形式歧视公约 CNCW 柬埔寨全国妇女理事会 CO 2 二氧化碳 COP 缔约方大会 CSDG 柬埔寨可持续发展目标 DCC 气候变化司 DLUP 区土地利用计划 DRM 灾害风险管理 EMIS 教育管理信息系统 EMS 环境管理系统 ESS 环境和社会保障 ETF 增强透明度框架 EWS 预警系统 EX-ACT 工具 EX-Ante 碳平衡工具 FAO 粮食及农业组织 FOLU 林业和其他土地利用 GSSD 国家可持续发展委员会秘书处 GDP 国内生产总值 GGGI 全球绿色增长研究所 GHG 温室气体 IPCC 国际气候变化专门委员会 JCM 联合信用机制LGCC3 地方政府和气候变化 III M&E 监测与评估 MAFF 农业、林业和渔业部 M&E 监测与评估 MEF 经济和财政部 MIS 管理信息系统 MISTI 工业、科学、技术和创新部 MME 矿业和能源部 MLMUPC 土地管理部 城市规划和建设 MoE 环境部 MoEYS 教育部 青年和体育部 MoH 卫生部
人工智能对项目管理决策的影响
Kolbjørnsrud、Amico 和 Thomas（2016）提到人工智能的主要设计目的是赋予人们权力并提高他们的生产力。它认为人工智能可以像人类大脑一样学习、推理、适应和执行任务。这一结论的证据是，一些科技公司和初创公司已经开发出帮助他们使用人工智能解决社会面临的一些问题的系统。在组织层面，人工智能的使用对 PMIS 等多种技术有影响。虽然过去的研究表明使用人工智能可能会导致糟糕的决策，但这项研究认为，项目经理如果使用得当，就可以利用人工智能的好处。该研究的一部分是关于人工智能如何影响 PMIS 提供的信息有助于管理者理解他们如何在运行各种项目时使用人工智能来改善他们的决策。讨论人工智能在管理中的利弊，为管理者提供了一系列见解，他们可以使用这些见解来确定如何获得人工智能的回报（Maleszak & Zaskórski，2015）。这项研究的假设是，在数据收集过程中部署人工智能将提高管理信息系统中的数据完整性。这反过来又引出了这样的论点：在数据管理过程中实施人工智能将由于拥有更高质量的数据而增强决策过程。多项研究表明，对管理信息系统的大量投资也带来了数据收集，汇编和整理方面的一些问题。正是这个原因，使用它们的公司仍然会做出错误的决定。这项研究将回顾一些可能导致这种结果的因素。多项研究还表明，人工智能对企业用于推动各种运营的信息系统有重大影响。因此，本研究力图检验上述假设，以确定人工智能在PMIS研究和实施中的作用，以帮助项目经理对各项操作的实施和管理做出更好的决策。