OSSE已制定了以下潜在数据源列表,这些数据源由五(5)个加速DC学校改善领域组织,以支持进行彻底需求评估(NA)的学校,这反过来又将为他们的学校改进计划(SIP)提供了信息。以下数据是建议;学校可以考虑此处未列出的其他数据源。进行需求评估时,所审查的证据可以是定量的或定性的。一所学校可以参考学校轨道的定量数据,例如临时评估,调查数据,纪律事件或出勤。或证据可能是定性的,例如在活动中收到的反馈或对活动的观察结果。此外,在确定学校将如何监视和衡量其目标的进度作为学校改善计划的一部分时,数据源可能很有用。通过学校改进计划(SIP)设定的智能目标必须具有定量性,以便可以经常和客观地监控学校团队的加速进度(Stap),LEA加速进度(LTAP)和国家教育总监办公室(OSSE)。学校可能已经在下面建议的大多数指标上都有数据,但是OSSE还建议学校在DC学校成绩单上查看可用数据以及教育工作者的人才和股票仪表板。
残疾人继续受到医疗保健系统的服务不足,在任命的每个步骤中,从抵达到后期的指示都存在公平护理的障碍。即使在诊所遵守了与移动性有关的可及性的法规之后,他们也经常缺乏认知,感觉和发育障碍的患者。真正的包容性需要广泛的,创造性的,社区的问题解决问题,并奉献给所有患者服务的服务。此工具提供了初始问题列表,以促使对诊所的合规性进行重新评估,并促进不断扩大可访问性的努力。
文档]可能与这些覆盖范围政策所基于的标准收益计划有很大差异。例如,客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时,客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下,福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1)根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款; 2)任何适用的法律/法规; 3)任何相关的附带资料材料,包括覆盖范围政策; 4)特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断,并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况,则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准(包括涵盖的诊断和/或程序代码)中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时,不允许报销服务(请参见下面的“编码信息”)。在计费时,提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。提交的有关未涵盖的覆盖范围政策伴随的服务的索赔将被否认为未涵盖的索赔。覆盖范围政策与健康福利计划的管理仅有关。覆盖范围政策不是治疗的建议,绝不应用作治疗指南。在某些市场中,可以使用授权的供应商指南来支持医疗必要性和其他承保范围的确定。
圈子经济的估计在“循环差距报告2023” 6中,我们当前的经济仅为7.2%的循环,而且,由于材料提取的增加,全球循环度从2018年的9.1%下降了。超过90%的提取资源要么被浪费,丢失,要么仍然无法使用多年,因为它们被锁定在建筑物和机械等长期股票中。循环经济有助于缩小排放差距,但是,这将大致需要使我们目前的经济循环增加一倍。循环经济有助于控制和减少污染,增强生物多样性,并实现与社会和治理主题有关的目标,包括创造当地就业机会,提高技能的机会和解决不平等以及实现许多可持续发展目标。7
传统上,热电池的开发涉及设计电池以满足电化学和热量需求,并意识到该设计并测试它以确定其机械和热响应。此过程迭代直到满足要求,仅产生一个点设计,并仅根据这些特定要求验证该设计。这些设计建造测试迭代非常缓慢且昂贵。可以通过仅探索与现有产品类似的设计并假设在类似环境中相同的可靠性来最小化影响。随着需求的发展超出了当前产品的需求,该方法变得具有挑战性。需要新的工具来快速筛选较大的设计空间,以满足要求并确定成本,时间表,绩效和可靠性方面实用的方法。
高速列车已成为世界各地交通运输系统不可或缺的一部分。随着速度的提高,列车周围区域会产生非常高的速度,称为滑流。过去几十年来,人们进行了实验研究来研究这些现象的影响。滑流速度是使用放置在轨道上行驶的真实列车和在移动模型装置和旋转轨道装置等装置上运行的模型列车附近的风速计测量的。但是,大多数这些研究的成本都相当高。本论文的目的是找到一种测量滑流的替代方法。分离涡模拟用于模拟 ETR500 高速列车 1:15 比例模型周围的流动,其配置不同,类似于在轨道和风洞中进行的测试。将模拟结果与在都灵-诺瓦拉高速线上进行的实验测试获得的数据进行了比较。还进行了风洞测试以验证 CFD 数据。从结果得出结论,可以使用在列车前方设置滑动地板的风洞装置来确定列车产生的滑流速度是否在 TSI 标准规定的限值内。
Technical Methodology • Encourage early consultation and plan for iteration with general timeframes • Advise MPOs to publicly release SCS GHG estimates and draft plan materials after CARB staff has concluded that the TM operates accurately Draft RTP/SCS • Reflect CARB staff's recommended remedies from the TM review • Incorporate requests for information, details, and supporting actions that implement each SCS strategy Final RTP/SCS and SCS Submittal • Include all supporting在最终的RTP/SC中,信息(如适用)•澄清数据和文档需要简化Carb的最终SCS审查•提出的选择符合所采用的SCS
训练大型语言模型(LLM)遵循用户说明,已显示出具有足够能力在与人类对齐时能够流利的能力的LLM。然而,尚不完全清楚LLM如何在混合主动性设置中引导计划的对话,其中指令以对话的两个方向流动,即LLM和用户都提供指令。在本文中,我们解决了双重目标混合定位对话环境,其中LLM不仅在任意计划上以对话为基础,而且还试图满足程序计划和用户说明。LLM然后负责指导用户完成计划,同时适应新情况,回答问题并在需要时激活安全护栏。我们提出了一个新颖的LLM,该LLM以程序计划为基础,可以采取Di-Alogue倡议,并对系统的行为执行护栏,同时也改善了LLM对意外用户行为的响应。在受控设置中进行的实验,并且使用真实用户表明,我们称之为Planllm的表现最佳模型在强大的基准上实现了2.1倍的进步。此外,实验还显示出对看不见的域的良好概括。1
2019年冠状病毒疾病(Covid-19)大流行,于2019年12月下旬在中国武汉[1]中出现,感染了数百万人群,并导致数百个the徒死亡[2,3]。正如约翰·霍普金斯大学冠状病毒资源中心报道的数据,2020年8月13日,Covid-19在215个国家和领土上影响了超过1700万人,并导致了751.399多人的死亡[4]。大流行仍在影响整个世界,尽管测量值限制了包括政府在内的不同利益相关者[4,5]。在爆发的早期阶段,即使被视为流感(流感),共vid-19也没有得到考虑。直到被宣布为大流行,世界各地的专家和政客都不会被大流行(Covid-19)困扰[6]。已努力帮助控制冠状病毒疾病(Covid-19)大流行,针对针对Covid-19的疫苗开发疫苗。因此,加拿大和欧盟的疫苗已被授权并在2020年底使用[7-9]。在埃塞俄比亚,卫生部(MOH)和埃塞俄比亚公共卫生研究所(EPHI)与合作伙伴合作,加强了反应努力,以防止埃塞俄比亚的Corona病毒疾病(COVID-19)的蔓延和严重性。 国家和地区公共卫生紧急运营中心(PHEOC)已被激活,实验室诊断能力已扩展到其他国家机构,统治和私人实验室。 医疗保健工人(HCWS)是第一个接种疫苗的组之一。在埃塞俄比亚,卫生部(MOH)和埃塞俄比亚公共卫生研究所(EPHI)与合作伙伴合作,加强了反应努力,以防止埃塞俄比亚的Corona病毒疾病(COVID-19)的蔓延和严重性。国家和地区公共卫生紧急运营中心(PHEOC)已被激活,实验室诊断能力已扩展到其他国家机构,统治和私人实验室。医疗保健工人(HCWS)是第一个接种疫苗的组之一。国家和地区PHEOC在协调来自不同响应机构的资源并通过协调COVID-19的相关信息在协调资源方面发挥着关键作用,并通过协调COVID-19的相关信息和合作伙伴的协调论坛。MOH和EPHI使用不同的交流方式[10,11]以常规且不间断的方式向公众和利益相关者提供信息。根据2021年2月23日报告的数据,总共记录了147,092和2,194例和死亡的数据[12]。随着无症状人物的持续传播,疾病负担预计将增加。因此,重要的是要考虑他们对COVID-19-19的意图,以更好地解决广泛疫苗接种疗法的障碍[13]。意想不到的是Covid-19-19,不确定性或不愿接受疫苗是长期管理Covid-19的大流行的主要障碍[14]。因此,面向患者的角色将持续需要前线卫生保健工人。由于这项工作需要与SARS-COV-2患者亲密接触,因此前线卫生保健工人处于感染的高风险,有助于进一步传播[15]。大流行的Covid-19受到了全世界的影响,医护人员对大量受感染群体负责。这是因为可以将卫生保健工作者视为疾病的受害者,并将其从感染到健康的人传播。由于这个原因,除了房屋和患者外,卫生保健工作者可能对自己有益[16,17]。由于医疗保健工作者是最早接种疫苗的人之一,因此他们对这些疫苗安全的担忧必须尽早解决[9,17,18]。疫苗接种
在当今的数字景观中,安全通信对于保护敏感数据免受未经授权的访问至关重要。加密算法在该领域起着重要作用,通过加密传输数据来建立防止有害攻击的强大障碍。攻击者要求加密通信所需的巨大时间和计算资源证明了加密方法在改善网络安全方面的有效性。本文研究了加密算法在确保网络通信中的关键作用,尤其是在受控实验室条件(例如VIT实验室)中。最初,显示了攻击者利用加密与未加密通信所需的时间的实质差异,并强调了加密算法在当前网络安全中的重要性。之后,几种加密方法(例如RSA,AES和总共16个算法)的比较和对比度。通过查看加密/解密速度和关键产生效率等参数来发现每种算法的优势和缺点。使用经验数据和理论思想,这项研究为选择和实施加密算法提供了有用的帮助,以改善实验室环境中的网络安全。这些发现有助于为保护数字通信免受不断发展的网络威胁而制定有效措施,从而产生更具弹性和安全的数字生态系统。