XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System负担过重
基于动态信息分配的联邦过滤器...
多传感器组合导航在水下传感器网络中得到了广泛的应用，它提高了单传感器的跟踪精度，且具有较好的容错能力。多传感器数据融合有两种基本结构：集中式融合和分布式融合。集中式融合将所有数据收集到融合中心进行处理，因此不存在任何数据丢失，集中式融合是最优的，但集中式融合计算和通信负担过重，容错能力差。分布式融合近年来受到越来越多的关注。20世纪90年代，NA Carlson提出了联邦滤波器[1]。联邦滤波器由一个全局滤波器和若干个局部滤波器组成，各局部滤波器彼此独立，采用各自的滤波算法，处理各自的测量信息并生成局部的跟踪路径。全局滤波器只能融合局部滤波器生成的路径[2]。传统的联邦滤波器使用KF作为局部滤波器，这导致传统的联邦滤波器只能跟踪线性运动目标。但测量函数往往是非线性的，KF不能利用非线性信息，因此该算法采用UKF作为局部滤波器。此外，为了识别故障传感器，将动态信息分配设计为子滤波器协方差矩阵的迹与全局协方差矩阵的迹的比值。仿真结果表明，该算法能很好地跟踪非线性系统，且精度优于UKF算法，并且能放大子系统的软故障灵敏度，从而易于识别故障传感器。
aha委托退休金 - 挑战 -
美国医院协会（AHA）发布了由著名的医疗保健经济学和政策咨询公司Dobson Davanzo＆Associates，LLC（Dobson）进行的新分析。分析批评了一份学术论文的发现，该发现误解了事实，并得出了有关长期护理医院（LTCHS）作用的错误结论。1特别是在Einav及其同事（Einav论文）对论文的全面批评中，Dobson的经济学家和分析师通过分析数据，假设，经济学方法和方法论来反驳该论文的发现和含义。最终，多布森发现，该研究得出的结论是不保证的，代表了事实的过度。ltchs通过照顾需要延长住院的最严重患者，在医疗保险和其他受益人中起着重要而独特的作用。如多布森分析所讨论的，LTCH提供了密集的护理水平，通常在其他急性后护理环境中提供。LTCH患者通常在医学上很复杂，有多个器官衰竭，并平均保持在LTCH至少25天。许多LTCH患者由于呼吸衰竭或类似的疾病而依赖呼吸机，这需要高度专业的护理。此外，LTCH是急诊医院的关键伙伴，减轻了重症监护病房负担过重的能力以及护理连续体的其他部分，否则这些患者将进一步加剧，而这些患者将无法获得LTCH。Dobson的报告在Einav论文中发现了许多缺点。一些最有问题的包括：
人工智能与卫生人力
医疗保健随着医学的进步而不断进步，从而提高了全球预期寿命。然而，该行业面临着越来越多的挑战，例如需求增加、成本飙升和劳动力负担过重。造成卫生人力资源紧张的因素包括人口老龄化、非传染性疾病和慢性疾病负担加重、医疗保健提供者的倦怠以及不断变化的患者期望。人工智能 (AI) 可以通过缓解其中一些压力来改变医疗保健。医疗保健领域的人工智能还通过潜在的劳动力中断给医疗保健提供者带来风险——角色的改变需要适应技能，一些功能需要自动化。在创新和保障之间取得平衡至关重要。薄弱的数字和数据基础、不一致的健康数据治理、不充分的技术标准和有限的资源可能会阻碍人工智能在医疗保健领域的潜力。医疗保健领域的人工智能还通过多种方式给患者带来风险，包括保险公司使用人工智能算法来提高健康保险成本。经合组织对医学协会对人工智能工具整合的看法进行了调查。该调查旨在从医疗保健提供者的角度促进对人工智能的讨论，医疗保健提供者的作用对卫生系统至关重要。这项调查是通过世界医学协会 (WMA) 代表经合组织分发的一份综合问卷进行的。对医疗保健专业人士和人工智能专家的选择性采访补充了这项研究。
国际营养协会与超加工食品行业合作的原则
为什么国际营养组织需要与超加工食品行业合作的原则？ 建立一个适合所有人的世界，首先要有良好的营养。营养充足的人口更健康、更有生产力：他们的孩子在学校的成绩更好，身体更健康，更能抵抗疾病，最终能赚更多钱，为国家经济增长和发展做出更多贡献。相反，营养不良以及超重、肥胖和非传染性疾病的增加从各个方面损害了人们的福祉，威胁着当代和后代的健康、教育和繁荣。营养不良疾病给负担过重的卫生系统增加了压力，剥夺了个人、家庭和社区的生命、健康和潜力。而这一切都是可以预防的。国际营养组织的愿景是让世界各地的每个人都免受各种形式的营养不良，并能够充分发挥自己的潜力。只有这样，我们才能打破贫困的代际循环，建立一个更公平、更稳定的、适合所有人的世界。 UPF 消费量正在全球范围内迅速增长，随之而来的是超重和肥胖及其相关疾病（如糖尿病、心脏病、癌症）的发病率。在商业利益的驱动下，UPF 的这种扩散对我们服务的人群以及实现我们的愿景构成了明显而现实的威胁。因此，澄清我们与 UPFI 合作的态度和原则是维护国际营养协会作为政府诚实经纪人和专家盟友的声誉的具体和必要步骤，并使国际营养协会能够积极倡导无利益冲突的营养政策和监管空间。
伊拉克经济与可再生能源项目之间......
文章信息 摘要 目的：鉴于伊拉克目前化石燃料产量过高，本文旨在研究该国未来可再生能源的潜力。该报告还试图预测伊拉克未来在伊拉克和全球清洁能源生产中的地位，以及全球能源市场向可再生能源转变的速度。 理论框架：伊拉克对石油收入的依赖和该国负担过重的公共部门带来了严重的经济问题。国有企业占据主导地位，法律严格，需要更多融资渠道，缺乏合格劳动力，基础设施薄弱，限制了许多行业的扩张。近年来的增长并没有导致贫困减少，因为自 2014 年以来经济发生了巨大变化。 设计/方法/方法：本研究包括回顾性和前瞻性方法。描述和分析了实施和利用可再生能源最紧迫的问题。使用发展情景形式的前瞻性方法设想了伊拉克经济的未来结果。发现：外国直接投资 (FDI) 是国际资本流动的重要来源和经济增长的主要资金来源，主要集中在石油工业和某些旅游项目上。由于该国的能源网过时，投资者对投资伊拉克电力行业以外的其他东西感兴趣。研究、实践和社会影响：我们描述了伊拉克经济发展面临的当前问题，包括经济需要更加多样化、主要部门之间的结构失衡以及几乎完全依赖原油出口收入，导致工业产量下降。原创性/价值：我们描述了伊拉克经济的现实，分析了伊拉克基于传统能源的能源部门结构，然后了解了可再生能源以及化石燃料下现有和未来项目的进展情况。Doi：https://doi.org/10.26668/businessreview/2023.v8i8.3435
参观工作场所 - RIETI 监狱 ...
保护。5868 总统。Franco IONTA 民主行动党主席 Dr. Emilio DI SOMMA 副党员部主任Riccardo TURRINI VITA 博士 - D.A.P 人事总监 致 D.A.P VISAG 负责人Aldo FABOZZI 博士 区域主管 p.t.拉齐奥致先生人民警察部主任兼指挥官RIETI地方监狱及参事塞巴斯蒂亚诺·阿尔迪塔 (Sebastiano ARDITA) 囚犯办公室总干事 – D.A.P.缺点。Francesco CASCINI D.A.P. 检查办公室主任Enrico RAGOSA 博士 D.A.P. 商品和服务总经理罗马 Fabrizio FARACI 省级秘书 UIL PA 监狱 RIETI 主题：参观工作场所 - RIETI 区监狱 去年 10 月 19 日，与由地区秘书 Daniele Nicastrini 和省级秘书 Fabrizio FARACI 组成的 UIL PA 监狱代表团一起，在得到及时通报后，我参观了里埃蒂地区监狱的工作场所。这是一个最近启用的结构（2009 年 10 月 28 日），它呈现出沿水平方向发散的结构的所有优点和缺点。空间不必要地大，只适合分散在许多服务站雇用的人员，因为服务站的栅栏门太多了。毫无疑问，一个新的功能性结构，只运行了 25%，但已经因唯一活跃的部门过度拥挤问题而负担过重，这不能不被视为该监狱管理局组织无能的真正图腾。里埃蒂新建筑群的情况在我们看来确实很糟糕，清楚地表明了公共资金是如何被浪费的。由于未能指派充分利用所需的人员（就好像开设一个新学院是一件非同寻常且无法计划的事件），五个部门中只有一个部门得以启用。不仅没有人员组织结构图，而且也没有表明级别和“预期用途”的开场白。
人工智能与人类医生在分诊诊断方面的比较研究
简介与背景。AI 虚拟助手具有巨大潜力，可帮助患者自我评估症状并在适当时寻求进一步治疗，从而减轻医疗系统负担过重的压力。为了使这些系统对全球医疗保健做出有意义的贡献，它们必须得到患者和医疗专业人员的信任，并满足不同地区和不同人群患者的需求。我们基于概率图模型 (PGM) 开发了 AI 虚拟助手，并证明它能够为患者提供分类和诊断信息，其临床准确性和安全性可与人类医生相媲美。重要的是，此次评估评估了 AI 和人类医生的准确性和安全性，并且与之前的研究不同，它还考虑了两种代理的信息收集过程 [ 1 , 2 ]。通过这种方法，我们希望通过直接将人工智能系统的表现与人类医生进行比较，建立对人工智能系统的信任，因为人类医生并不总是同意患者症状的原因或最合适的分诊建议。至关重要的是，该系统基于生成模型，允许相对直接的重新参数化，以反映不同地区和人口群体的当地疾病负担。这是一个很有吸引力的特性，特别是考虑到人工智能虚拟助手有可能在全球范围内改善医疗保健服务时。方法。我们的人工智能系统的核心是 PGM [ 3 ]，旨在为用户提供分诊建议并提出可能的病症。图形模型的结构由医学专家定义，并通过流行病学数据和专家引出的组合进行参数化。给定一组用户输入的当前症状和风险因素，该模型推断出最可能的情况并生成后续问题 [ 4 , 5 , 6 , 7 ]。该系统的决策功能是通过使用效用模型扩展底层生成模型来提供的，该效用模型作为疾病后验的函数，旨在提供分类建议，以最大限度地减少对患者的预期伤害，同时也惩罚过度分类。
2025 年 Hauora 毛利战略在线调查提交表
作为卫生系统的首席管理者，卫生部负责根据《2022 年 Pae Ora（健康未来）法案》制定和实施新的 Hauora 毛利战略。因此，Manatū Hauora 正在开展工作以测试和完善《2025 年 Hauora 毛利战略》的提案。制定新的 Hauora 毛利战略是为了规划未来 5 到 10 年卫生系统的发展方向。在经历了许多卫生结构性变化之后，该战略是为了切实为人们提供基本保障 — — 解决毛利人遭受的疾病负担过重的问题。它是关于在有证据表明毛利人健康受影响最严重的地区推动切实改变，并集中精力和资源让毛利人获得他们所需的优质医疗服务。它还旨在使事情保持简单，并将一套明确的毛利人健康战略重点整合到一个战略中。新的 Hauora 毛利战略将清晰地展示政府对毛利人健康的愿景以及政府努力实现的毛利人健康成果。它还强化了政府在《2024-2027 年政府健康政策声明》中提出的期望，并明确表明了新西兰健康计划应将行动和投资重点放在何处。发展过程迅速，旨在借鉴过去和当前毛利人健康战略重点的成果。二十多年来，He Korowai Oranga（2002 年和 2014 年）、Whakamaua：毛利人健康行动计划 2020-2025 年和 Pae Tū：Hauora 毛利战略已经建立了成熟的卫生系统，以满足毛利人的健康需求。新战略将取代 Pae Tū，后者是 2023 年作为 Pae Ora 战略更广泛的套件的一部分发布的临时战略。咨询将于 2024 年 10 月 22 日星期二午夜结束。
电子计算机科学课程大纲-sem-iii-mumbai-...
为了应对确保工程教育卓越的挑战，需要系统地处理、讨论和推进质量问题。认证是高等教育质量保证的主要手段。认证过程的主要重点是衡量正在认证的课程的成果。为此，孟买大学科学技术学院（特别是工程学院）率先将成果导向教育理念融入课程开发过程中。学院决定明确定义每门课程的课程目标和课程成果，以便附属学院的所有教职员工了解所要教授课程的深度和方法，从而提高学习者的学习过程。基于选择的学分和评分系统实现了从以教师为中心到以学习者为中心的教育的迫切需要的转变，因为工作量估计是基于学习而不是教学时间的投入。它还注重持续评估，这将提高教育质量。课程学分分配基于 15 周的教学学习过程。但是，课程内容将在 12-13 周内讲授，剩下的 2-3 周将用于复习、客座讲座、教学大纲以外的内容等。有人担心，早先修订的课程更侧重于提供该课程各个领域的信息和知识，这导致学生在直接接触时间方面负担过重。在这方面，科学技术学院决定，为了最大限度地减少接触时间的负担，整个课程的总学分为 170，重点不仅在于提供知识，还在于培养技能、态度和自学。因此，在目前的课程中，技能型实验室和小型项目是所有工程学科在第二年和第三年的必修课，这无疑将促进学生的自学。本次修订中提出的课程总学分和方法与 AICTE 示范课程一致。目前的课程将从 2020-21 学年开始在工程学第二年实施。随后，这将分别延续到 2021-22 学年的三年级和最后一年的工程学课程。 SK Ukarande 博士 孟买大学科技学院副院长
非洲医疗保健领域的人工智能
医疗保健领域采用人工智能 (AI) 为扩大非洲大陆各级医疗服务的可及性提供了机会。资源不足、流行病和传染病爆发、慢性病扩张和成本增加等挑战对负担过重的医疗保健系统构成了挑战。现有的结构性不平等、合格医疗专业人员或医疗用品短缺、可及性障碍、负担能力障碍以及城乡差距加剧了这些障碍。作为一种“通用技术”，人工智能可以通过多种方式提供帮助，既可以应对挑战，也可以利用数字数据来改善和扩大优质医疗服务的可及性。用例在所谓的“4P 医学”中各不相同：个人、预防、参与和预测。COVID-19 大流行推动了医疗领域人工智能用例的发展，包括接触者追踪算法和空间访问控制系统。在某些情况下，疫情催化了远程医疗和数字平台。然而，在其他情况下，有证据表明，疫情加剧了历史鸿沟，扩大了数字鸿沟。1 医疗保健领域采用人工智能面临一些实际挑战，例如缺乏优质数据和技术技能、数字基础设施和包容性方面的差距（包括互联网连接和采用率 2 ），以及在某些情况下缺乏信任和数据治理。人工智能技术带来的风险包括可能加剧不平等、偏见和歧视，或缺乏可解释性。必须在机遇与测试和预防措施之间取得平衡。尤其是医疗保健行业带来了政策和社会问题，提高了隐私、安全和保障的需求。3 负责任的人工智能采用治理涉及多种方法，例如扩大数字基础设施和素养以提高包容性、数据治理和数据共享框架，以及战略资金或合作伙伴关系以加强本地初创企业和技能发展。例如，公私合作伙伴关系 (PPP)、产学合作以及支持数据科学和应用社会公益项目的平台（例如CMU 非洲的行业创新实验室）可以帮助催化人工智能试点。