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印度尼西亚的胰岛素，送货设备和自我监控的血糖设备的可用性，价格和负担能力
胰岛素对于1型糖尿病患者的生存以及对2型糖尿病患者的更好管理至关重要。使用胰岛素患有糖尿病的人还需要自我监控血糖（SMBG）设备（例如，仪表，条，条，连续监测系统）才能进行日常管理。必须确保胰岛素和这些设备可用和负担得起。本研究旨在通过适应世界卫生组织/国际卫生行动（WHO/HAI）价格调查来评估印度尼西亚胰岛素和SMBG设备的可用性，价格和负担能力。共有34个公共卫生设施（医院，初级医疗保健中心/puskesmas）和37家私人药房。还收集了来自三个主要在线市场的信息。价格表示为中位患者价格（$）。负担能力定义为最低薪水不熟练的政府工人（LPGW）所需的天数，以购买30天的胰岛素，送货设备和SMBG的供应。公共设施中的模拟胰岛素的可用性（63.6％）略高于私营部门（43.2％），两个领域都没有人类胰岛素。相反，由于公共部门的设施没有提供自我测试的设备，因此在私人促进中观察到了更好的可用性。公共部门（5.26美元）和私营部门（11.24美元）之间的1000IU类似物的中位数价格有所不同。类似物的中位数最高的价格是在线群岛（28.65美元）。一个低收入的人必须工作2-3天才能购买1000iU的类似物。在在线平台上观察到SMBG设备的中位数价格最低（米：18.37美元，测试条：$ 0.27，柳叶刀：0.02美元）。分别需要5-7天和4-5天的工资才能分别购买仪表和一个月的测试带。胰岛素和SMBG设备的可用性和负担能力仍然是印度尼西亚的重要问题，需要进行整体方法以进一步改进。
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3 Wei，n。Baldock，T.E.，Elamin-Ahmed，H。等（2023）骨外科创伤医院的结果 - 患者手术延迟（Orthopod）研究：英国的日间骨骨质创伤的管理。 伤害Jun; 54（6）：1588-1594。 doi：10.1016/j.injury.2023.03.032。 4个坏蛋当天急诊第二版（2020）。Baldock，T.E.，Elamin-Ahmed，H。等（2023）骨外科创伤医院的结果 - 患者手术延迟（Orthopod）研究：英国的日间骨骨质创伤的管理。伤害Jun; 54（6）：1588-1594。doi：10.1016/j.injury.2023.03.032。4个坏蛋当天急诊第二版（2020）。
已将个人送货设备（PDD）合法化的美国州或最后一英里的自主送货机器人
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巴西司机和送货工人的案例
近十年来，巴西劳动力市场经历了一段深度危机时期，失业和非正规就业不断增加。在这种大背景下，2016 年左右出现的平台工作以无与伦比的活力创造了就业机会。然而，由于巴西和全球范围内缺乏合适的测量工具，迄今为止很难量化和定性这一现象。工作性质及其质量在很大程度上是未知的。因此，本研究有双重目标。在方法论方面，它旨在为可靠地衡量这种新型工作规模和特征所需的概念和统计工具的辩论做出贡献。实证研究主要基于对巴西劳动力调查 (PNAD Continua) 微观数据的深入处理。通过分析观察到的长期各种工作特征的变化为该方法的相关性提供了评估。在分析方面，我们建议从不同维度（工作结构和工人特点、工作条件和收入、职业发展轨迹、对家庭经济的贡献）绘制一幅尽可能可靠的巴西平台就业全景图，重点关注其中最“明显”的领域：司机和送货员。我们表明，运输行业的这些平台工作代表着真正的机会。所创造的绝大多数工作都是永久性的，对家庭经济做出了重大贡献。它们不仅仅是补充收入的临时工作，也不是正式就业的垫脚石。然而，这些工作质量较低：就工作条件而言，它们介于非正式和正式工人之间，但更接近前者。此外，应该强调的是，他们的处境往往会随着时间的推移而恶化，变得越来越不稳定。
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
《解决报告报告报告：执行》 - 2024年7月24日主题：Wythenshawe Civic - 任命合资企业送货合作伙伴 - A部分
电子邮件：David.lynch@manchester.gov.uk名称：Rebecca Maddison职位：助理总监法律服务（商业和战略）电子邮件：rebecca.maddison@manchester.gov.uk姓名：Joe Martin职位：Wythenshawe Cived Lead Lead Lead电子邮件： paul.maynard@manchester.gov.uk名称：Persephone Galanis职位：开发测量师电子邮件：persephone.galanis@manchester.gov.uk背景文档（可公开检查）：以下文档披露了该报告所基于的重要事实，并依赖于准备报告。会议日期后最多可提供背景文件的副本。如果您想要副本，请联系上面的一名联系人员。
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在1960年代，阿伯丁市议会提出了在巴尔纳加斯克（Balnagask）建造的大型房地产。新庄园开始在Torry Hill的南部坡度上吞下一英亩的土地，因为新的Cuboid形状的房屋包裹着Balnagask优雅的别墅。盒子形的房屋（被居民亲切地称为“母鸡”）与过去的城镇规划师的法规观念大不相同。住房计划的第一阶段于1967年完成，第二阶段于1969年