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采用人工智能 - 长期...
背景：长期护理（LTC）房屋面临着增加居民护理需求和医疗保健提供者短缺的挑战。文献表明，人工智能（AI）的机器人可以解决以人为本的挑战并支持以人为中心的护理。缺乏文献来探讨医疗保健提供者的观点，这对于实施AI-ai-ai-abile机器人至关重要。目的：这项范围审查旨在探索这种很少的文献来回答两个问题：（1）医疗保健提供者认为在LTC房屋中采用AI-ables机器人有哪些障碍？（2）可以采取哪些策略来克服在LTC房屋中采用AI支持机器人的这些障碍？方法：我们是一个团队，由3名研究人员，2名医疗保健提供者，2名研究学员和1名具有护理，社会工作，工程和医学学科的老年人伴侣组成。指的是Joanna Briggs Institute方法论，我们的团队搜索了数据库（Cinahl，Medline，Psycinfo，Web of Science，Proquest和Google Scholar）进行了同行评审和灰色文献，并筛选了文献，并提取了数据。我们将数据分析为一个团队。我们将我们的发现与以人为本的实践框架和合并框架进行了实施研究，以进一步了解我们对发现的理解。结果：此评论包括符合纳入标准的33篇文章。我们确定了采用AI支持机器人的三个障碍：（1）感知的技术复杂性和限制； （2）负面影响，怀疑的有用性和道德问题； （3）资源限制。还探讨了减轻这些障碍的策略：（1）满足居民和医疗保健提供者的各种需求，（2）提高对使用机器人的好处的理解，（3）审查和克服安全问题，以及（4）提高对机器人使用并提供培训的兴趣。结论：以前的文献建议使用支持AI的机器人来解决LTC中护理需求和员工短缺的挑战。然而，我们的发现表明，由于不同的考虑，医疗保健提供者可能不会使用机器人。这意味着需要将医疗保健提供者的声音包括在使用机器人中。国际注册报告标识符（IRRID）：RR2-DOI：10.1136/bmjopen-2023-075278
长期疾病和残疾
• 说明选择该标准/模块的原因（尽可能使用证据，包括数据或员工反馈/声音/参与度）。 • 考虑你的方法是否适合关注某种疾病/残疾（例如痴呆、癌症、糖尿病、自闭症等）或一般的长期疾病/残疾。提高人们对长期疾病/残疾的认识并消除围绕长期疾病/残疾的污名很重要，这样才能确保员工感受到支持，并在需要时能够舒适地寻求帮助和建议。 • 考虑为管理人员提供培训，以增进理解和支持。确保培训包括培养倾听技巧和敏感度以及如何进行支持性对话。 • 考虑你的工作场所如何支持长期疾病/残疾，这可能包括审查物理工作环境或进一步发展招聘和留任实践（或志愿者机会），以支持纳入更多可能包括患有健康状况和/或残疾的申请人。 • 考虑制定具体政策或审查政策和程序以纳入支持性方法，例如：工作场所内的调整；灵活的工作；允许带薪休假去就诊；准确记录缺勤情况 • 考虑制定一项以长期疾病/残疾为重点的活动计划，以解决耻辱感、提高认识并获得支持（以及可能的筛查/测试）。这可能包括活动、研讨会、分享视频、在线资源指引。 • 重要的是要考虑高层领导和员工参与度，以制定和实施此标准的方法。
工业政策的长期影响∗
本文提供了有关大规模工业政策的影响（韩国重型化学工业（HCI）驱动力）对企业长期绩效的影响，并量化其长期福利效应。使用对公司水平补贴宇宙的独特历史数据和自然实验，我们发现了这种工业政策的巨大而持久的影响。补贴企业的增长速度比补贴结束后30年从未得到补贴的公司增长快。从补贴公司上游的公司也从该政策中受益。我们建立了一个定量的异构企业模型，该模型通过学习和金融摩擦的结合来合理化这些效果。该模型已校准到公司级数据，其关键参数对计量经济学估计值进行了纪律处分。HCI驱动器产生的收益大于成本。如果没有实施，韩国的福利将降低7-12％，具体取决于学习的生产力好处。总福利影响的大部分均来自学习的长期利益，而不是放松财务限制的短期收益。
我们的城镇长期计划
每当我访问英国众多大城镇时，当地人谈论他们称之为家的地方时所展现出的热情都会让我深受鼓舞。但我也和他们一样对大街上空荡荡的商店和被犯罪和反社会行为所伤害的街区感到愤怒和沮丧。这让我比以往任何时候都更加坚定地要改变这个国家的方向。在某种程度上，这关乎优先事项。城镇是我们大多数人的家，也是我们大多数人工作的地方。但政客们一直专注于城市，总是将城镇视为理所当然。企业没有投资的动力。一代又一代的年轻人从小就认为，唯一的出路就是离开。结果，自金融危机以来，城镇的就业增长只有城市的一半，只有伦敦的四分之一。但我们需要的改变更深刻、更深刻。多年来，每当政府试图帮助城镇时，结果总是一样。短期资金通常由已经失败的议会控制，很少或根本没有与真正重要的人——当地人民协商。现在是时候直接投资于最需要的地方，而不是挥霍最多的政客。所以今天我们不仅向 55 个伟大的城镇投资 11 亿英镑——我们还从根本上改变了支持这些城镇的政治运作方式。每个城镇都将有一个由新城镇委员会制定的长期计划，该委员会由当地社区领导人和雇主组成——让当地人，而不是政客，掌控自己城镇的未来。每个城镇都将有一个 2000 万英镑的捐赠基金，用于在未来十年内投资，使他们能够制定长期计划，而不是财政年度末的计划。我还成立了一个新的城镇工作组，直接向我汇报，该工作组将支持城镇制定长期计划，并帮助他们获得投资和公众支持。作为其中的一部分，我们还将通过改革许可规则和支持在城镇中心建造更多住房，使城镇更容易重新利用空置的高街商店。改变不会一蹴而就。我们城镇面临的问题是长期的，我们的方法也必须是长期的。但通过改变我们的政治方式，关注对社区而不是威斯敏斯特重要的事情，我们将真正实现我们的升级目标。这对我们的城镇来说是正确的，对我们的国家来说也是正确的。里希·苏纳克
长期存储的审查
28。除了不可排除法律的任何责任，包括不可判有的担保，AGL（包括其各自的官员，雇员，代理人和相关机构）不包括任何人身伤害的所有责任（包括疏忽）；或任何损失或损害（包括失去机会），无论是直接，间接，特殊或结果，都以任何方式出现在促销中；包括从以下情况下引起的（i）任何技术困难或设备故障（无论是否在AGL的控制下）可能会延迟或阻止成功完成晋升或任何相关活动； （ii）任何盗窃，未经授权的访问或第三方干预； （iii）由于任何理由超出了对AGL的合理控制，因此任何迟到，丢失，更改，损坏或误导的入场或奖励索赔（无论是否在AGL收到后）； （iv）在这些条款和条件中所述的奖品价值的任何变化； （v）获胜者或参赛者产生的任何税收责任；或（vi）任何人使用或滥用奖品。
芒果：长期，多人
这项研究介绍了芒果（多阶段能量优化），这是一种新型优化模型，结合了多年计划范围，以及灵活的多阶段投资策略，用于有效的，长期的分散多能系统（D-MES）的长期长期设计。通过考虑随着时间的流逝而发展的能源和技术 - 经济环境的动态，芒果利用投资灵活性的战略价值，并可以最佳地D-MES投资，以便从预计的未来降低的技术成本和技术改进中受益。为了实现这一目标，该模型考虑了最相关的动态方面，例如能源需求的年度差异，不断变化的能源运营商和技术价格，技术改进和设备退化。芒果还能够优化由安装在不同位置的多个相互连接的D-ME组成的复杂配置的设计。最后，该模型的公式还解决了可能在多阶段能量系统模型中扭曲解决方案的原子效应。除了介绍芒果的关键方面和数学表述外，本研究还使用该模型制定了一个30年的项目地平线，该计划是由瑞士苏黎世3个地点组成的城市地区。一个候选D-ME被考虑每个站点，并检查了有关建筑改造和D-MES互连的不同情况。总体结果表明，改造会导致排放水平较低，但成本明显更高。另一方面，D-MES互连可改善经济和环境系统的性能。最后，关于最佳的D-MES配置，使用了多种技术，并结合了空气源热泵和天然气锅炉的组合，从而提供了更好的经济性能以及地面源热泵和生物量锅炉的组合，以实现更环保的设计。总的来说，芒果通过在每个项目年内提供有关系统经济业绩的详细信息，通过提供有关系统的经济性能，并在技术层面上指定每个D-MES的最佳技术配置及其最佳操作时间表，从而在经济层面上提供灵活的多阶段投资策略来促进D-MES决策。具有长期的视角，芒果可以提供与能源开发人员领导的现实世界能量系统设计项目的动态类别相匹配的见解。
