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莫克林社区行动计划 2024 至 2029 年
当地一名社区成员在推着婴儿车上索恩路时被警察拦下，并被礼貌地告知，如果再次在路上被抓到带着孩子，他们将被起诉。这个故事以及 2014-2019 年社区行动计划中对改善道路网络的压倒性支持，催生了山顶路径项目，作为儿童在莫赫林周围行走的安全路线。社区行动小组的敬业成员获得了该路径第一阶段的规划许可，但难以获得资金来实现该项目。新冠疫情的影响帮助将资金重新分配到像这样的项目上，该小组成功从苏格兰政府获得了改善道路网络的资金。这受到欢迎，因为它鼓励人们在当地散步，以帮助改善疫情后的身心健康。停车场被添加到项目中，我们很高兴山顶路径现在对莫赫林当地社区成员和更远地方的人来说是安全的，并且可以通行。
成瘾医学奖学金计划
成瘾医学研究金 (AMF) 计划的目的是扩大经认可的 AMF 和成瘾精神病学研究金 (APF) 计划中的研究员人数，这些研究员受过成瘾医学专家的培训，在医疗服务不足的社区环境中执业，将初级保健与精神健康障碍和物质使用障碍 (SUD) 预防和治疗服务相结合。研究金必须包括在医疗服务不足的社区环境中（包括农村地区）接受预防和治疗服务的培训，这些环境无法获得或难以获得 SUD 治疗。该计划包括对成瘾医学和/或成瘾精神病学研究员的培训。其目标是增加获得委员会认证的成瘾医学或成瘾精神病学专家医生的数量，这些医生一旦接受培训，将在医疗服务不足的社区环境中（包括农村地区）服务。该计划支持培训：
根西岛经济概况 - GOV.GG
通常，随着人们接近国家退休年龄，参与率会逐渐下降。不过，55 至 64 岁人群的参与率大幅上升，意味着这种下降趋势已不再那么明显。超过国家退休年龄仍在工作的人数似乎也在增加。这可能由以下几个因素造成：• 健康状况、福利和卫生与安全标准的改善意味着一些人的身体状况良好，可以比以前工作更长时间；• 金融危机中资本的蒸发以及人们不再依赖固定收益养老金，意味着一些人可用于提前退休的资源较少；• 低利率环境使他们难以获得足够的投资回报来补充收入，从而可能阻碍提前退休； • 人们可能会选择推迟提前退休，以应对 2020 年退休年龄的提高；以及 • 随着年龄结构中女性劳动力参与度的提高，女性参与率将进一步提高。
合成数据：通过AI驱动的见解更改市场研究的游戏
唐纳德·B·鲁宾（Donald B. Rubin）于1993年首次引入的综合数据已成为保护隐私的有价值工具，同时仍允许进行有效的数据分析。此方法创建人工数据，该数据无需直接使用任何敏感信息，可以反映现实世界模式。像特斯拉和微软这样的公司进一步采取了这一概念，使用合成数据来解决各种领域的复杂问题，包括市场研究，隐私问题和数据访问限制经常出现。今天，合成数据的增长是由其生成多样化和现实数据集的能力驱动的，从而减少了对可能昂贵或难以获得的真实数据的需求。它还允许企业模拟复杂的场景，测试想法并更准确地预测趋势。随着行业继续认识到合成数据的好处，其应用已扩展到自动驾驶，客户行为分析和产品测试等领域。
基于分形空间的表面无量纲分析...
尽管有一些经验方法可以预测表面沉降，但理论分析很少见，而且初步[1-4]。修改的经验啄式公式用于预测水丰富的沙质鹅卵石地层中的表面沉降[5]。lu等。[6]提出了一个基于表面沉降的大量观察数据的高斯函数模型，该模型可以描述表面沉降的几何形状。基于Mair的理论，Yang等。 [7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。 所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。 尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。 通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。 大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。 尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。基于Mair的理论，Yang等。[7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。
远程牙科和人工智能 (AI) 在新冠肺炎疫情期间为老年人提供牙科和口腔保健服务的应用：系统
老年人是一个非常脆弱的群体，接触 COVID-19 病毒的风险很高，这限制了老年人获得牙科和口腔保健服务的机会，也使他们难以获得这些服务。感染 SARS-CoV-2 的死亡风险非常明显。大多数老年人患有慢性和合并症，风险远高于一般人群，超过 80% 的 COVID-19 相关死亡发生在 65 岁及以上的人群中。此外，糖尿病、心血管疾病 (CVD) 和慢性肾病等合并症是 SARS-CoV-2 感染的一些关键风险因素。常用于治疗高血压和 CVD 的药物：血管紧张素转换酶 2 抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂，可以上调广泛分布于体内的 ACE-2 受体，包括心脏、肺和消化系统。SARS-CoV-2 病毒利用 ACE-2 受体附着在细胞表面并进入下呼吸道。使用这些药物的患者感染 COVID-19 的风险更高，并且可能加重病情。5
VFR 转为 IMC 事故趋势：对培训缺陷的看法
按照目视飞行规则 (VFR) 和目视气象条件飞行的飞行员，如果继续在仪表气象条件 (IMC) 下飞行，仍然是通用航空致命飞机事故的主要原因之一。本文采用混合方法，研究过去和当前的研究计划，力求找出导致 VFR 进入 IMC 飞机事故的因果因素和培训差距。飞机拥有者和飞行员协会航空安全研究所数据库和国家运输安全委员会数据库搜索引擎用于识别 10 年期间 (2003 年至 2012 年) 与 VFR 飞入 IMC/恶劣天气条件相关的事故报告。还进行了一项全国性调查，以深入了解飞行员自我认定的培训缺陷。有证据表明，态势感知与决策相关，并且缺乏有关天气和气象技术概念的适当培训，这使得飞行员在初始飞行训练和后续经验中难以获得这些知识领域、技能和能力。
无人陪伴的移民青年和心理健康技术
越来越多的研究表明，技术可以改善心理健康干预措施的可及性。然而，尽管无人陪伴的流动青年 (UMY) 非常需要心理健康支持，但他们仍然难以获得适当的心理健康资源。通过共同设计研讨会，并使用社会生态复原力模型的视角，我们探索了支持或阻碍 UMY 使用心理健康应用程序作为资源的社会生态因素。我们发现宏观系统（即安置政策）对生物系统和微观系统有着强烈的影响，这反过来又限制了参与者使用这些应用程序的能力。我们的研究结果强调了每个社会生态系统特有的因素——包括个人经历、技术基础设施和社会环境——在为 UMY 设计技术心理健康资源时需要考虑这些因素。这有助于：详细描述心理健康应用程序与 UMY 所嵌入的社会生态系统之间的相互作用；以及相应的设计考虑因素。
2019 - 2023 年战略行动计划 - FAOLEX 数据库
国家发展仍然是政府的最高责任之一。然而，长期以来，这一进程一直杂乱无章，没有长远愿景、明确的成功标准或政府问责规定。这种短期思维和无组织的发展努力的后果有目共睹：首都过于拥挤；社会经济和基础设施进步的地区差异巨大；环境恶化；获取基本商品和服务的机会不平等；难以获得有意义的就业、优质教育和负担得起的住房，以及前几届政府不仅忽视解决而且加剧的众多其他问题。我的政府不仅致力于谨慎地解决上述每一个问题，而且根据我们对半岛国家愿景的设想，我们寻求改变政府对国家发展的整个方法。从今以后，我们要确保国家发展是全面进行的；考虑到我们公民的实际需求和优先事项；并且以有组织、有时间限制的方式。
英国深度科技现状
Camilleri 还强调了英国对半导体行业的支持不足。“英国公共机构在半导体问题上脱离现实。他们认为你可以在英国生产芯片，但事实并非如此。”作为证据，Camilleri 引用了一份被拒绝的拨款申请，因为它不允许 Crypto Quantique 在英国以外生产半导体。Camilleri 认为，与美国或亚太地区相比，英国在半导体行业不具备竞争力。Mossayebi 认为，Crypto Quantique 面临的一个核心挑战是在难以获得人才和资金的商业环境中扩大规模。“问题是，我们如何在英国发展公司，因为合适的工具和资源并不总是可用的。”虽然英国政府的政策提供了一些支持，特别是在早期融资方面，但 Mossayebi 认为这不足以实现长期增长。 “我认为英国政策唯一能提供帮助的地方是早期融资。”他指的是现有的 SEIS 和 EIS 计划。