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国家因纽特人研究战略
因纽特人、政府和研究机构可以通过共同努力改变研究关系来实现这一目标。因纽特人和研究人员已经从以尊重因纽特人自决权为前提的研究关系中获益，并正在寻求在因纽特努南加特建立连贯一致的研究关系。近年来，许多研究人员、研究机构和因纽特人建立了有意义的伙伴关系，并开展了为我们的人民和社区创造价值的研究。这些有意义的伙伴关系是以零散的方式建立的，因为它们依赖于个体研究人员、机构和因纽特人之间的善意和尊重。
珠穆朗玛峰组 - 临床试验中的生成AI：解锁下一波创新
生成的AI通过从零散的来源，自动重复任务自动化并在试验的生命周期中生成可行的见解来解决这些挑战。它可以实现实时数据分析，预测建模和自动化文档，从而显着提高速度和效率。其支持自适应试验设计，标准化数据并减少手动错误的能力可优化成本，改善决策并增强试验结果。这些功能使生成型AI成为应对持续的临床研究障碍并创建更简化，以患者为中心的药物开发方法的强大工具。
优先级影响生物学的量表和学科
尽管主要通过社区生态学的角度进行了研究，但与优先效应一致的现象似乎在许多不同的场景中广泛存在，这些场景涵盖了广泛的空间，时间和生物学量表。然而，这些研究场之间的交流是不一致的，并且导致了零散的共同引文景观，这可能是由于用语的多样性用于指代这些领域的优先级效应。我们回顾了这些相关术语以及使用它们的生物学环境，以促进对优先效应的研究中更大的跨学科凝聚力。在打破这些语义障碍时，我们旨在提供一个框架，以更好地理解优先效应的条件和机制及其在空间和时间尺度上的后果。
使用Commvault的HPE解决方案的混合云数据保护
现代企业比过去更多。今天，数据存储在本地和云中的各个位置，使其越来越容易受到恶意演员的影响。当今约有72％的公司正在使用混合云方法。1为了保护和保护其在这个混合世界中的数据，组织常常发现自己不足，由于预算限制，时间限制或缺乏专业知识，采用了拼布解决方案。由零散的工具和孤立的数据集引起的差距和复杂性导致指数混乱，从而导致勒索软件攻击的威胁增加。因此，组织必须利用统一的解决方案来保护和恢复其在混合环境中的数据，从而在不增加不必要的复杂性或成本的情况下最大程度地降低风险。
儿童和青年福祉战略行动计划2021 - 2025'。
儿童和青年福祉是新西兰发展合作的关键重点领域 - 在新西兰国际有效的可持续发展合作（ICESD）中得到了确认。这反映了新西兰通过民族儿童和青年福祉战略实现更大平等的国内承诺。战略行动计划旨在通过推进儿童和青少年的人权以及在生命周期中采取针对性的方法来实现我们的节目的更大影响和公平，从出生到早期（0 - 5年），初中（6 - 12年），中期（13 - 18岁）（13 - 18岁）和第三年（19-30岁）。这种方法的广泛范围促进了儿童和青少年福祉的多部门整体发展，而不是提供零散的部门和零碎计划。
我们的综合护理战略 2023-2028：执行摘要
然而，我们知道，人们的寿命越来越长，身患多种复杂、长期疾病，需要来自多个不同服务的长期支持。我们听说我们的居民经常因这些疾病而接受零散的护理，而且服务无法有效地协调他们的需求。我们还知道，儿童的需求是多方面的，需要更高程度的关注。因此，我们将在我们的健康和护理服务中提供联合支持，以更好地满足民众的需求。更紧密地合作还将使 NHS 组织和地方当局能够更有效地使用公共资金。确保物有所值是 BSW 的一项重要承诺，我们非常感谢 VCSE 合作伙伴帮助我们获得的额外投资。
人工智能助力采矿业预测性维护
目前，整个采矿数据供应链都在收集数据，但通常以零散的方式用于跟踪单个动作或事件。数据往往侧重于特定问题，如通风监测、事故分析、车队和人员管理或尾矿坝监测。例如，如果钻机的温度或压力超过建议范围，就会发出警报，信息会传回数据库。操作员可以立即采取行动，防止代价高昂的设备故障，但前提是他们了解警报的目的。信息可能会或可能不会被记录下来，以用于未来的维护计划。用户会遇到大量仪表板，这些仪表板报告了过去的 KPI，但没有提供展望或帮助未来的维护计划。
公共部门人工智能应用的类型
摘要：公共部门对人工智能 (AI) 的使用正在增加。然而，人工智能并没有明确的定义。虽然人工智能被认为有助于优化流程和提高效率，但人们也担心它对公民的影响，例如在透明度和歧视方面。因此，了解人工智能在政府内部的使用方式和目的非常重要。很少有探索性研究对人工智能在公共部门的使用方式提供了零散的见解，但仍然缺乏对典型应用的清晰概述。为了支持对公共部门人工智能使用情况的洞察，本文开发了一种公共部门人工智能应用的类型学。这种类型学基于文献综述。根据文献，我们发现了公共部门人工智能的八种应用类型。在进一步的研究中，我们将用实践证据验证这种类型学。