● 由于健康的决定因素涵盖行为(如吸烟、饮食、体力活动)、环境(如建筑和自然环境、社区安全)、更广泛(如收入、教育、住房)和获得卫生服务的机会,因此,市和哈克尼 PHI 团队 (PHIT) 的工作不仅限于支持和帮助公共卫生团队,而是全系统的。
备注:1。空缺,需求和成功/不成功的分配数据显示该课程类别,除非另有说明,否则本回合中的主列表中选择的课程类别。2。在不同的“选择课程”回合的不同学生可以使用同一门课程。一般指南检查该课程是否在特定的一轮中可用如下:•“选择课程”第1轮是针对计划要求,受限/直接次要要求和CELC英语要求的受保护回合。•“选择课程”第2轮开始包括针对大学级别要求和不受限制的选修要求选择课程。3。“空缺”列显示了当前一轮的选择课程分配时的配额(按学生的职业生涯)。它会受到变化的约束,例如在为应得的学生运行分配过程之前由管理员分配的课程。在处理选定课程(第3轮)并提交课程请求时,将合并课程课程的所有可用空缺。当课程课程达到其最大容量时,它将使用“ - ”更新。在这种情况下,不允许学生选择课程或提交上诉。4。“其他”列包括诸如课程已经分配的原因,正在取消课程或学生的计划状态不再活跃。5。请注意,大多数法律选修课程的总配额(在所有学术职业中)为50。第17页,共107页,如11-Jan-25
1.1 The Need for a Demand Strategy ..................................................................................... 11 1.2 Balancing Demand with Ireland's Climate Ambition ......................................................... 11 1.3 Legal Context .................................................................................................................. 12 1.4 Purpose of this decision paper .......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
● 萨顿 27.4%(57,179 人)的人口年龄在 18 至 39 岁之间,低于伦敦的人口(35.2%),但与英格兰的人口(28.5%)相当。 ● 迁出该行政区的年轻人导致 18 至 24 岁年轻人数量下降。这一趋势可能反映了年轻人前往其他地方上大学的影响。由于萨顿没有大学,我们没有看到该年龄段年轻人相应涌入 3 。 ● 相比之下,居住在萨顿的 40 至 64 岁的成年人(34.1%,71,502 人)相对伦敦(31.4%)和英格兰(31.2%)更多。 ● 50 岁以上的人是萨顿的净移民。离开该行政区的这个年龄段的成年人多于迁入萨顿的成年人。这一趋势导致该行政区的人口老龄化速度低于其他地区(更多详情请参见第 11 页)。
致谢 1 目录 2 执行摘要 4 简介 7 MAPP 流程 8 县级健康排名模型 9 使命和愿景 11 数据收集方法 12 利益相关者访谈 13 社区调查 17 调查传单 17 大学焦点小组和调查 18 社区状况评估 20 关于拉伯克 20 保险覆盖范围 24 死亡率 29 以前的 CHNA 30 社区环境评估 31 大学城 33 州际公路 27 34 社区合作伙伴评估 39 社区参与结果 40 拉伯克公共卫生工作人员研讨会 40 与拉伯克卫生委员会的会议 41 关键线人访谈 42 思想交流(社区倾听会议) 44 社区状况评估调查 46 大学生团体和调查 53 来自大学焦点小组 67 学生对拉伯克公共卫生的建议 71 关键信息提供者的声音和思想交流 75 医疗保健的可及性 75 心理健康、药物滥用和无家可归 76 性传播感染 (STI) 和青少年怀孕 79 健康问题 84 肥胖和糖尿病 84 心脏病 84
虽然一般人民在全球卫生紧急情况结束时恢复了一定程度的正常水平,但与遭受严重结果的签约Covid-19的风险仍然是免疫力受损的人的主要关注点。本文回顾了COVID-19对具有免疫功能低下的人的影响,确定了当前管理领域的差距,并提出了解决这一未满足需求的措施。观察性研究表明,与一般人群相比,患有免疫功能障碍的患者患有COVID-19-19-相关住院和死亡的风险更高。需要进行更多的研究来定义针对具有免疫功能低下的人的最佳预防和治疗策略,包括新型疫苗接种策略,单克隆抗体,提供无源免疫和补充次级疫苗接种反应,以及改善和改善的和Safer抗体治疗的抗病毒抗体治疗。仅需迫切需要采取预防措施即可保护这一脆弱人群。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
美国国家航空航天局和美国国防部正在实施支持“智能”飞机发动机未来愿景的项目,以提高飞机推进系统的可负担性、性能、可操作性、安全性和可修复性。智能发动机将具有先进的控制和健康管理功能,使这些发动机能够自我诊断、自我预测和自适应,以根据发动机的当前状况或车辆的当前任务优化性能。传感器是实现智能发动机愿景所必需的关键技术,因为它们依赖于准确收集发动机控制和健康管理所需的数据。本文从控制和健康管理的角度回顾了支持智能发动机未来愿景的预期传感器要求。推进控制和健康管理技术在主动组件控制、推进健康管理和分布式控制等广泛领域进行了讨论。在这三个领域中,我们将描述单个技术,讨论控制反馈或健康管理所需的输入参数,并总结用于测量这些参数的传感器性能规格。
在接下来的10年中,将添加超过300公里的新型高压传输电缆。大多数新电缆将被悬挂在塔架上并在头顶上行驶,而其余的将被埋葬在地下。
空间交通管理和协调 (STM/C)、应急管理 (EM)、研究以及全球导航卫星系统 (GNSS) 的应用和用户。所确定和采访的部门在国家安全、经济和社会中发挥着重要作用。SWAG 制定了一套可以针对所有部门提出的通用问题和一套针对特定部门的问题。对于大多数部门,焦点小组用于收集调查信息。GNSS 部门规模庞大且种类繁多,因此信息将在 2 年或更长时间内通过在线调查和焦点小组收集。GNSS 部门调查正在进行中,结果未在随附报告中呈现。
