23、印度医疗体系与ASHA工作者角色剖析

印度医疗体系与ASHA工作者角色剖析

1. 印度医疗预算与健康现状

印度在2021 - 2022财年对健康与家庭福利的预算分配有诸多特点。关键邦对健康与家庭福利的预算分配及占邦GDP的百分比数据显示,平均邦对健康与家庭福利的分配为5.5%。像Ayushman Bharat: PMJAY这一公共健康保障计划,为脆弱群体家庭每年提供高达50万卢比的医疗援助,目前覆盖了1.07亿个家庭。不过,2020 - 2021年的预算估计(BE)虽比2019 - 2020年的修订估计(RE)增加了100%,但2020 - 2021年的修订估计实际上比2019 - 2020年已使用的资金(RE)还下降了。而用于解决可负担的三级医疗服务区域差异的PMSSY项目,其分配比2020 - 2021年的修订估计也下降了近7%。

除了这些主要分配外,还分别为COVID - 19应急响应和卫生系统准备包以及医护人员和一线工作者的COVID - 19疫苗接种分配了1385.7亿卢比和36亿卢比。从2016 - 2017年起,预算估计大幅增加,为应对疫情,对卫生基础设施的分配进一步显著增加。在2014 - 2015年之前,存在资金利用不足的趋势,但从2015 - 2016年到2020 - 2021年,资金利用率超过了100%,这表明该部门运行的各种计划有良好的资金吸收能力。2020 - 2021年的实际支出百分比最高,达到121%,显然是由于COVID - 19疫情所致。

以下是2019 - 2020年实际情况到2021 - 2022年预算估计的各主要项目预算分配对比表:
| 主要项目 | 2019 - 20(实际) | 2020 - 21(BE) | 2020 - 21(RE) | 2021 - 22(B

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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