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新冠疫苗信心
2. 我对第一剂疫苗的反应非常不好，我害怕接种第二剂疫苗。我该怎么办？有时人们在接种一剂疫苗后会感到非常不舒服。这很好地表明他们的免疫系统反应良好 - 但感觉可能很糟糕。这并不意味着第二剂疫苗的反应会相同或更糟。如果您想与临床顾问交谈，请致电您当地的卫生部门报告免疫接种后不良事件 (AEFI)。临床工作人员将直接与您交谈 - 或跟进您讨论您的反应和担忧。3. 最初正在考虑宗教豁免，但现在没有。为什么？在权衡了患者、居民、医疗保健人员和机构内医务人员的健康利益与在这些环境中提供护理和服务的未接种疫苗人员的利益（出于医学禁忌症以外的原因）之后，并考虑到保持健康劳动力的重要性、公共卫生和医疗系统当前运行的压力、COVID-19 对人口医疗保健服务的影响，以及应对更多的 COVID-19 集群和疫情以及应对更多重症患者将给本已不堪重负的医疗保健系统带来的负担，以及安置未接种疫苗人员所固有的风险——邦妮·亨利医生决定不考虑任何豁免请求，根据《公共卫生法》第 43 条的规定，除非是基于疫苗接种的医学禁忌症。
使用俄勒冈州的机载激光扫描数据对森林燃料和结构属性进行区域建模
摘要：机载激光扫描 (ALS) 采集在美国西部提供零碎覆盖，因为采集工作由各个项目区域的当地管理人员组织。在本研究中，我们分析了有助于制定区域战略的不同因素，以使用已完成的 ALS 数据采集信息并快速开发新 ALS 项目区域中多种森林属性的地图。这项研究位于美国俄勒冈州，分析了森林结构属性之间的差异：(1) 合成（即未校准）和校准预测，(2) 参数线性和半参数模型，以及 (3) 使用针对现场测量区域内的点云计算的预测因子开发的模型，即“点云预测因子”，以及使用从预栅格化层中提取的预测因子开发的模型，即“栅格化预测因子”。所考虑的森林结构属性包括地上生物量、倒地木质生物量、冠层容重、冠层高度、冠层基高和冠层燃料负荷。我们的研究结果表明，如果不进行校准，半参数模型的表现优于参数模型。但是，校准在减少参数模型偏差方面效果显著，但对半参数模型的影响很小，并且一旦进行校准，参数模型和半参数模型之间的差异对于所有响应都可以忽略不计。此外，发现使用点云预测器的模型和使用栅格化预测器的模型之间的差异很小。我们得出结论，应用半参数模型和栅格化预测器的方法是合理的，它代表了最简单的工作流程并导致最快速的结果，即使不进行校准，准确性或精度的损失也很小。
摘要：无线传感器网络在智能农业中发挥着重要作用，尤其是在未来无农民的农场中。本文提出了一种
摘要：无线传感器网络在智慧农业中起着至关重要的作用，尤其是在未来的无农民农场中。本文提出了一种用于作物叶片湿度监测的新型无线通信系统 (WCS)，该系统使用 nRF905 无线传输模块、STM32 控制器、数据采集板和开发的软件。进一步开发的 nRF905 无线模块用于将 LWS (叶片湿度传感器) 在田间采集的作物冠层叶片湿度数据传输到监控中心站。开发并实现了一个简单的图形用户界面，以通过 LWS 显示作物冠层湿度。在 LabVIEW2013 中对 WCS 进行了测试和验证。根据监测系统采集的数据，建立了 3 天的湿度时间序列模型。本文介绍了该系统的结构，并描述了系统在田间的性能评估。结果表明，无线系统有望为作物冠层叶片湿度监测和应用提供更高的精度，从而提高智慧农业应用的效率。关键词：无线通信系统、nRF905、叶片湿度传感器、作物状况、冠层湿度、智能农业 DOI：10.33440/j.ijpaa.20200301.68 引用：Zhu H, Li HZ, Lan Y B. 一种利用叶片湿度传感器监测作物状况的无线通信系统的开发。Int J Precis Agric Aviat，2020；3(1): 54–58。
113 6.05.24- Navarre覆盖区的心脏A区。一般
3）每十二（12）个停车位，在铺路停车场内或附近所需的最小数量种植量应为一（1）个冠层树和四（4）个灌木。一（1）个冠层树和四（4）个灌木需要少于十二（12）个空间的停车区。这些树可以在铺装的停车场内或附近种植；鼓励创意设计和间距来实现解除铺路的意图。4）当需要停车区时，景观将限制企业的可见性，而替代种植位置是不可行的，灌木可以以四（4）和一（1）的比例代替树木。
人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。