本研究调查了布基纳法索气候极端事件、冲突和境内流离失所之间的动态关系。分析使用 2018 年至 2022 年洪水、风暴、暴力和非暴力冲突以及示威游行的月度数据,表明与风暴不同,洪水影响了该国所有地区。示威游行的频率较低,而暴力和非暴力冲突在萨赫勒和东部地区更为常见,并蔓延到其他地区。我们应用动态建模方法来建模和识别短期和长期关系。结果表明,在短期内,暴力事件、示威游行和风暴与境内流离失所增加有关。调整速度(21.2%)表明迅速恢复平衡。从长远来看,暴力事件和风暴与境内流离失所呈正相关,而洪水没有显着影响。这项研究强调需要有效的冲突管理政策和气候措施来减轻布基纳法索极端事件的影响。
凶杀案、持刀严重暴力事件和持刀入院事件减少。严重暴力干预措施的参与度得到改善和持续。建立了多机构数据和情报流程。建立有效的严重暴力治理框架。集体决策和共同解决问题。为个人和家庭提供明确的转诊途径以获得干预。诺森布里亚各地都采用公共卫生方法应对严重暴力。通过清晰一致的信息,改善与社区和年轻人的接触。采用协作方式委托服务来支持社区并降低脆弱性。诺森布里亚各地的伙伴关系得到改善和持续。更好地了解哪些方法有效,并建立更大的影响证据基础。防止伤害升级。
1美国麻省理工学院和哈佛大学,美国马萨诸塞州剑桥市02142,美国。2美国马萨诸塞州剑桥市艺术与科学学院有机和进化生物学系,美国马萨诸塞州02138,美国。3美国霍华德·休斯医学研究所,美国医学博士20815,美国。4 Harvard-Mit健康科学与技术计划,美国马萨诸塞州剑桥市02139,美国。 5哈佛/麻省理工学院MD-PHD计划,美国马萨诸塞州波士顿,美国02115。 6系统,合成和定量生物学博士学位课程,系统生物学系,哈佛医学院,马萨诸塞州波士顿,美国马萨诸塞州02115。 7英国爱丁堡大学生态与进化研究所。 8 Fathom信息设计,马萨诸塞州波士顿,美国92114,美国9马萨诸塞州公共卫生部,马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州02108,美国。 10免疫学和传染病系,哈佛T.H. Chan公共卫生学院,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州02115,美国。 11马萨诸塞州病原体准备的联盟,哈佛大学,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州,美国02115,美国。 12计算机科学系,工程与应用科学学院,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州02134,美国。 †函数:ispecht@broadinstitute.org,pvarilly@broadinstitute.org。 抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。 杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型,我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。4 Harvard-Mit健康科学与技术计划,美国马萨诸塞州剑桥市02139,美国。5哈佛/麻省理工学院MD-PHD计划,美国马萨诸塞州波士顿,美国02115。6系统,合成和定量生物学博士学位课程,系统生物学系,哈佛医学院,马萨诸塞州波士顿,美国马萨诸塞州02115。7英国爱丁堡大学生态与进化研究所。8 Fathom信息设计,马萨诸塞州波士顿,美国92114,美国9马萨诸塞州公共卫生部,马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州02108,美国。10免疫学和传染病系,哈佛T.H. Chan公共卫生学院,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州02115,美国。 11马萨诸塞州病原体准备的联盟,哈佛大学,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州,美国02115,美国。 12计算机科学系,工程与应用科学学院,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州02134,美国。 †函数:ispecht@broadinstitute.org,pvarilly@broadinstitute.org。 抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。 杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型,我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。10免疫学和传染病系,哈佛T.H.Chan公共卫生学院,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州02115,美国。 11马萨诸塞州病原体准备的联盟,哈佛大学,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州,美国02115,美国。 12计算机科学系,工程与应用科学学院,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州02134,美国。 †函数:ispecht@broadinstitute.org,pvarilly@broadinstitute.org。 抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。 杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型,我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。Chan公共卫生学院,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州02115,美国。11马萨诸塞州病原体准备的联盟,哈佛大学,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州,美国02115,美国。12计算机科学系,工程与应用科学学院,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州02134,美国。 †函数:ispecht@broadinstitute.org,pvarilly@broadinstitute.org。 抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。 杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型,我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。12计算机科学系,工程与应用科学学院,哈佛大学,波士顿,马萨诸塞州02134,美国。†函数:ispecht@broadinstitute.org,pvarilly@broadinstitute.org。抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型,我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。我们开发了杜松(系统发育和流行病学重建的关节基础网络推断),这是一种高度估计的病原体爆发重建工具,结合了host内变化,不完全采样和算法平行化。将这种内部内部变化模型与人口水平的进化模型结合在一起,我们开发了一种同时推断系统发育和传播树的方法。我们在计算机生成的爆发和实际爆发中对杜松进行了基准测试,其中传输链接已知或在流行病学上得到证实。我们演示了杜松的
免疫疗法通过开放新颖的干预途径彻底改变了癌症治疗局势。作为免疫检查点抑制剂(ICI)的使用呈指数增加,因此免疫相关的不良事件(IRAE)也有所增加。IRAE的机制可能涉及由单克隆抗体引起的直接损害和T细胞激活触发的一系列免疫反应。常见的副作用包括皮肤病毒性,内分泌毒性,胃肠道毒性和肝毒性。虽然相对较少,但神经毒性,心脏毒性和肺毒性可能是致命的。这些毒性对治疗中断构成了临床困境,因为它们可能导致严重的并发症并需要经常住院。对IRAE的警惕监测对于临床实践至关重要,主要治疗策略需要口服或静脉注射糖皮质激素(GSC)。在严重的情况下,可能有必要暂时或永久停止使用ICIS。鉴于伊拉斯可以影响多个器官并需要多种治疗方法,因此必须参与多学科专家团队。本综述旨在全面检查各种伊拉斯的发病机理,临床表现,发病率和治疗选择。
在目标上,每个团队都使用精密吸管作为导弹主体,恰好建造了6枚导弹。导弹是在活动期间构建的,仅使用Weso提供的材料。导弹是在固定目标的室内发射的,每个参与者都有一个有机会发射的机会。使用团队三个最佳发射的导弹(距离目标距离)的准确性用于确定球队得分,与被视为获胜者的总距离最短。
背景:美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准三种 HPV(人乳头瘤病毒)疫苗。疾病控制和预防中心 (CDC) 和免疫实践咨询委员会 (ACIP) 建议在 11 岁或 12 岁时常规接种 HPV 疫苗。本研究旨在总结和描述 2006 年 7 月至 2017 年 5 月期间报告给 VAERS 数据库的 HPV 疫苗接种后不良事件。方法:在 VAERS 数据库中对与 HPV 疫苗相关的报告进行系统数据挖掘。在 HPV 疫苗接种后,在 VAERS 数据库中确定了临床相关的疫苗事件组合 (VEC)。仅当数据库中针对给定的不良事件 (AE) 存在至少 100 份报告时,才会考虑对 VEC 进行分析。本研究中使用的数据挖掘算法是报告比值比。ROR-1.96SE >1 的值被视为阳性信号。结果:在研究期间,VAERS 在接种 HPV 疫苗后收到了 49444 份报告。在 49444 份报告中,发现了 2307 份独特反应。共有 177 份死亡报告和 3526 份非死亡严重反应报告给 VAERS。ROR 显示腹痛、晕厥、头晕、抽搐、自然流产、脱发、闭经、肛门生殖器疣、宫颈发育不良、贫血、运动障碍、偏头痛、血压下降、跌倒、头部受伤、意识丧失、苍白、晕厥前兆、癫痫发作等症状呈阳性。结论:本分析未发现任何新的/意外的安全问题,与上市前试验的安全数据一致。需要进一步的流行病学研究来系统地验证 VAERS 提供的数据。
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精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而,传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略,因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下,确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境,因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里,我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处,并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法,其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式,并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为,所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的,可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
众所周知,地面宇宙辐射 (TCR) 会导致硅和碳化硅功率器件中发生电离事件,从而导致灾难性的后果 [1]。因此,功率器件的设计和可靠运行需要准确表征电荷沉积和收集过程。目前,量化功率器件对 TCR 的敏感性最常见、最快速的技术是基于粒子加速器中的高能粒子辐照 [2]。由于这些测试是在高加速条件下进行的,因此转换到真实的 TCR 环境并不总是很简单。在本文中,我们提出了一种实验装置,用于监测半导体功率器件中由电离辐射产生的非破坏性单电离事件的发生,以收集有关电荷产生和收集过程的精确统计数据。谱测量系统的设计方式使其可以部署在大量实验配置中,其中收集的电荷、计数率和 DUT 的额定电压可能会有很大变化。具体来说,光谱仪需要记录器件中产生的每个电离事件,这些事件的电荷脉冲范围从 1 fC 到 2 pC,以及其时间戳和波形。该系统需要处理高压器件(额定电压高达 3.5 kV),尽量减少偏置纹波和电压随时间漂移。为了提高收集数据的统计意义,需要并行测试器件。因此,系统必须对大输入电容(高达 2 nF)保持稳定,并为大输入电容提供准确的结果
摘要。事件摄像机作为具有较高dynamic范围的生物启发的视觉传感器,能够解决局部过度繁殖或不受欢迎的问题,即在具有高动态范围或波动的光照条件下,常规的基于框架的摄像机会遇到的常规基于框架的摄像机。由于两种相机之间的模态差距,简单的融合是不可行的。此外,由摄像机位置和框架速率偏差引起的幽灵伪影也会影响最终融合图像的质量。为了解决问题,本文提出了一个联合框架,将当地暴露的帧与事件摄像机捕获的事件流相结合,以在高动态范围场景中以偏斜的纹理增强图像。具体来说,使用轻量级的多尺度接收场块用于从事件流到帧的快速模态转换。此外,还提出了一个双分支融合模块来对齐特征并删除幽灵伪像。实验结果表明,所提出的方法有效地减轻了一系列极端照明条件的图像高度明亮和黑暗区域的信息丢失,从而产生了逼真的和自然的图像。
