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2020 年 5 月至 8 月禽流感概览
2020 年 5 月 16 日至 8 月 15 日期间，欧洲报告了七起家禽中发生的高致病性禽流感 (HPAI) A(H5N8) 病毒疫情，其中保加利亚报告了一起疫情（n=1），匈牙利报告了六起疫情（n=6），意大利报告了一起家禽中发生的低致病性禽流感 (LPAI) A(H5N3) 病毒疫情。在匈牙利发现的所有六起疫情都是二次疫情，似乎是 2019 年 12 月以来欧洲中部冬季和春季家禽中发现的 HPAI A(H5N8) 疫情的尾声（n=334）。对本报告期内从保加利亚和匈牙利分离出的 HPAI A(H5N8) 病毒进行基因分析后，与 2020 年前几个月在两国收集的病毒相比，没有发现任何重大变化。这表明病毒在这两个国家持续存在，而不是通过受感染的野生鸟类引入的。报告期内，俄罗斯西部的家禽和野生鸟类中发现了高致病性禽流感 A(H5N8) 病毒，截至 9 月中旬，哈萨克斯坦也发现了该病毒。俄罗斯西部和哈萨克斯坦北部的高致病性禽流感病毒在空间上与野生水鸟的秋季迁徙路线相关，令人担忧，因为病毒可能通过迁往欧盟的野生鸟类传播。强烈建议成员国采取适当措施，及时发现高致病性禽流感疑似病例，包括加强生物安全措施。根据过去的经验（2005-2006 年和 2016-2017 年的疫情），北欧和东欧地区在即将到来的秋冬季节可能面临更高的病毒传入风险，应成为制定快速应对措施以尽早发现病毒的重点地区。报告期内，报告了一例人类感染 A(H9N2) 禽流感病毒的病例。
智能监督机器学习-深度...
摘要 脑肿瘤是全球第十大常见死亡疾病之一，占中枢神经系统所有原发性癌症的 80% 至 90%。由于全球肿瘤疾病的增加，仅在早期阶段就预测脑肿瘤就变得非常必要。生存率取决于早期诊断和有效治疗。如果不能及时发现脑肿瘤，死亡风险会显著增加。然而，由于肿瘤细胞的复杂性和多样性，放射科医生面临许多困难，这使得手动处理磁共振成像 (MRI) 扫描变得困难且耗时。深度神经网络学习 (DL) 和智能机器学习 (ML) 算法已成为诊断医学图像的有前途的技术，允许从 MRI 数据报告自动提取相关模式和特征，从而快速准确地改善肿瘤诊断。这些技术可以解决脑肿瘤特征的复杂性和不可预测性，从而可以增强诊断过程。各种深度神经网络和智能机器学习网络，如 VGG19 网络、Inception、U-net、RNN、Bi-LSTM、混合模型、CNN、逻辑回归、RF、决策树、混合模型，已被用于从 MRI 中提取预期特征，以便对脑肿瘤进行早期预测。本文使用从 FigShare 数据集和 BRATs 数据集中获取的 MRI 图像对脑肿瘤的严重程度进行分析。与 SVM 模型相比，CNN 模型的准确率更高，分别为 93% 和 86%。 关键词：深度学习、机器学习、SVM、CNN、混合模型 1. 简介 人工智能 (AI) 已经改变了医疗保健中的诊断成像，它结合机器学习、深度学习高级算法来改进对医学图像（例如 CT、MRI 和 X 射线扫描）的分析。人工智能改变了诊断过程，允许更精确、更有效的疾病识别方法，而不仅仅是自动化工作。这项技术代表了诊断成像分析和应用的重大进步 [1]。脑肿瘤是全球主要的健康问题，死亡率急剧上升。这些恶性肿瘤主要分为原发性和继发性两大类。从肾脏、乳房、皮肤、肺或甲状腺等其他器官转移到大脑的癌细胞是继发性脑肿瘤的来源，而原发性脑肿瘤则在大脑内部开始和生长。患有恶性继发性肿瘤的患者存活机会较小 [2,3]。另一方面，
偏见赏金算法框架
用于光线充足，面向面的条件可能由客户在不理想的条件下应用，从而导致总体和特定子组的降解。第二，我们生活在AI行动主义时代，研究人员，记者和其他外部各方可以独立审核商业或开源API的模型，并在研究社区和主流媒体中发布其发现。在没有更严格的AI和ML监管的情况下，这种行动主义是推动开发ML模型和工具的组织变革的最强大力量之一。它具有利用分布式研究人员的分布团队，在部署的模型和系统中寻找各种各样的问题。不幸的是，ML开发人员与其批评家之间的动态目前具有一些对抗性语气。通常会私下进行外部审计，并在与建立模型和系统的组织进行咨询之前公开播出。该组织可能会忍受批评，并在内部试图解决确定的偏见或问题，但通常与外部审计师几乎没有直接互动。随着时间的流逝，软件和安全社区已经开发了“错误赏金”，以尝试将系统开发人员及其批评家（或黑客）之间的类似动态转变为更具活跃和生产力的目的。希望是，通过故意邀请外部各方在其系统中找到软件或硬件错误，并且通常会为此提供货币激励措施，更健康，更快地响应的生态系统将发展。ML社区自然要考虑一种类似的“偏见赏金”方法来及时发现和修复具有偏见或其他不良行为的模型和系统。不是在软件中找到错误，而是邀请外部各方找到偏见，例如，（人口统计或其他）训练有素的模型表现不佳的输入子组，并以此为其奖励。的确，我们已经开始在此类事件中看到早期的现场实验[6]。在这项工作中，我们提出和分析了针对现有训练的模型F（x）进行偏置赏金的原则性算法框架。我们的框架具有以下属性和功能：
博士研究生奖学金（全日制） 机构
全球每年有数亿人因个人健康状况而接受手术和麻醉，以提高人类生命质量和预期寿命，尤其在中国，每年高达7000万人。麻醉手术过程中，由于麻醉药物可能引起认知障碍，脑部监测对于及时评估麻醉药物对意识的影响至关重要。脑电图是一种有效的非侵入性脑功能评估方法，围手术期脑电图监测具有重要的临床价值，包括监测手术中的麻醉深度，维持适当的麻醉剂量，避免麻醉深度过浅或过深，降低围手术期神经认知障碍（PND）的可能性。脑电图可以及时发现围手术期癫痫放电、术后谵妄等脑部异常状态。脑电图还可用于评估围手术期睡眠状况。目前，临床脑电图的解读主要依靠神经科医生、麻醉医生和睡眠医学专家的手工方法。它费时、低效、无趣，而且专家之间有偏见。另一方面，一个脑电图临床专家需要几十年的培训。缺乏合格的脑电图临床专家使得大量患者难以获得脑电图监测服务。在第四次技术革命的时代，人工智能为各行各业带来了变革性的变化，展示了其巨大的潜力。虽然人工智能在许多领域取得了重大突破，但值得注意的是，人工智能在脑电图 (EEG) 中的应用是一个仍在发展的领域。尽管目前的速度很慢，但人工智能在进一步彻底改变脑电图技术方面仍有巨大的前景和尚未开发的潜力，为理解和解释脑信号的创新进步铺平了道路。本研究计划收集10万人（100TB）的临床脑电图数据，旨在建立用于脑电图数据分析的深度学习技术框架。在以上两方面工作的基础上，将开发针对各种围手术期脑状态监测场景的特异性AI模型，包括：术中麻醉
人畜共患病 炭疽病感染的潜在治疗方法
摘要 炭疽病是由炭疽杆菌引起的，对人类和动物的健康构成重大威胁。炭疽病需要彻底而快速的治疗计划，因为它能够通过不同的方式传播，例如吸入、食用受污染的食物或直接接触皮肤。主要方法是使用环丙沙星、左氧氟沙星和强力霉素等抗生素来消灭细菌。抗生素治疗的时间长短取决于炭疽病的类型，吸入性炭疽病通常需要更长的疗程。除了抗生素之外，抗毒素对于最大限度地减少炭疽毒素的有害影响至关重要。炭疽免疫球蛋白 (AIG) 与抗生素结合使用时，可使毒素失活，最大限度地减少组织损伤并提高治疗的整体效果。疫苗接种在提供预防和治疗效益方面起着至关重要的作用。建议定期为有接触炭疽风险的人接种疫苗。如果有人接触过，他们可以开始服用炭疽疫苗和抗生素来预防疾病的发展。此外，炭疽感染患者将接受支持性护理，如止痛、帮助呼吸和输液以控制症状和并发症。隔离感染者并实施严格的感染控制措施对于控制疾病的传播至关重要。必须通过临床和实验室评估密切监测患者对治疗的反应，以便对治疗方法进行必要的调整。及时发现和治疗疑似炭疽病例至关重要，这凸显了及时医疗干预的重要性。持续的护理可确保感染得到完全解决，从而减少出现任何其他问题的机会。随着传染病的变化，继续研究治疗和预防炭疽的新方法至关重要，以提高我们对抗炭疽的能力并保护公众健康。关键词：炭疽；炭疽芽孢杆菌；抗生素；抗毒素；疫苗接种 引文 Altaf S、Khan S、Iqbal T、Farooq MA 和 Muzaffar H，2023 年。炭疽感染的潜在治疗方法。在：Aguilar-Marcelino L、Zafar MA、Abbas RZ 和 Khan A（编辑），人畜共患病，Unique Scientific Publishers，巴基斯坦费萨拉巴德，第 3 卷：576-588。https://doi.org/10.47278/book.zoon/2023.125 章节历史 收到日期：2023 年 5 月 14 日 修订日期：2023 年 6 月 20 日 接受日期：2023 年 7 月 15 日
Luigi Lavecchia - 室内乐系统
a) 分析公司的企业和组织结构，定义一系列能够规范公司活动的“组织步骤”（实施组织结构图、职位描述、程序等），以便引入能够规范公司与股东之间关系的公司治理逻辑，构建机构沟通政策并维护与莫桑比克子公司的关系； b) 支持 Pangea srl 公司的战略规划，定义预期损益表，分析单个订单（按客户）和现金流，以突出公司的流动性需求和盈利能力，从而评估合作伙伴资本化运营的规模和时机； c）与管理会计行政领域的顾问进行互动，以正确核算运营情况并获取编制管理相关的内部财务报表所需的数据； d) 支持建立一个国际工作“团队”，该团队能够通过与意大利和外国同事的互动协助管理层完成具有挑战性和吸引力的国际化项目； e) 监督国家和国际补贴融资项目的实施； f) 考虑到 Pangea srl 公司每年必须实现的最低收入以确定盈亏平衡点，以便能够支付维护所需的费用，并确定弥补任何损失的方法； g) 编制与实施投资项目相关的商业计划（共计3个步骤），并将其提交给主要银行机构并为公司提供支持，以证明该业务的可融资性； h) 与意大利和国际信贷机构进行互动，协助制定融资计划以及起草母公司 Pangea srl 与子公司 Pangea Development Limitada 之间的公司间融资协议； i) 支持公司间项目（贷款利息、成本返还等）的量化、清算和核算。）与负责会计和税务方面的专业人员达成协议，以确定意大利和莫桑比克两家公司之间应规范的经济（收入和成本）和财务（收入和支出）关系； j) 为管理层编制定期报告，以确定 Pangea srl 公司的定期业绩，核实实现的营业额和利润以及公司的流动性和偿付能力； k）定期将初步计划数据（估计）与同一时期的实际数据进行比较，分析/解释偏差（方差分析）并制定及时的行动计划，旨在识别和消除可能出现的任何低效率（避免在年底批准订单结果时，发现结果比预期更差，因为管理问题的发生会影响结果，如果及时发现，可能会对管理动态产生积极影响）。
现代奴隶制陈述
这是一项声明，阐明了Chubb Fire＆Security Limited及其子公司（“ Chubb”）在截至2024年12月31日（“报告期”）的财政年度所采取的确保奴隶制和人口贩运在其自己的业务或供应链的任何部分都不会发生。Chubb供应，设计，安装，服务和监视消防和安全系统。Chubb是API集团公司（“ API”）的一部分。Chubb致力于确保奴隶制和人口贩运在我们的业务或供应链中没有发生，为此，在报告期内采取或继续采取以下行动。API的道德守则API伦理守则（“代码”）是我们文化的基础。代码阐明了指导道德决策的价值观和承诺。该代码适用于全球API及其受控实体。除其他外，该守则被采用以鼓励：（i）诚实和道德行为，包括个人和专业关系之间实际或明显的利益冲突的道德处理； （ii）公平交易； （iii）保护和适当使用公司资产； （iv）遵守适用的政府法律，规则和法规； （v）报告任何非法或不道德行为。每年，Chubb都要求其员工认证他们已阅读并遵守该代码。遵守该代码要求的要求是所有Chubb员工的预期行为。违反这些要求将导致适当的纠正措施。Chubb匿名报告计划员工观察或怀疑违反该代码的行为可能会通过Chubb/API的匿名报告程序提出问题或完全信心提出问题。内部培训Chubb进行并继续向公司管理层和员工提供培训，以识别和减轻供应链中人口贩运和奴隶制的风险。直接负责供应链管理的员工在入职期间被分配了此培训。供应链期望以负责任的方式生产出色的产品，我们需要符合高标准的商业实践，环境责任和卓越运营的供应商。因此，我们的供应商受到强大的选择过程和标准，包括对政府拒绝的当事方名单进行验证。Chubb的标准合同条款和购买条件要求供应商遵守所有适用的法律法规。此外，Chubbs的标准合同条款要求供应商拥有管理系统，工具和流程，以确保遵守适用法律，法规，（b）提高对道德业务实践的认识和承诺； （c）促进及时发现，调查，披露和实施违规行为的纠正措施； （d）就合规要求向员工提供培训。如果供应商在与Chubb进行分包合同的工作中犯有与基本工作条件和人权有关的任何法律违反法律，则Chubb有权终止这些分包合同的违约。
使用深度学习的皮肤癌检测
印度卡纳塔克邦的技术大学卡拉布拉吉。摘要：癌症是一种致命的疾病，由于无法控制的身体细胞的生长而引起。每年，很多人都屈服于癌症，并被标记为最严重的公共卫生障碍。癌症都可以在人类解剖学的任何部分中发展，其中可能包括数万亿个蜂窝镜。最常见的癌症之一是皮肤癌，在皮肤上层发展。以前，使用蛋白质序列和不同类型的成像方式用于皮肤癌检测机器学习技术。机器学习方法的缺点是它们需要人类工程的功能，这是一项非常艰巨且耗时的活动。深度学习通过提供自动特征提取的设施在某种程度上解决了这个问题。在这项研究中，基于卷积的深神经网络已使用ISIC公共数据集用于皮肤癌检测。癌症检测是一个敏感的问题，如果不及时，准确地检测到，它很容易出现错误。单个机器学习模型检测癌症的性能是有限的。个人学习者的综合决定预计将比单个学习者更准确。合奏学习技术利用了学习者的多样性来做出更好的决定。因此，可以通过将学习者的决策（例如癌症检测）梳理来提高预测准确性。1。技术与人工的整合在本文中，使用VGG，CNN和Resnet的学习者进行皮肤癌检测的学习者开发了深度学习者的合奏。结果表明，深度学习者的综合决策优于在敏感性，准确性，特异性，F得分和精确度方面的学习者发现。这项研究的实验结果提供了一个令人信服的理由，以用于其他疾病检测。关键字：VGG，CNN，Resnet，暴力识别，深度学习，OpenCV，Firebase，JSON。引言皮肤癌检测项目致力于创建一种尖端技术，以早期发现和确定癌症的皮肤状况。皮肤癌经常发生并且可能致命的疾病，并且早期鉴定对于有效治疗和改善患者预后至关重要。这项研究打算使用诸如计算机视觉和机器学习之类的尖端技术来开发可靠的系统，可以帮助医生识别和分类与皮肤癌相关的皮肤病变。皮肤癌是全球健康问题，多年来其发病率稳步上升。及时发现和确定皮肤疾病癌症对于防止其进展并确保迅速干预至关重要。传统上，皮肤科医生依靠视觉检查和对皮肤病变的手动分析来确定其恶性潜力。但是，此过程可能具有挑战性和主观，从而导致准确性和潜在诊断错误的差异。
设计中期转型：回顾美国协调脱碳的中期挑战
等，2020；Williams 等，2021）。脱碳需要大规模快速而显著的供给侧工业转型，既要建立新的系统，也要淘汰现有的系统（Geels 等，2017；Grubert，2020b；McGlade 等，2018；Rissman 等，2020；Williams 等，2021；Zhao & Alexandroff，2019）。然而，脱碳能源系统所需的这种工业化的潜在规模在很大程度上取决于需求侧选择的行使程度（Pye 等，2021）。尽管对创建和部署新工业设施的过程进行了广泛的研究和审查，但明确关注逐步淘汰现有碳排放基础设施及其影响的研究却很少见（Rosenbloom & Rinscheid，2020）。此类研究主要侧重于限制未来化石燃料的开采和使用（Buck，2021；Muttitt & Kartha，2020；Piggot 等，2018；Piggot 等，2020；Zhao & Alexandroff，2019）或从先前行业解构中吸取的教训和框架（Normann，2019；Turnheim & Geels，2013）。详细的研究和建模侧重于预期的未来能源价格（以及潜在的价格冲击）等问题；资本投资轨迹；补救和回收的触发因素和实施；劳动力和培训要求；以及传统能源系统的最小可行规模——如果我们假设我们将成功脱碳，那么这些问题是必须研究的——但在文献中却明显缺失。缺乏对联合实施零碳排放和逐步淘汰化石燃料系统以及相关排放基础设施的协调规划的关注，对在实现美国国内目标（白宫，2021b）和国际气候目标（政府间气候变化专门委员会，2021）所需的快速时间内成功、公正的能源转型（Wang & Lo，2021）构成重大风险。这种风险主要是由于现有的排放化石燃料系统的社会嵌入性以及物质和政治主导地位造成了碳锁定（Unruh，2000；Wang & Lo，2021）。如果没有明确的规划，转型可能会面临重大挑战，例如当地经济衰退、获得高质量能源和基础设施系统的机会高度不平等，以及系统级特征（如可靠性、可访问性和可负担性）协调不力。已有证据表明，美国不协调的煤炭转型增加了出现负面结果的可能性，如经济困难（例如税收和工作损失）、无资金支持的义务（例如养老金、补救承诺、维护和监控）、身份和治理中断以及丧失复原力（Haggerty 等人，2018 年；Macey 和 Salovaara，2019 年；Roemer 和 Haggerty，2021 年）。在零碳和排放化石燃料系统共存的过渡时期，双方在运营上相互制约，我们在本评论中称之为过渡中期，要取得成功和公平，就需要有明确的规划，并以专门的指标为基础，协调零碳基础设施的建设和排放促进型化石燃料基础设施的淘汰。在过渡中期，零碳和碳排放基础设施都无法独自完全支持所有能源服务，而且整个系统并未针对这两种基础设施的社会技术特性进行优化。在过渡中期，适应不良、忽视协同机会和决策不协调的风险很高，尤其是当基础设施同时遇到过去经验中未充分描述的气候、技术和社会动态时。例如，可再生电力系统的发展可能会假设天然气备用发电机将始终可用，以提供低成本的电网支持服务（Phadke 等人，2020 年；Williams 等人，2021 年），或者特定地区的加油站在电动汽车普及率达到一定水平后可能同时面临盈利能力下降。需要专门为过渡动态设计的系统性能指标和其他评估工具，以衡量进展并及时发现新出现的挑战以应对这些挑战，特别是因为有些限制可以更容易地暂时放松以追求长期利益（例如，短期成本增加由长期成本节约和关注对能源负担影响的市场结构抵消），而其他限制则不然（例如，安全性和可靠性）。即使脱碳速度快到足以对负责任的加速构成挑战 (Skjølsvold & Coenen, 2021)，也可能需要几十年的时间 (Williams et al., 2021)，这将造成一段相当长的时间，在此期间，协调失败可能会加剧现有的结构性挑战 (Wang & Lo, 2021) 并产生新的挑战。能源转型，包括目前的脱碳转型，历来进展缓慢 (Fouquet, 2016)。几十年来，全球能源碳强度一直持平，化石燃料仍供应约 80% 的市场能源 (Hanna & Victor, 2021)。美国和其他地方可再生资源贡献的大幅增加，主要是对持续使用未减排的化石燃料的补充，而不是替代，尤其是在需求增长的情况下。尽管政策倾向于将转型视为“附加问题”（Aronoff 等人，2020 年），但在实践中，没有脱碳就无法完成脱碳转型，这意味着与排放相关的化石燃料基础设施和系统相关的企业、生计和生活方式将消失。除了就业和收入损失等明显挑战外，这种消失（以及对消失的预期）可能会给那些从事依赖化石能源活动的人带来非常具体、可能令人痛苦的社会技术想象和身份威胁（Grubert & Skinner，2017；Jasanoff & Kim，2009；Smith，2019），同时为现任政权行为者抵制转型创造了条件（Geels，2014），并最终减缓转型。实现公正转型的努力