2025 年堪萨斯州 4-H 牲畜耳标程序 所有被提名参加 2025 年堪萨斯州博览会和/或堪萨斯州青少年牲畜展的动物都必须使用堪萨斯州 4-H EID(电子识别)耳标。这适用于市场牛肉、商业小母牛、市场羔羊、商业母羊、所有肉用山羊、市场猪和商业母猪。 订购标签 堪萨斯州 4-H EID 标签将从动物科学与工业系的 KSU 青年牲畜计划订购。请参考代理电子邮件、在线或订单顶部列出的订单截止日期。 牛肉标签订单必须在 2024 年 12 月 15 日之前提交,不被视为特殊订单。小型牲畜标签订单将于 2025 年 1 月 15 日到期。付款必须随标签订单一起提交才能被接受。今年,我们将恢复使用一页纸质表格。但是,推广单位应在邮寄之前先将填妥的表格副本通过电子邮件发送给 Lexie Hayes (adhayes@ksu.edu),以确保他们的标签需求包含在州计数中。负责管理 4-H/EID 标签的代理人需要在截止日期前签署表格并将其连同支票一起邮寄给堪萨斯州立大学。有关 4-H/EID 标签的更多资源发布在 KSU 青年畜牧业计划网站的“EID 标签”选项卡下。经批准的绵羊和肉山羊 EID 标签的选项仍然有限。最好的选择是我们去年 (2024) 使用的新型小反刍动物轻量级 EID 标签。它体积小,呈方形,类似于大约 10 年前使用的标签。必须使用黑色(或蓝色,取决于标记器)插件来粘贴新的绵羊和肉山羊标签。 EID 按钮的尺寸比其他版本小得多,因此必须使用插入件以避免标签卡在标签器中。贴标签时使用消毒剂以及在贴上标签后将标签组件拉开并旋转也非常重要。堪萨斯 4-H EID 标签每袋 20 个,最低订购量为一袋。欢迎各县与其他县共享一袋标签。最初发放标签的单位必须保留他们发送给其他单位的任何标签的记录,以及每个标签所贴家庭和动物的准确记录。鼓励在动物标签记录中包含第二种身份证明形式(羊搔痒症标签、耳凹口等)。单位首先使用最旧的标签也很重要,因为我们已经到了开始重复 5 位数的可视 4-H 标签编号的地步。一旦我们返回到物种的特定标签系列,旧标签将不再适用于州提名的动物。收集、合并堪萨斯州各推广单位收到的标签订单,并代表该州下达批量订单。首先订购牛肉标签,然后订购小型牲畜标签。标签在收到并处理后将分发给各个单位。堪萨斯州立大学青年牲畜计划并不维持标签的持续供应。传统上,牛肉标签在 1 月底可用,小型牲畜标签在 3 月 1 日之前准备好。过期标签 5 年及以上的堪萨斯 4-H EID 标签将不再被接受用于州提名的动物。制造日期应列在每袋标签的标签底部。2020 年之前发放的标签不适用于将被州提名参加堪萨斯州博览会 Grand Drive 和/或 KJLS 的牲畜项目。这包括所有物种的可视标签编号 45200-60000。但是,2019 年及之前剩余的标签仍可用于仅限县博览会的动物。 *仅 840 个标签可用于将被州提名的牛和猪。作为拨款资助的 RFID 技术试点计划的一部分发放的原始 982 个 EID 标签将不被这两个物种接受。记录保存职责 单位内负责管理牲畜项目标签的推广专业人员负责维护使用标签的动物的标签记录。堪萨斯 4-H EID 标签(官方 (840) 标签)的记录需要保存五 (5) 年。
抽象分子标记是识别遗传疾病的关键工具,可以进行精确的诊断,风险评估和个性化治疗方法。它们分为各种类别,包括单核苷酸多态性(SNP),短串联重复序列(STR)和限制性片段长度多态性(RFLP),每个多态性(RFLP)在遗传诊断中起着不同的作用。SNP被广泛用于全基因组关联研究(GWAS),以鉴定出对复杂疾病的遗传易感性,而STR在诊断诸如亨廷顿氏病等疾病中很有价值。rflps虽然今天不常用,但在特定的诊断环境中仍然很重要。分子标记物的应用跨越了广泛的遗传疾病,从囊性纤维化(CF)等复杂疾病(如遗传性乳腺癌和卵巢癌综合征和脆弱的X综合征)。这些标记能够早期检测和有针对性的干预措施,从而改善了患者的预后。然而,一些挑战阻碍了他们的广泛采用,包括难以解释遗传数据,有限的遗传筛查以及与隐私和遗传歧视有关的道德问题。将分子标记物用于遗传筛查的未来方向涉及整合先进的技术,例如下一代测序以及将分子数据与其他OMIC方法结合在一起,以提供对遗传疾病的更全面的理解。应对数据解释,可访问性和道德问题的挑战对于扩大分子标记在临床实践中的效用至关重要。分子标记技术的进步及其在检测特定遗传疾病中的应用有望提高诊断准确性和个性化治疗策略。但是,确保这些技术是可以访问的,并且在道德上实施将是其成功转变医疗保健的关键。分子标记和遗传筛查技术的持续发展表明,早期诊断和个性化药物成为遗传疾病的标准护理的未来。关键词:分子标记,遗传疾病,SNP,遗传筛查,个性化医学
1989年5月,国家空中交通管制员协会(NATCA)和联邦航空管理局(FAA)庆祝了对其首次集体谈判协议的批准。这份具有决定性的工会成员批准的具有里程碑意义的合同,标志着一个重大的转折点,是代表空中交通管制员的联盟第一次,FAA在PATCO罢工后达成了集体谈判协议,并随后进行了解剖。关键条款包括强制性休息,报告错误的免疫力以及参与NTSB调查,为改善工作条件和更强大的工会代表建立框架。natca还成功地讨价还价,区域代表有50%的官方休息时间履行工会代表职责。
摘要 大量基于脑电图(EEG)的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现,并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而,人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性,这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此,我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略(JO-CapsNet)直至收敛。具体而言,基于胶囊网络的损失函数更新网络参数,通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样,交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
对未来麻疹感染的反应。一旦被感染,个体就会产生强大的免疫力,这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗,该疫苗于1963年首次开发。尽管如此,某些国家仍然存在较高的疾病负担,而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方,长期以来,医生一直被要求报告麻疹病例。例如,在英格兰和威尔士,我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如,当伦敦有流行病时,附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思?这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下,我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时,婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后,他们容易受到感染的影响,并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间,他们会感染其他人。几周后,大多数人康复,不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒,如果再次暴露于病毒,它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率,通常通过繁殖比(由感染者引起的次要病例的数量)来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态,如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始,人口中的其他所有人都易感,以黑色为例(图。3)。感染者将这种疾病交给其他几个人,然后他们将其传递给,这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群,随着人们的康复,它们变得免疫,以绿色显示(图3)。随着易感人数的数量减少,流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人,因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终,我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行,因此它消失了。这是最简单的模型。实际上,事情可能会更加复杂。例如,出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时,我们可能会有另一种流行病。
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随着数字技术创新和商业化的步伐不断加快,监测技术的商业传播对组织来说变得越来越重要。技术监测是研发规划、技术管理和战略决策的基础。尽管技术监测非常重要,但在商业生命周期阶段监测技术传播依赖于粗略的方法,例如“即时快照”调查和关键字计数。这些方法与在商业化前生命周期阶段监测技术的新颖且快速发展的方法形成鲜明对比,例如基础科学研究和应用研发。我们通过提出一种专门的监测技术商业传播的方法来解决这种不平衡问题。该方法识别组织采用技术的各个阶段,并捕捉传播过程的时间进展。所提出方法的核心要素之一是文本分类,它依赖于定性内容编码。我们的编码方法利用了创新传播研究的见解,并专门用于检测组织采用技术的阶段。该方法以 2004 年至 2019 年期间标准普尔 500 指数公司中人工智能 (AI) 传播的案例为例进行了说明。我们的第一个贡献是一种监测技术商业传播的新方法。它提供了透明、可复制、可更新和细粒度的结果,可以补充基于调查的技术监测。第二个贡献是在北美领先公司的背景下对人工智能传播的实证评估。
通胀目标制从试探性起步,已逐渐成为事实上的全球货币标准。从历史上看,只有金本位制的寿命比它更长。通胀目标制发挥了作用:即使在疫情后通胀飙升的情况下,也有助于建立低通胀制度。但这一过程绝非易事。通胀目标制必须应对金融不稳定性的上升,最显著的表现就是金融危机。在那场危机之后,通胀目标制努力将通胀推回到目标水平,政策回旋空间也出现了历史性的萎缩。本文评估了这些挑战,并考虑了对框架的可能调整。其中包括更系统地考虑金融因素可能对经济造成的长期损害,以及安全边际在政策实施中的重要性。所有这些都应该建立在对货币政策能做什么和不能做什么的清晰认识之上。
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