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5 HPV 疫苗接种：实践事实
HPV 疫苗接种：实践事实 Reena Srivastava 博士、Preeti Bala Singh 博士 宫颈癌是一个重要的公共/健康问题，主要由高危人类乳头瘤病毒 (HPV) 菌株引起。全球每 10 名女性中就有 8 名会在一生中的某个时刻感染 HPV。高危 HPV 类型 16、18、31、33、35、39、45、51、52、58、59、66 会导致宫颈癌。低危类型 6、11 会导致肛门生殖器疣。持续感染高危 HPV 是导致癌症的必要原因。宫颈癌是印度女性最常见的生殖器恶性肿瘤，死亡率很高。在印度，每 8 分钟就有一名女性死于宫颈癌。据估计，印度每 53 名女性中就有 1 名会在其一生中患上宫颈癌。一级预防 - 预防性 HPV 疫苗接种不仅可以预防宫颈癌，还可以预防女性的另外 4 种癌症：外阴、阴道、肛门和口咽及疣。及时接种 HPV 疫苗，即在性活动前接种并正确剂量接种是预防宫颈癌最有效的方法。世卫组织提出的 2030 年目标是 90% 的女孩在 15 岁前完全接种疫苗 目前已有二价（16,18）、四价（6,11,16,18）和九价（6,11,16,18、31、33、45、52、58）疫苗可用 世卫组织现在建议：
人工智能在心理实践中的新时代
https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT Liveperson (n.d.)。Liveperson 语音人工智能。Liveperson。https://www.liveperson.com/products/voice-ai/ https://michiganvirtual.org/resources/guides/ai-guide/appendix/ Midjourney (n.d.)。关于。Midjourney。https://www.midjourney.com/ Miller, F.A., Katz, J.H., Gans, R (2018)。OD 要求在人工智能算法中添加包容性
最佳实践汇编：城市转型领域
本出版物中的所有信息，思想，观点，意见，估计，建议，建议，建议（以下简称“内容”）不应以任何方式理解为专业建议，也不应将其解释为发展监测和评估办公室（DMEO）（DMEO）的政策，目标，意见或建议。建议读者根据本出版物的内容在采取任何行动或决定之前，在采取任何行动或决定之前寻求专业建议。本出版物中的内容是从DMEO认为可靠的来源获得或得出的，但DMEO并不代表此信息是准确或完整的。dmeo不承担任何责任，并对使用本出版物的任何人（自然或法律）造成的任何损失，损害，损害赔偿责任不承担任何责任。
机器学习工程中公平意识实践的目录
摘要 - 机器学习在决策过程中的广泛采用引起了人们对公平性的担忧，尤其是对敏感特征和对少数群体的潜在歧视的治疗。软件工程社区的反应是开发面向公平的指标，经验研究和方法。但是，在整个机器学习生命周期中，理解和分类工程公平的做法仍然存在差距。本文介绍了一种新颖的实践目录，以解决从系统的映射研究中得出的机器学习中的公平性。该研究确定并分类了现有文献中的28种实践，将它们映射到机器学习生命周期的不同阶段。从该目录中，作者提取了可操作的项目及其对软件工程研究人员和从业者的影响。这项工作旨在提供全面的资源，以将公平考虑因素整合到机器学习系统的开发和部署，增强其可靠性，问责制和信誉。
估算剪切探针耗散率的最佳实践建议
4 GEOMAR 亥姆霍兹基尔海洋研究中心，德国基尔，5 莱布尼茨波罗的海研究所瓦尔内明德，德国罗斯托克，6 日本海洋地球科学技术振兴机构全球变化研究所 (RIGC)，日本横须贺，7 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋观测研究中心 (GOORC)，日本横须贺，8 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋环境研究组，日本横须贺，9 加利福尼亚大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所，美国加利福尼亚州圣地亚哥，10 南大洋碳气候观测站 (SOCCO)，科学与工业研究理事会，南非开普敦，11 德克萨斯大学奥登计算工程与科学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀，12 国家水与大气研究所，新西兰惠灵顿， 13 奥克兰大学物理系，新西兰奥克兰
人工智能在牙科实践中的应用
牙科修复治疗实践包括永久性和临时性填充材料、粘合系统、预防性应用、高速旋转工具以及用于腔体准备的手动工具。8 在他们的研究中，Zakeri 等人 9 分析了牙科中使用的高速旋转工具与牙齿和修复材料接触时的声音，并研究了这些声音的区别。在该研究中，汞合金和复合材料被用作修复材料，旨在帮助牙医防止在去除修复体过程中牙组织物质意外流失。Aliaga 等人 10 尝试使用他们开发的 AI 模型来确定最适合腔体的修复材料（汞合金或复合材料），该模型使用他们对过去几年进行的修复治疗的分析和放射学信息开发。在另一项研究中，开发了全景X光片（PR）中牙齿修复体的检测和分类模型，确定了83个PR中的11种修复体，发现该模型的修复体检测率为94.6％。11 在另一项研究中，结合反向传播和遗传算法方法，开发了一种可以在牙齿修复体中使用的材料与自然牙齿颜色匹配方面提供更准确估计的方法。12
pattambi市政废物管理实践，挑战和战略案例研究
2.2二级数据收集：包括公开可用信息，官方报表，记录事件或与废物管理，医院，市政计划或环境问题有关的新闻报告用于收集次要数据。新闻报道是有记录的事件和公众观点的宝贵来源。访问网站提供了一个平台来收集广泛的信息，包括与废物管理实践有关的官方文件，报告，政策和统计数据，市政当局，医院合作伙伴关系或环境法规。市政当局，医院，环境机构和相关组织的官方网站提供可信和更新的信息。
2。方案分析 - 关键实践点
6外部报告的示例包括SASB标准（https://www.sasb.org/standards/standards/download/?lang=ja-jp），该标准在77个部门中确定了环境，社会和治理问题，以及WBCSD对诸如wbcsd发出的诸如诸如wbcsd的范围的范围内的界面，以及工具，油气和加油，供应，油，油，油，油，油，油，油，油，油，油，以及化学，油和加油的。 https://climatescenariocatalogue.org/）
脑电图分析：理论与实践
脑电图 (EEG) 信号的分析总是涉及量化问题；这些问题可能涉及主频率的精确值以及从同时或不同时间记录的两个对称推导信号之间的相似性。在这些例子中，有一个问题只能通过对 EEG 信号进行测量来解决。没有这样的措施，EEG 评估仍然是主观的，很难导致逻辑系统化。经典的 EEG 评估总是涉及借助简单的标尺测量频率和/或幅度。这种简单方法的局限性很大，特别是当必须评估大量 EEG 数据并且强烈感受到数据缩减的需要时，以及当提出相当复杂的问题时，例如 EEG 信号的变化是否与内部或外部因素有关，以及不同推导中发生的 EEG 现象有多同步。要清楚地回答这些问题，需要某种形式的 EEG 分析。然而，这种分析不仅是一个量化问题，还涉及模式识别的元素。每一位脑电图医师都知道，对于诸如尖峰、尖波或其他异常模式等脑电图现象，有时很难引用精确的测量值；经验丰富的专家只能通过“目测”来检测它们。这些类型的问题可以通过模式识别分析技术解决，其原理是必须测量脑电图现象的特征。在特征提取阶段之后，将现象分类为不同的组。因此，脑电图分析不仅意味着简单的量化，还包括特征提取和分类。脑电图分析的主要目的是通过数字或图形形式的客观数据支持脑电图医师的评估。然而，EEG 分析可以走得更远，实际上可以扩展脑电图师的能力，为他们提供新的工具，使他们能够执行诸如癫痫患者长时间 EEG 的定量分析以及睡眠和精神药理学研究等困难任务。分析方法的选择主要取决于应用的目标，但也必须考虑预算限制。制定适当的策略取决于一些实际情况，例如分析结果是否必须实时在线提供，还是可以离线呈现。在过去，前一种要求会带来相当大的问题，只有采用一种相当简单的分析形式才能解决；新计算机技术的发展提供了更可接受的解决方案。另一种