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2025 年 2 月后测感染控制名称
1. 要感染，就必须有能引起感染的细菌。对错 2. 感染预防和控制原则包括了解细菌是如何传播的。对错 3. 细菌可以通过看似没有生病的人传播。对错 4. 感染链是传播和预防感染的基础。对错 5. 细菌一旦离开藏身之处，找到传播途径，就需要一个入口。对错 6. 血源性病原体，如艾滋病毒和乙肝、丙肝和丁肝，是一类导致疾病的微生物。对错 7. 雇主不需要为所有员工制定职业暴露计划。对错 8. 食物处理、烹饪和储存的安全步骤对于预防食源性疾病至关重要。对错 9. 许多疾病和病症都是由于不用肥皂和干净的流水洗手而传播的。对错 10. 定期清洁和消毒经常接触的表面和物体无助于防止感染传播。对错
关于悲伤和丧亲你需要知道的十件事
悲伤方式的个体差异 尽管悲伤有一些可定义的轮廓，但您如何悲伤却取决于您的个性、您过去的丧失历史以及您与死者的关系。您家中的每个人都会以自己的方式和时间表来悲伤。为了应对悲伤，有些人会公开表达他们所经历的情绪，而其他人会控制自己的思想和情绪。这两种方式没有对错之分；每一种都可以成为度过悲伤的有效方法。
www.migrationletters.com了解AI引起的错误信息的原因和解决方案影响学生的决策行为
本研究旨在调查影响学生决策行为的AI引起的错误信息的原因和潜在解决方案。随着我们日常生活中人工智能（AI）技术的越来越流行，人们对错误信息的传播及其对个人决策过程的影响越来越关注。本研究试图探索有助于传播AI引起的错误信息的根本因素，包括算法偏见，Echo Chambers以及学生缺乏批判性思维技能。此外，该研究旨在确定有效的策略和干预措施，以减轻AI引起的错误信息对学生决策行为的负面影响。通过了解原因和开发潜在的解决方案，本研究打算在AI技术的背景下为知情决策实践的发展做出贡献。
真诚承认错误：减轻人工智能错误的策略
由于感知和推理不完善，语音助手等交互式人工智能系统必然会出错。之前的人机交互研究表明，各种错误缓解策略对于在服务故障后修复人工智能感知至关重要。这些策略包括解释、金钱奖励和道歉。本文通过探索不同的道歉方式如何影响人们对人工智能代理的看法，扩展了之前关于错误缓解的研究；我们报告了一项在线研究（N=37），该研究考察了道歉的诚意和责任的分配（无论是代理本身还是其他人）如何影响参与者对错误人工智能代理的看法和体验。我们发现，与将责任推卸给他人的代理相比，那些公开接受责任并真诚为错误道歉的代理被认为更聪明、更讨人喜欢，并且更能有效地从错误中恢复过来。
扩展基于模型的开发的边界以解决错误
任务建模通常以无错误的角度进行。错误通常在软件开发阶段（开发支持用户任务的系统时）通过系统地调查可能的错误用户输入来处理。这导致系统对错误用户行为的响应不足。但是，人为错误在安全关键系统（例如航空、铁路系统或核电站 [17]）的事故发生中起着重要作用。不幸的是，实践表明，在资源可用性和经济性方面，在任务建模中达到必要的详尽性非常困难。这些方面促使负责任务分析和建模的人员专注于最频繁和最标准的活动，从而忽略了不频繁或错误的活动。但是，这正是应该强调的地方，以便有效地处理容错问题。
在被困的量子网络节点
摘要当代交流既需要内容供应，又需要数字信息基础架构。现代错误信息的运动尤其取决于跟踪和针对同情受众的后端基础架构，并产生可以维持竞选活动的收入，如果不启动竞选活动。然而，对错误信息的政治经济学知之甚少，尤其是那些有关公共卫生指南和疫苗接种计划传播误导或有害内容的运动。为了了解健康错误信息的政治经济学，我们分析了参与传达有关疫苗接种计划错误信息的59个小组的内容和基础设施网络。凭借独特的跟踪器和通信基础设施数据集，我们演示了错误信息的政治经济学如何取决于平台货币化基础设施。我们提供了一种传播资源动员理论，可以提高对交流环境，组织互动和错误信息生产的政治成果的理解。关键字：混合媒体，疫苗，COVID-19，错误信息，通信资源动员
总统候选人的经济政策
迈克尔·克莱因 选举结果对经济意味着什么？ 7 月，我与穆迪分析公司首席经济学家马克·赞迪 (Mark Zandi) 一起在播客中谈到了他和他的同事对拜登与特朗普政府可能产生的经济结果所做的分析。碰巧的是，我们发布那次采访的那天，也就是 7 月 21 日，正是拜登退出总统竞选的那一天。 但卡玛拉·哈里斯的新候选人资格并不是重新审视候选人经济政策的唯一原因。 自今年夏天以来，两位候选人都更多地谈论了这些问题，尽管在很多方面，两套政策处方都有些模糊。 而且，不管对错，人们都认为总统是经济的管家。 因此，我很高兴欢迎马克重返 EconoFact Chats。 马克负责穆迪分析的经济研究。 他还是美国最大的私人抵押贷款保险公司 MGIC 的董事会成员。 马克，感谢您再次参加 EconoFact Chats。
社交媒体上的虚假信息民间模型 - arXiv
在本文中，我们通过对 235 名社交媒体用户进行半结构化访谈，调查了虚假信息的民间模型。社交媒体虚假信息研究并不调查普通用户（虚假信息的目标）如何应对；相反，重点主要放在虚假信息造成的焦虑、紧张或分裂上。研究创造、传播和放大方面也忽略了虚假信息是如何被社交媒体用户内化的，因此很容易为假定的对虚假信息缺乏免疫力的情况开出“免疫”策略。用户如何应对社交媒体内容以发展“自然免疫力”作为对虚假信息抵御力的先决条件，这仍是一个悬而未决的问题。我们已经确定了至少五种民间模型，它们将虚假信息概念化为：政治（反）论证、脱离背景的叙述、本质上错误的信息、外部宣传或简单的娱乐。我们利用这些民间模型所体现的丰富概念来揭示社交媒体用户如何在日常生活中尽量减少对错误信息的不良反应。