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商业航空中的妇女和少数民族
美国劳工统计局（BLS）很好地证明了在航空业的妇女和少数民族的参与率。过去的研究传统上一直集中在航空职业中妇女和少数民族的比率上。但是，随着时间的推移，对变化率的研究很少。虽然航空职业中妇女和少数族裔的比率仍然很低，但在过去的二十年中，总数是否显着增加？如果是这样，如果将来这种趋势继续下去，有多少妇女和少数族裔将在10年内从事航空职业工作？航空业和航空教育机构如何共同努力，吸引更多的妇女和少数民族在这些高薪职位上工作？本研究将分析来自BLS的现有数据以回答这些问题。
急性至少数血糖比与糖尿病和未诊断的糖尿病患者的结合：一项回顾性的全国人群研究
1糖尿病系，内分泌学和代谢部，国家全球卫生与医学中心，富山，东京，日本，2个糖尿病和代谢信息中心，研究所，研究所，全球全球卫生与医学中心，东京，日本，日本东京，日本，日本，3次全球卫生局，国际健康中心，全球卫生中心，卫生局，医学院，托马，卫生中心，4个研究所杜斯库巴大学，日本杜斯库巴大学，日本东京国家全球健康与医学中心5 AMR临床参考中心，6艾滋病临床中心，国家全球健康与医学中心，东京，日本，7疾病控制与预防中心，国家健康中心，全球健康和医学中心，日本东京，日本，糖尿病医学中心，糖尿病研究中心，糖尿病研究中心，糖尿病研究中心，糖尿病研究中心，全球研究中心，糖尿病中心，糖尿病研究所，迪亚比特斯研究中心，迪亚比特斯研究中心，迪亚比特斯研究中心，迪亚比特斯研究中心，迪亚比特斯研究中心，迪亚比特斯，迪亚比特斯研究中心。东京，日本
少数民族
1 美国能源信息署。nd “EIA 预计到 2050 年可再生能源发电将供应美国 44% 的电力”。2022 年 3 月 18 日访问。https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=51698 2 能源部。 2022 年。“美国能源与就业岗位报告”。访问于 2022 年 11 月 16 日。https://www.energy.gov/sites/default/files/2022-06/USEER%202022%20National%20Report_1.pdf，第 12 页 3 美国能源部。访问于 2022 年 8 月 25 日。https://www.energy.gov/sites/default/files/2022-02/America%E2%80%99s%20Strategy%20to%20Secure%20the%20Supply%20Chain%20for%20a%20Robust%20Clean%20Energy%20Transition%20FINAL.docx_0.pdf 4 100 亿美元用于延长 48C 先进能源项目信贷，用于生产风力涡轮机、太阳能太阳能电池板、节能技术、电动汽车等，其中至少 40 亿美元专门用于棕地或煤炭能源社区；以及针对太阳能、风能和电池组件以及关键矿物加工的先进制造业生产税收抵免。众议院。2022 年。“HR 5376”。2022 年 12 月 12 日访问。https://www.congress.gov/bill/117th-congress/house-bill/5376/text 5 白宫。2022 年。“事实说明书：拜登总统采取大胆行政行动刺激国内清洁能源制造业”。2022 年 8 月 25 日访问。https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2022/06/06/fact-sheet-president-biden-takes-bold-executive-action-to-spur-domestic-clean-energy- manufacturing/
GAO-23-105396，联邦研究与开发：自 2012 年以来，资金不断增加，并集中在少数机构
自 2012 年以来，联邦研发 (R&D) 资金有所增加——最近一次增加是因为新冠疫情刺激资金。五个机构承担了大部分联邦研发资金，其中国防部 (DOD) 和卫生与公众服务部 (HHS) 在 2021 财年占近 80%（见图）。HHS 主要资助研究，而 DOD 主要资助开发。然而，由于新冠疫情刺激资金，HHS 近年来已成为开发的主要资助者。截至 2019 财年，HHS 的平均开发资金不到 1%，但报告称，2021 财年其 37% 的研发义务用于开发。在 2021 财年估计的 1795 亿美元联邦研发义务中，约有三分之二流向了联邦政府以外的组织。在 2021 财年，工业界、大学和学院获得了这些外部研发义务的大部分——近 900 亿美元。
了解少数种族和族裔护理人员对流感和 SARS-CoV-2 疫苗的犹豫
摘要：(1) 背景：我们比较了黑人、西班牙裔和白人父母/看护人对流感和 SARS-CoV-2 疫苗的犹豫程度，并确定了疫苗接种的障碍和促进因素。(2) 方法：这是一项混合方法研究。对 6 个月至 18 岁儿童的 ED 看护人进行了横断面调查，比较了不同看护人对疫苗的犹豫程度。调查参与者的六个焦点小组按看护人的种族/民族和看护人接种 SARS-CoV-2 疫苗的意愿进行分层，评估了疫苗接种的促进因素和障碍，并使用综合实施研究框架 (CFIR) 进行主题编码。 (3) 结果：调查 (n = 589) 显示，黑人看护者对儿童流感 (42% 比 21%) 和 SARS-CoV-2 (63% 比 36%；均 p < 0.05) 的疫苗犹豫率明显高于白人看护者。西班牙裔看护者比白人看护者更犹豫 (37% 流感和 58% SARS-CoV-2)，但这并不显著。定性分析 (n = 23 名看护者) 发现，障碍包括疫苗副作用、缺乏必要性、数据/科学不足和不信任。促进因素包括疫苗接种的便利性、对疾病的恐惧以及保护他人的愿望。 (4) 结论：少数族裔看护者报告的流感和 SARS-CoV-2 疫苗犹豫程度更高。我们确定了包括黑人和西班牙裔护理人员在内的疫苗接种促进因素和障碍，这可能为旨在公平提高儿童疫苗接受度的干预措施提供指导。
人工智能和新技术在少数民族学生融合教育中的系统评价
摘要：人工智能 (AI) 和新技术对现代社会和社区产生了广泛的影响。鉴于这些新技术有可能改变做事方式，了解如何使用它们来支持包容性教育，特别是针对少数民族学生，这一点很重要。这篇系统评价分析了在不同社会文化背景下使用人工智能和新技术的优势和挑战，以及它们对少数民族学生的影响。在优势方面，本评论发现人工智能和新技术 (a) 提高了学生成绩，(b) 激发了学生对 STEM/STEAM 的兴趣，(c) 促进了学生参与，(d) 显示出其他优势。本评论还确定了使用人工智能和新技术进行包容性教育的主要挑战：(a) 技术挑战，(b) 教学挑战，(c) 数据集限制，(d) 使用技术的满意度低，以及 (e) 文化差异。本评论在教学、技术和社会文化层面提出了一些应对这些挑战的解决方案，并探讨了包容性教育中解决学生社会文化多样性的重要方面。研究结果和影响将有助于教师、从业者和政策制定者做出决策，有效利用人工智能和新技术来支持教育中的社会文化包容性。
最大程度地减少数量不足的影响（QN）在接下来...
3。Heeke S，Benzaquen J，Long-Mira E等。 （2019）“使用离子oncomine™TML和FoundationOne™测定法与常规临床FFPE组织样品比较肿瘤突变负担，以预测肺癌和黑色素瘤患者的持久临床益处 - 一种多元分析，将PD-L1和CD8⁺评估整合。” 2019年3月29日至4月3日，佐治亚州亚特兰大，2019年3月29日至4月3日，美国癌症研究年会。 https://cancerres.aacrjournals.org/content/79/13_supplement/4889Heeke S，Benzaquen J，Long-Mira E等。（2019）“使用离子oncomine™TML和FoundationOne™测定法与常规临床FFPE组织样品比较肿瘤突变负担，以预测肺癌和黑色素瘤患者的持久临床益处 - 一种多元分析，将PD-L1和CD8⁺评估整合。” 2019年3月29日至4月3日，佐治亚州亚特兰大，2019年3月29日至4月3日，美国癌症研究年会。 https://cancerres.aacrjournals.org/content/79/13_supplement/4889
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
Chi musi chi 尼泊尔歌曲 - 少数民族
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了解英国少数族裔群体对 COVID-19 疫苗的犹豫
为了减轻 COVID-19 大流行的影响，COVID-19 疫苗的研发和接种速度创下了历史新高。疫苗犹豫对不同群体的接种影响不均等。本研究探讨了英国少数族裔群体疫苗犹豫的驱动因素、社交媒体对疫苗犹豫的影响以及如何克服疫苗犹豫。研究对来自英国少数族裔且自认为对疫苗犹豫不决的参与者进行了 12 次半结构化访谈、编码和主题分析。社交媒体在疫苗犹豫中发挥了重要作用。对于那些自认为健康的人来说，在社交媒体上看到有关 COVID-19 疫苗接种极端副作用的错误信息会让他们认为接种疫苗的风险大于感染 COVID-19 的风险。对于女性而言，社交媒体上有关生育的错误信息是推迟或不接种疫苗的原因。在社交媒体之外拥有可信赖信息来源的参与者更有可能选择接种疫苗。这项研究确定了英国少数族裔群体对疫苗犹豫的广泛看法。诸如旅行意愿和积极的公共卫生信息等促成因素可以增加疫苗接种率，而缺乏可信赖的信息来源可能会导致疫苗犹豫。需要进一步研究来打击错误信息和阴谋论。有效的方法包括积极回应和反驳错误信息。为了制定一个减少健康不平等的包容性疫苗接种计划，政策制定者应该在边缘化社区中建立信任，并通过量身定制的公共卫生信息解决他们的担忧。