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第一龄河马融合的敏感性（...
大豆蚜虫，阿菲斯·甘氨酸耐毛（半翅目：阿菲迪科）仍然是中西部大豆最经济上最重要的节肢动物害虫。目前，针对A.甘氨酸的管理策略依赖于侦察和应用广谱杀虫剂的应用。然而，广泛的杀虫剂对这种蚜虫的大多数天然敌人有毒。选择性杀虫剂可以为抑制甘氨酸种群的种群提供另一种策略，同时保存其天然敌人的种群。因此，这项研究的目的是评估Sulfoxaflor（一种相对较新的选择性杀虫剂）的潜在致命和潜在的作用，与该害虫的2个天然敌人，Chrysoperla Rufilabris（Burmeister（Burmeister）球球菌）。在两种捕食者的第一龄幼虫上进行了实验室生物测定，随着时间的流逝，对残留毒性进行了评估，直到成人出现。参数是幼虫和p的死亡率和发育时间，以及成人体型。繁殖力。我们发现Sulfoxaflor对First Instar C. rufilabris无毒。然而，接触这种杀虫剂后，成人的发育时间显着延迟，但繁殖力和体型并没有受到负面影响。对于H. Convengens，硫氟以田的25％的现场速率对第一年龄有毒性。 在发育时间和身体大小方面没有发现显着差异。对于H. Convengens，硫氟以田的25％的现场速率对第一年龄有毒性。在发育时间和身体大小方面没有发现显着差异。重要的是要注意，尽管硫酸氟比某些杀虫剂的毒性相对较小，但如果自然敌人暴露出来，则并非完全没有后果。本研究强调了在自然敌人存在下评估杀虫剂的毒性时检查较早的生命阶段和潜在影响的重要性。
优化儿童和...
优化具有固体器官移植的儿童和青少年的水痘免疫，以预防疾病和改善长期健康（患者）背景儿童具有固体器官移植的儿童有可能在社区中获得Vericella（Chankypox）的风险。不列颠哥伦比亚省的疫苗接种率不足以防止社区爆发。 结果，作为移植受者，您最终将暴露于Vericella。 接受移植的儿童除了典型的皮疹外，还可以患有更严重的疾病。 水痘感染的严重并发症包括皮肤病变的细菌感染，肺部受累（肺炎），脑受累（脑炎）和凝血问题。 如果您没有免疫，并且在社区中暴露于Vericella中，则应通过称为Vzig（Varicella-Zoster-Zoster-soster Ammune blobulin）的静脉抗体治疗治疗，以防止感染。 如果您开始出现水疗皮疹（鸡肉痘），即使您已经接受了VZIG治疗，您也可能会住院并接受静脉内抗病毒药物（Acyclovir）治疗，以降低严重并发症的风险。 如果您对Vericella具有免疫力（具有抗体），则如果您在社区中暴露出来，则不需要对Vzig进行治疗。 您也不太可能在医院开发水痘皮疹或需要抗病毒治疗。 如果在具有抗体的移植儿童中确实出现皮疹，则通常是轻度的，严重并发症的风险要小得多。 移植后水痘疫苗安全吗？不列颠哥伦比亚省的疫苗接种率不足以防止社区爆发。结果，作为移植受者，您最终将暴露于Vericella。接受移植的儿童除了典型的皮疹外，还可以患有更严重的疾病。水痘感染的严重并发症包括皮肤病变的细菌感染，肺部受累（肺炎），脑受累（脑炎）和凝血问题。如果您没有免疫，并且在社区中暴露于Vericella中，则应通过称为Vzig（Varicella-Zoster-Zoster-soster Ammune blobulin）的静脉抗体治疗治疗，以防止感染。如果您开始出现水疗皮疹（鸡肉痘），即使您已经接受了VZIG治疗，您也可能会住院并接受静脉内抗病毒药物（Acyclovir）治疗，以降低严重并发症的风险。如果您对Vericella具有免疫力（具有抗体），则如果您在社区中暴露出来，则不需要对Vzig进行治疗。您也不太可能在医院开发水痘皮疹或需要抗病毒治疗。如果在具有抗体的移植儿童中确实出现皮疹，则通常是轻度的，严重并发症的风险要小得多。移植后水痘疫苗安全吗？是的 - 如果您符合特定条件，则您的移植团队将与您讨论。在2019年，国际小儿移植协会建议可以安全地将Varicella（Chankypox）疫苗送给大多数拥有固体器官移植的儿童。刚刚接受拒绝治疗或获得更高剂量的抗排斥药物的儿童应等到健康稳定和/或他们的药物恢复正常剂量。您的移植专家将在提供疫苗之前审查您的风险。疫苗接种后没有报告急性排斥反应。疫苗比获得水痘（水痘）感染要安全得多。与疫苗相关的严重并发症的风险非常低，尤其是与水痘感染的风险相比。疫苗的副作用是什么，您可以从接种疫苗中获得水痘（水痘）吗？水痘疫苗接种的常见和/或预期的副作用包括注射部位的疼痛，肿胀或发红，发烧的简短发作以及感到更疲倦。有关疫苗常见副作用及其如何管理的其他信息，请参阅ImmunizeBC疫苗副作用页面：https：//immunizebc.ca/node/50262。总体而言，接收水痘疫苗的固体器官受体中有5-10％预计在疫苗接种后的2-6周内会有有限的水痘型皮疹。如果发生这种情况，则通常是皮疹的一种温和的形式，而不是从水痘感染中，因为疫苗含有弱的病毒形式。可以提供抗病毒治疗，尽管大多数儿童未经治疗就康复了。这与大约5％的健康健康的儿童进行了比较，他们在疫苗接种后报告皮疹。如果您在接种疫苗后发生皮疹，请立即与您的移植团队联系，如果您需要抗病毒治疗以阻止皮疹扩散到身体其他部位，则您的团队将通知您。为什么以前不推荐移植后的水痘疫苗，现在还可以吗？水痘（水痘）疫苗是一种“活的”疫苗，其中含有较弱的水痘病毒形式。很可能会导致免疫系统受损的儿童引起疾病。与所有活疫苗一样，因此它以前尚未给予免疫系统弱儿童。这是一种预防措施，因为没有足够的信息知道它是安全的。随着时间的流逝，已经进行了更多的研究 - 足以使我们知道这是安全的。
引用：Oloko O.（2024）使用预测分析的最后一英里交付的动态路线优化：美国电子商务的案例研究，欧洲
摘要：最后一英里的交付问题是现代物流中最复杂和资源密集的方面之一，尤其是在不断发展的电子商务领域。随着在线购物的不断扩大，公司承受着巨大的压力，要求更快，高效，成本更低的交付商品，同时满足日益敏感客户的需求。这已经需要创新解决方案，该解决方案可以应对与动态流量模式，客户偏好波动以及操作限制（例如车辆能力和交付窗口）相关的挑战。应对这些挑战，本文探讨了预测分析作为优化最后一英里交付路线的应用程序。该研究首先确定了最后一英里物流中固有的核心挑战，尤其是在美国电子商务环境中，尤其是在美国电子商务的成本中，上一英里的成本可以代表总运输成本的53％。随着交通拥堵，不可预测的客户可用性和交付时间限制，带来了巨大的障碍，常规的静态路线计划模型通常不足。在本文中，提出了预测分析作为解决这些挑战的解决方案，利用实时数据来告知更有效的路由决策。尽管这些模型已被证明有用，但面对电子商务领域的实时操作复杂性时，它们的局限性会暴露出来。因此，本研究引入了一个高级动态路由模型，该模型将机器学习算法（例如决策树和神经网络）与传统的VRP框架相结合。案例研究概述了如何预测模型By processing vast amounts of real-time traffic data, customer preferences, and delivery constraints, predictive models can offer a more flexible and responsive approach to last-mile delivery.The research then presents a comprehensive literature review of existing route optimization methods, such as the traditional Vehicle Routing Problem (VRP) and its extensions, including VRP with Time Windows (VRPTW), Dynamic VRP (DVRP), and Capacitated VRP （CVRP）。这些机器学习模型，经过历史数据培训，能够预测未来的流量模式，客户行为和交付时间Windows。使用来自美国电子商务公司的数据进行案例研究，以证明预测分析在优化上一英里交付时的实际应用。
心脏疾病预测的机器学习算法中基于性别的性能差异：探索性研究
背景：人工智能中的偏见引起了人们的关注，算法表现不平等在整个刑事司法，教育和福利服务领域都被暴露出来。在医疗保健中，跨人群群体的算法不平等的性能可能会扩大健康不平等。 目的：在这里，我们识别和表征心脏病学算法中的偏见，专门研究用于管理心力衰竭的算法。 方法：第1阶段涉及与心脏机器学习（ML）算法有关的PubMed和Web Science的文献搜索。 评估了建立ML模型以预测心脏病的论文，以评估其对模型性能中人口偏见的关注，并保留了开源数据集以进行调查。 确定了两个开源数据集：（1）加利福尼亚大学尔湾分校心力衰竭数据集和（2）加利福尼亚大学欧文分校冠状动脉疾病数据集。 我们复制了已报告这些数据集的现有算法，对它们进行了对算法性能的性偏见进行了测试，并评估了一系列补救技术，以减少不平等的功效。 由于诊断不足和缺失的治疗机会的临床意义，特别注意假阴性率（FNR）。 结果：在第1阶段，我们的文献搜索返回了127篇论文，有60条符合完整审查的标准，只有3篇论文强调了算法性能的性别差异。 在报告性别的论文中，数据集中女性患者的代表性不足。在医疗保健中，跨人群群体的算法不平等的性能可能会扩大健康不平等。目的：在这里，我们识别和表征心脏病学算法中的偏见，专门研究用于管理心力衰竭的算法。方法：第1阶段涉及与心脏机器学习（ML）算法有关的PubMed和Web Science的文献搜索。评估了建立ML模型以预测心脏病的论文，以评估其对模型性能中人口偏见的关注，并保留了开源数据集以进行调查。确定了两个开源数据集：（1）加利福尼亚大学尔湾分校心力衰竭数据集和（2）加利福尼亚大学欧文分校冠状动脉疾病数据集。我们复制了已报告这些数据集的现有算法，对它们进行了对算法性能的性偏见进行了测试，并评估了一系列补救技术，以减少不平等的功效。由于诊断不足和缺失的治疗机会的临床意义，特别注意假阴性率（FNR）。结果：在第1阶段，我们的文献搜索返回了127篇论文，有60条符合完整审查的标准，只有3篇论文强调了算法性能的性别差异。在报告性别的论文中，数据集中女性患者的代表性不足。没有论文调查种族或种族差异。在第2阶段，我们重现了文献中报道的算法，对于数据集为1和85.72％（随机森林模型）的数据集为1和85.72％（SD 1.75％）的平均精度为84.24％（SD 3.51％）。对于数据集1，在16个实验中，女性患者的FNR明显更高，达到了统计显着性的阈值（–17.81％至–3.37％； p <.05）。 在16个实验中，有13例男性患者（–0.48％至 +9.77％; p <.05）中的男性患者的假阳性差异很小。 我们观察到男性患者疾病的过度预测（较高的假阳性率）和女性患者疾病的预测不足（较高的FNR）。 性质重要性的性别差异表明，特征选择需要根据人口统计学量身定制。 结论：我们的研究暴露了心脏ML研究中的显着差距，强调，女性患者的算法不良表现不佳在已发表的文献中被忽略了。 我们的研究量化了算法性能中的性别差异，并探讨了几种偏见来源。 我们发现，在用于训练算法，确定模型错误率中的性别偏见的数据集中，女性患者的人数不足，并证明了一系列补救技术无法解决存在的不平等现象。对于数据集1，在16个实验中，女性患者的FNR明显更高，达到了统计显着性的阈值（–17.81％至–3.37％； p <.05）。在16个实验中，有13例男性患者（–0.48％至 +9.77％; p <.05）中的男性患者的假阳性差异很小。我们观察到男性患者疾病的过度预测（较高的假阳性率）和女性患者疾病的预测不足（较高的FNR）。性质重要性的性别差异表明，特征选择需要根据人口统计学量身定制。结论：我们的研究暴露了心脏ML研究中的显着差距，强调，女性患者的算法不良表现不佳在已发表的文献中被忽略了。我们的研究量化了算法性能中的性别差异，并探讨了几种偏见来源。我们发现，在用于训练算法，确定模型错误率中的性别偏见的数据集中，女性患者的人数不足，并证明了一系列补救技术无法解决存在的不平等现象。