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卫生部扩展了“更强大的共同”运动，将烟草业推向市场营销的活动向夏威夷''的青年>
“今天是光荣的一天，但战斗还没有结束，”夏威夷县议会议员苏珊·李·洛伊（Susan Lee Loy）在2024年1月10日说，因为第102号法案传给了大岛上禁止风味的电子烟产品。“我们仍然需要州议会大厦行事和返回县当局。今天向立法机关表明，县正在倾听当地的需求，并准备保护我们的社区。”烟不成比例地影响整个州的县数据强调，年轻人的首当其冲已置于县的肩膀上。在考艾岛的高中生中约有16％，毛伊岛的18％，夏威夷县的22％，檀香山县的13％报告当前烟。2中的中学生，目前有近十分之一的学生在夏威夷，毛伊岛和考伊县使用电子烟，以及檀香山县的20名学生中约有20名学生。3
更安全、更强大的默西塞德郡
特定和相关机构在本战略中被称为“伙伴关系”，包括：本战略是根据立法要求制定的，阐明了在默西塞德郡地方警察机构区域内运营的公共机构将如何在当地开展合作，以确保采取协调一致的方式预防和减少严重暴力。它列出了严重暴力的约定定义和当地商定的伙伴关系安排，以领导履行职责。它还提供了默西塞德郡暴力减少伙伴关系 (MVRP) 制定的严重暴力 SNA 的执行摘要（数据涵盖 2022 年 4 月至 2023 年 3 月期间）、参与社区的咨询活动细节，以及伙伴关系商定的预防和减少严重暴力的定制行动。
对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
团结更强大 - 朋友
随着护理和理解的改善，学习障碍患者的预期寿命显著增加，我们支持的许多患者已与我们一起生活多年。然而，学习障碍患者比一般人群更容易出现早期健康问题，学习障碍患者的死亡平均年龄为 61 岁，比一般人群年轻 20 岁。目前，Les Amis 的居民和服务用户中有 37% 年龄超过 50 岁，五年后将增加到 47%，到 2033 年将增加到 56%。我们已经有一些案例可能需要在不久的将来提供某种形式的护理支持，过去几年中，许多长期居民不得不转向替代护理提供者，主要是因为他们不断增长的健康和护理需求无法在住宅护理中得到满足。
与组胺-2受体拮抗剂相比，质子泵抑制剂可诱导更强的口服微生物传播和肠道微生物组的改变：一项随机对照试验
抽象目标我们的目的是通过纵向分析比较质子泵抑制剂（PPI）和组胺-2受体拮抗剂（H2RA）对肠道菌群的影响。设计健康的志愿者被随机分配，每天连续七天接收PPI（n = 23）或H2RA（n = 26）。我们在干预之前和之后收集了口服（唾液）和粪便样品，以进行元基因组下一代测序。我们分析了干预诱导的口腔和肠道微生物组的改变，包括微生物的丰度和生长速率，口服到肠道传播，并比较了PPI和H2RA组之间的差异。结果两种干预措施都破坏了肠道菌群，PPI表现出更明显的影响。pPI的使用导致口服到肠道传播的程度明显更高，并促进了肠道中特定的口服微生物的生长。这导致肠道中口腔物种的数量和总丰度显着增加，包括鉴定已知的疾病相关物种，例如核细菌核细菌和Anginosus链球菌。总体而言，基于肠道微生物组的机器学习分类器可以准确地将PPI与非PPI用户区分开，与H2RA与非H2RA用户的AUROC相比，在接收器操作特性曲线（AUROC）下达到了0.924的区域。结论我们的研究提供了证据表明，与H2RA相比，PPI对肠道微生物组和口服传播具有更大的影响，从而阐明了与长期使用PPI相关的某些疾病风险更高的机制。试用注册号CHICTR2300072310。
使用更强大的挖掘机挖掘住房数据
本文通过协助数据分析，探讨了生成式人工智能 (AI) 模型（例如 Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT)）在住房研究中的潜在应用。该研究使用美国住房和城市发展部 (HUD) 的补贴家庭图片数据集，使用 ChatGPT 生成代码并分析住房研究环境中的相关性。该方法包括创建一个用于计算相关性的计算机程序，并利用 OpenAI 的应用程序编程接口结合 ChatGPT 来分析输出。本文讨论了与偏见、不准确性和不当引用相关的问题，并探讨了在住房研究中使用 ChatGPT 的优点和局限性。这项研究有助于围绕在各个学科的研究中负责任和有效地使用生成式 AI 模型的持续讨论。
无需组装：DNA序列的更强，更简单的发布标准的时间
每个科学纪律都制定了出版标准，旨在帮助研究人员简洁地传达支持他们结论的证据，并允许其他人在工作基础上建立。例如，要发布新化合物的第一份报告，合成化学必须提供NMR和质谱，因为有广泛的共识，即这些分析技术必须表明根据预期制备了化合物。同样，当开发新软件时，几乎需要普遍要求在出版物上提供源代码，以便其他人可以检查其功能并重复使用它。在2011年，建议应报告完整的DNA序列以支持合成生物学出版物[1]。今天，生物工程和生命科学的其他领域仍然遭受令人困惑，不一致和发布DNA序列的足够标准。在研究期间开发的质粒和基因组的序列有时根本不作为出版物的一部分，或者仅以指示形式以如何组装它们而不是最终序列的形式。这类似于计算机科学纸，省略了其代码或描述如何通过在其他论文中复制代码来重建代码。如果生物学家正在重新编程，为什么他们不期望发布其源代码？通过复制和粘贴一部分现有DNA序列来构建工程DNA时的一些实践，并且它很昂贵，困难甚至无法检查结果。然而，测序技术现已改善，以至于确定质粒甚至基因组的整个核苷酸序列变得廉价且易于访问。在2023年，对整个质粒进行测序的费用为15美元，并且测序细菌基因组的成本为100美元，这些价格可能会下降。与compoter代码不同，DNA可以突变，当酶或细胞复制时会积累其顺序变化。这种意外进化的可能性使得验证研究中使用的DNA序列即使不是新构建也是特别重要的。
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1 https://www.gov.wales/files/files-pi-we-weucelias-phernacles-phernacles-phernty-phernation-phernality-pi-
共同建设更强大的社区我们的 2023 年战略......
过去三年尤其具有挑战性，因为我们都必须应对新冠疫情对我们日常生活的影响。每个人都受到了疫情的影响。社交距离限制的影响导致社交互动减少，感到孤立或孤独的人数增加。在曼彻斯特，在疫情期间以及通过我们的社区恢复工作，我们发现了许多积极的故事和例子，讲述了社区和团体如何团结起来，支持和照顾那些陷入困境或需要帮助的人。其中包括食物银行、通过电话与弱势和孤立居民保持联系的学生、社区内的新冠联络员、分发食物的礼拜场所、有关燃料贫困的建议以及让人们在线联系。