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研制有效流感疫苗的挑战
流感是由流感病毒引起的一种主要呼吸道疾病。据世界卫生组织（WHO）统计，季节性流感疫情每年在世界各地造成约300万至500万重症病例和29万至65万人死亡（1）。预防流感病毒感染最有效的措施是接种疫苗。目前的季节性流感疫苗以三价或四价形式接种，抗原来自两种甲型流感毒株（H1N1和H3N2）和一种或两种乙型流感毒株（Victoria和/或Yamagata）（2）。大多数流感疫苗是鸡胚生产的灭活流感疫苗（IIV），但基于鸡蛋的减毒活流感疫苗（LAIV）和不依赖鸡蛋的替代疫苗也已在市场上销售（表1）。大多数流感疫苗都会引发针对主要病毒表面蛋白血凝素 (HA) 和神经氨酸酶 (NA) 的抗体。与其他疫苗不同，由于 HA 中的抗原漂移，流感疫苗抗原需要定期更新。世卫组织每年召开两次会议，为北半球和南半球即将到来的流感季节选择疫苗成分。尽管做出了这些努力，疫苗有效性 (VE) 通常低于 60%，甚至可能低至 10% (3)。VE 因季节而异，最低 VE 发生在所选疫苗株与流行流感株之间存在抗原不匹配的季节。在这里，我们简要介绍流感疫苗的历史，然后概述季节性流感疫苗的现状。然后，我们讨论不同类型的季节性流感疫苗之间的 VE 和免疫原性有何不同。虽然开发能够引起更广泛免疫力的新型通用疫苗显然很重要，但我们认为，投入精力改进现有的季节性流感疫苗也同样重要。
EEG 到文本模型有效吗？
这项工作批判性地分析了现有的开放词汇 EEG 到文本翻译模型。我们发现了一个关键的局限性：以前的研究在评估过程中经常采用隐性教师强制，人为地夸大了性能指标。此外，他们缺乏一个关键的基准——比较纯噪声输入上的模型性能。我们提出了一种方法来区分真正从 EEG 信号中学习的模型和仅仅记忆训练数据的模型。我们的分析表明，模型在噪声数据上的性能可以与在 EEG 数据上的性能相媲美。这些发现强调了 EEG 到文本研究中需要更严格的评估实践，强调透明的报告和对噪声输入的严格基准测试。这种方法将带来更可靠的模型能力评估，并为强大的 EEG 到文本通信系统铺平道路。代码可在 https://github.com/NeuSpeech/EEG-To-Text 获得
将有效微生物（EM）用作A
摘要：当前的研究是为了评估有效微生物（EM）作为饲料添加剂的影响，对性能，消化酶，甲状腺激素，脂质谱，脂质谱，肝疾病指数，免疫反应，肠病原体和肉鸡小鸡的抗氧化参数。一日大的180个肉鸡（乔木）的总数被随机分为4组，每个复制为15只小鸡。实验组由对照喂养的基础饮食组成，而其他三组喂食对照饮食则以5.0、7.5和10 mL EM/kg饮食提供，分别为EM5，EM7.5，EM10。结果表明，由于体重，体重增加，饲料转化率，生长速率和性能指数，所有组都接受了有效微生物（EM）的分级水平，改善了所有研究的生长参数。记录了对高饮食饮食水平的组记录先前生长参数的最佳值。EM5的小鸡在减少尿酸的术语中改善了其肾功能。 此外，肌酐水平也不受任何测试饮食的影响。 在肝功能方面，与对照组相比，每个级别的EM水平都显示出ALT和AST的显着改善，而肝功能的最佳值是EM10。 与对照组相比，在饲料中使用EM在饲料中改善了血清胆固醇，HDL，LDL免疫反应，甲状腺功能和肠道菌群。 通常，补充EM可以提高生长性能，血液生化并改善肠道菌群的结构。EM5的小鸡在减少尿酸的术语中改善了其肾功能。此外，肌酐水平也不受任何测试饮食的影响。在肝功能方面，与对照组相比，每个级别的EM水平都显示出ALT和AST的显着改善，而肝功能的最佳值是EM10。与对照组相比，在饲料中使用EM在饲料中改善了血清胆固醇，HDL，LDL免疫反应，甲状腺功能和肠道菌群。通常，补充EM可以提高生长性能，血液生化并改善肠道菌群的结构。关键词：有效的微生物，肉鸡，生长启动子，血清参数。
付费计划有效1-15-2025.xlsx
111维护工人II（至2025年6月30日）非豁免一般24.22 $ 24.82 $ 25.44 $ 26.08 $ 26.73 $ 26.73 $ 27.40 $ 28.08 $ 28.78 $ 28.78 $ 29.50 $ 30.24 $ 30.24 $ 30.24 $ 30.24 $小时行政助理I（7月1日，2025年7月1日） 2,086.40 $ 2,138.40 $ 2,192.00 $ 2,246.40 $ 2,302.40 $ 2,360.00 $ 2,419.20 $ BI-BI-WEEKLY* 4,198.13 $ 4,302.13 4,988.53 $ 5,113.33 $ 5,241.60 $每月* 50,377.60 $ 51,625.60 $ 52,915.20 $ 54,246.40 $ 55,598.40 $ 55,598.40 $ 56,992.00 Annually* 112 Accounting Specialist I (through June 30, 2025) Non Exempt General 25.43 $ 26.06 $ 26.71 $ 27.38 $ 28.07 $ 28.77 $ 29.49 $ 30.22 $ 30.98 $ 31.75 $ Hourly Code Enforcement Technician (through June 30, 2025) Non Exempt General 2,034.40 $ 2,084.80 $ 2,136.80 $ 2,190.40 $ 2,245.60 $ 2,301.60 $ 2,359.20 $ 2,417.60 $ 2,478.40 $ 2,540.00 $ Bi-weekly* Maintenance Worker I (effective July 1, 2025) Non Exempt General 4,407.87 $ 4,517.07 $ 4,629.73 $ 4,745.87 $ 4,865.47 $ 4,986.80 $ 5,111.60 $ 5,238.13 $ 5,369.87 $ 5,503.33 $ 52,894.40* 52,894.40 $ 54,204.80 61,339.20 $ 62,857.60 $ 64,438.40 $ 66,040.00 $每年*
通过有效实现CSI-FEM算法
对在医疗领域的微波成像（MWI）的潜在用途（主要是由于其便携性，低成本，安全使用非电源辐射和非侵入性）的兴趣越来越大。它已被应用，例如用于乳腺癌诊断[1]和脑冲程检测[2]，[3]。MWI工作原理是在微波频率下健康组织与受影响的组织之间存在介电对比度。为了解决结果不良问题，可以使用对比度倒置（CSI）方法定量重建感兴趣域（DOI）中的介电特性[4]。CSI是一种基于优化的算法，可最大程度地降低对比度和对比源变量中特殊形成的功能。在这里，CSI算法与有限元方法（FEM）求解器[5]结合起作用，该方法将整个体积分散使用，不合理且不均匀。这使我们能够建模完整的天线几何形状，包括合成环境中的同轴饲料端口[6]，从而导致更现实的模拟场景。它还允许我们在反转模型中包含一个不均匀的数值背景（类似于[7]，[8]中描述的过程）。尽管场数使用线性边缘元件，但最初使用脉冲基函数来表达FEMCSI的对比度和对比度的脉冲函数[9]，[10]。在这里，目的是提出一种使用磁场的基础函数获得的替代离散化，也用于对比源变量。对于简化的方案，在[11]中报告了初步结果，其中标准实施[12]与提议的
有效信用卡的机器学习方法...
1,2,3,4 B.Tech学生，计算机科学系，米高梅工程学院。5指南，助理。教授（Mtech。B.E. ），部门 MGM工程学院计算机科学与工程师。 摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。 本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。 通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。 它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。 这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。 关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。 简介B.E.），部门MGM工程学院计算机科学与工程师。摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。简介
VISICS安全有效周转
注册，沟通和观察数字Visics解决方案带有三个模块：注册，沟通和观察。徽章系统注册任何进入或离开限制空间的人。摄像机内部和外部限制空间将实时图像发送到操作员房间，并且通过使用高质量的对讲系统，可以随时进行直接的双向通信。此外，Visics还提供了远程气体检测解决方案，区域监控和高级仪表板功能，以提高安全性和效率。
有效利用人工智能（AI）
TOYIN VICTOR-MGBACHI 波士顿大学，波士顿都会学院 摘要 - 人工智能 (AI) 技术的迅速普及重塑了各个行业的格局，有望提高生产力和效率。然而，在企业中有效利用人工智能也带来了多方面的风险，需要仔细识别和管理。这项研究深入探讨了如何利用人工智能的潜力，同时最大限度地减少潜在的陷阱，以实现最佳组织绩效。本文全面探讨了人工智能在不同商业领域的应用，重点关注能够降低风险同时提高生产力的策略和实践。此外，该研究强调了合乎道德的人工智能开发和使用的关键作用，阐明了有效部署人工智能的原则和指导方针，同时最大限度地降低风险并解决社会问题。通过了解和主动管理与人工智能相关的风险，组织可以释放人工智能的变革力量，并在提高生产力、有效创新和稳固风险管理之间实现和谐平衡。总之，这项研究丰富了现有的人工智能应用知识体系，为努力充分利用人工智能技术潜力的企业提供了宝贵的见解和可行的建议。索引术语 - 人工智能 (AI)、风险管理、生产力、业务目标、创新、机器学习、数据隐私、政策。
CAV 工作说明 - 有效 FY25
2875 和海军用户协议，这是访问 CAV RP 所必需的。每个承包商必须完成 SAAR 的以下部分：请求类型、日期、系统名称、位置和第 I 部分（区块 1-12）。承包商将提供网络意识挑战完成证书的副本，并在 SAAR 的第 10 区块中注明完成日期。请求者将使用有效的国防部批准的 PKI 证书对区块 11 进行数字签名，并将阅读海军用户协议、打印全名并对文档进行数字签名，以提供确认。将 SAAR 和海军用户协议通过电子邮件发送至适用的 CAV SAAR 邮箱（NAVSUP WSS Mechanicsburg/N00104：usn.mechanicsburg.navsupwssmech.mbx.mech-cav- saar@us.navy.mil 或 NAVSUP WSS Philadelphia/N00383：usn.philadelphia.navsupwssphil.mbx.cavsaar@us.navy.mil）。