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来自美国华盛顿特区乔治华盛顿大学医学院儿童国家医院神经科学研究中心 (NTC、WDG);伦敦大学学院 NIHR BRC 大奥蒙德街儿童健康研究所 (JHC),ERN-EpiCARE 成员;伦敦 NHS 信托大奥蒙德街儿童医院 (JHC);英国萨里郡灵菲尔德青年癫痫中心 (JHC);儿科临床癫痫病学 (AA) 系、睡眠障碍和功能神经病学,ERN-EpiCARE 成员;法国里昂临终关怀院 HFME (AA);巴塞罗那圣胡安德迪奥斯儿童医院癫痫研究组 (AA),ERN EpiCARE 成员,西班牙;澳大利亚墨尔本大学癫痫研究中心 (SFB);菲尼克斯儿童医院巴罗神经病学研究所儿科神经病学分部 (JFK);亚利桑那州菲尼克斯市下丘脑错构瘤希望基金会(IPM、EW、LS);巴西圣保罗癫痫诊所癫痫手术项目(AC);纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心流行病学系(DKH);马里兰州罗克维尔 RTI 国际(BLK);马萨诸塞州波士顿哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心神经内科系(CBS);德国弗莱堡大学医学中心医学院癫痫中心(AS-B.)。
TM & 版权所有 © 1983、1987、2010,Eric Goldberg 和 Greg Costikyan。保留所有权利。Mongoose Publishing Ltd.,授权用户。根据 PARANOIA 之前版本中发布的材料。ILLUMINATI 是 Steve Jackson Games 的注册商标,经许可使用。禁止以摄影、电子或其他存储和检索方式复制本书中的材料用于个人或公司利润。您可以复制角色表、记录表、清单和表格供个人使用。将问题和评论通过电子邮件发送至 Mongoose Publishing,地址为 sales@mongoosepublishing.com,或写信至 52-54 Cricklade Road, Swindon, Wiltshire SN2 8AF, UNITED KINGDOM 。在万维网上:www.mongoosepublishing.com 。由 Mongoose Publishing, Ltd. 出版。出版物 MGP 6642。出版于 2010 年。印刷于美国。
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接收最新的 BC 免疫手册更新以及任何卫生当局或特定地点的更新。 实施一个通信系统,以便在每次轮班开始时共享信息(例如,安全会议、通信板/活页夹)。 建立一个系统,确保在资源更新时更换任何印刷资源,以确保只有最新的资源可用。 为最近未在诊所工作的员工建立一个系统,以支持他们了解任何临床或程序更新。 应向员工说明报告错误的流程。确保系统地记录错误,并在审查错误后有一个支持性流程来跟进和分享经验。 鼓励员工提出问题、提出建议并仔细检查他们的做法,以创造一种预防错误的文化。诊所设置和
摘要 拒绝接种 COVID-19 疫苗似乎是非理性的典型案例。疫苗本应是让我们摆脱 COVID-19 大流行的最佳方式。然而,许多人尽管对现状不满意,但仍认为不应该接种疫苗。在本文中,我们利用当代责任和理性哲学理论工具分析拒绝接种 COVID-19 疫苗的行为。该分析的主要结果是,许多拒绝接种疫苗的人对自己不应该接种疫苗的信念负有责任,并且在认识论上是理性的。这是一个重要的结果,因为它提供了对某些公共卫生政策合法性的洞察。特别是,这一结果表明,一项放弃用理由说服某些拒绝接种疫苗者的计划的公共卫生政策(例如,仅仅通过强制接种疫苗)表面上是不合法的。
肿瘤抗原必须具有足够的免疫原性来诱导抗体产生,并且免疫原性是由主要的组织相容性复合物(MHC)编码的组织相容性抗原的表现强度确定的。并非每种肽都具有与每个MHC抗原相对于每个MHC抗原的强度强大,因此抗原表现和随后的免疫反应取决于宿主动物中存在的组织相容性抗原。通过增加有效表现的可能性和产生的免疫反应,组织相容性抗原的杂合性增强了最初在动物模型(1)和人类中所示的感染性疾病和癌症的保护机会(2)。在这里,我们希望强调这些事实,这是为了通过动物的免疫接种,随后是杂交瘤技术,他们希望提高其单克隆抗体开发计划的效率。对实验动物的免疫,通常是小鼠,具有已知或未知的免疫原子(如癌症抗原)是最常见的单克隆抗体来源,用于诊断或治疗目的(3,4)。一旦动物产生了单克隆抗体,杂交瘤技术最常见的生产(5)。这不是一种故障方法,已经描述了许多修改,导致不同的免疫方案旨在刺激动物的免疫反应(6)。重点是增加抗原的免疫原性(7)和成功(8)。
Michael Chatzipanagiotis* 摘要 人工智能 (AI) 越来越多地用于太空活动。人工智能采用机器学习技术,使系统能够通过接触大量数据自动提高其性能。这种技术发展意味着太空活动将以更高的系统自主性进行。然而,这使得它的行为在很大程度上变得不可预测,因此,人们开始质疑人工智能如何影响国际空间法下的现行责任制度。本文认为,鉴于定义“过错”和建立过错与损害之间的因果关系的挑战,需要发射国“过错”的案件将变得(甚至)更难处理。过错可能表现为不遵守既定的国际规则或行为准则、对其他国家在《太空条约》第 IX 条下的利益考虑不足或行为不合理。这些参数与人工智能以及其他特定于人工智能的因素(例如训练数据)一起进行检查。如果使用人工智能通过建议来支持人类决策,那么还应考虑人为因素,例如适当的警告和用户友好的系统设计。此外,人工智能决策的可解释性非常可取,但由于人工智能系统的复杂性,也很难实现。无论如何,不应排除将人工智能行为与人类行为进行比较,但需要极其谨慎。本文的结论是,有必要制定有关太空活动的国际法规,即使是非约束性形式,以及基于绩效的国际安全标准。受害者保护方面的任何空白都必须通过国家立法和保险来填补。