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World File Search System第一波
解锁第一波钢铁突破——...
以使用低碳氢生产直接还原铁为中心的“突破性”初级炼钢技术正在获得关注。一条年产 6000 万吨的商业规模生产能力管道计划于 2030 年投入运营。然而，这条管道还达不到 1.9 亿吨/年的近零排放初级生产能力（约占钢铁总产能的 7%），而这一能力必须在该日期之前投入运营，以确保全球钢铁行业走上与 1.5°C 一致的净零排放道路。在管道项目中，只有三个项目在获得最终投资决定 (FID) 后破土动工，即瑞典博登的 H2 绿色钢铁厂（500 万吨/年）、德国萨尔茨吉特的 Flachstahl 工厂（200 万吨/年）和安赛乐米塔尔位于加拿大汉密尔顿的 Dofasco 工厂（250 万吨/年）。
人工智能对抗第一波新冠肺炎疫情
摘要背景：2019年底，新冠肺炎疫情意外爆发。由于该疾病传染性强、传播范围广、风险大，疫情防控成为全球面临的巨大挑战。人工智能（AI）是应对新冠肺炎疫情的潜在有力工具之一。本研究系统评估了人工智能在中国第一波新冠肺炎疫情中对感染防控的有效性。方法：为了更好地评估人工智能在疫情突发事件中的作用，我们重点研究了2019年12月初至2020年4月底中国304个城市的第一波新冠肺炎疫情。我们使用了三组因变量来捕捉人工智能效应的各个维度：（1）累计确诊病例达到峰值的时间，（2）病死率和是否有重症病例，（3）地方复工复产政策数量和出台时间。主要解释变量是以人工智能专利数量衡量的地方人工智能发展情况。为了拟合不同因变量的特征，我们采用了多种估计方法，包括 OLS、Tobit、Probit 和 Poisson 估计。我们纳入了大量的控制变量并添加了交互项来测试人工智能发挥作用的机制。结果：我们的结果表明，人工智能对（1）筛查和检测疾病以及（2）监测和评估疫情发展具有非常显著的影响。具体而言，人工智能有助于在跨城市流动性高的城市筛查和检测 COVID-19。此外，人工智能在复工风险高的城市恢复生产中发挥了重要作用。然而，支持人工智能在疾病诊断和治疗中有效性的证据有限。结论：这些结果表明人工智能可以在抗击疫情中发挥重要作用。关键词：人工智能、COVID-19、预防、中国
纵向：第一波 - 伤残战士计划
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新冠肺炎疫情第一波期间类风湿关节炎患者的远程会诊评估
远程会诊期间评估类风湿性关节炎 (RA) 的严重程度，并确定哪些因素对临床医生干预的影响更大。方法。回顾性单中心、常规护理横断面研究，包括 2020 年 3 月至 9 月期间在远程会诊中就诊的 RA 患者。在远程会诊文件中收集了可用于评估疾病状态的变量。临床医生干预的定义是治疗升级和/或需要快速面对面咨询或日间住院。结果。纳入 143 名 RA 患者（116 名女性，平均年龄 58 [SD 16] 岁，平均患病时间为 14 [SD 11] 年）。所有医疗档案均提及患者自述有无类风湿性关节炎发作，其次是疼痛关节的存在和/或数量（76%）、晨僵持续时间（66%）、与疼痛相关的夜间觉醒次数（66%）和 C 反应蛋白 (CRP) 值（54%）。远程会诊导致 22/143 名患者（15%）接受临床医生干预，占自述类风湿性关节炎发作患者的 51%（22/43 名患者）。13 名患者需要升级治疗，10 名患者安排面对面会诊或日间住院治疗。多变量分析发现，类风湿性关节炎发作（比值比 [OR] 15.6，95% CI 3.37-68.28）和 CRP 值 > 10 mg/L（OR 3.32，95% CI % 1.12-13.27）是与临床医生干预独立相关的变量。结论。我们的研究发现，患者报告的类风湿性关节炎发作和 CRP 值升高是远程会诊中的两个危险信号，与治疗调整和/或需要快速面对面会诊独立相关。这些指标可能有助于临床医生在远程会诊中做出决策。
绘制第一波新冠肺炎疫情之前和期间的全球疫苗销售趋势：横断面时间序列分析
摘要 背景 虽然 COVID-19 大流行可能严重阻碍了全球常规免疫服务的提供，但我们几乎没有关于大流行对疫苗供应链影响的数据。 方法 我们使用时间序列分析来研究 2014 年 8 月至 2020 年 8 月期间 IQVIA MIDAS 数据库对 84 个国家/地区共 34 种疫苗和联合疫苗的全球疫苗销售趋势。我们将国家分为三个收入水平类别，并使用自回归综合移动平均模型模拟了 2020 年 4 月至 8 月与 2019 年 4 月至 8 月疫苗销售的变化。 结果 2020 年 3 月，全球疫苗销量从每 100,000 人 1211.1 支下降到 2020 年 4 月的每 100,000 人 806.2 支，总体下降了 33.4%；然而，疫苗销售中断在各个经济体的恢复情况不成比例。 2020 年 4 月至 2020 年 8 月期间，我们发现与 2019 年同期相比，高收入国家 (HIC) 的疫苗销量显著下降了 20.6%（p<0.001），而中低收入国家 (LMIC) 的疫苗销量则显著增长了 10.7%（p<0.001）。从 2014 年 8 月到 2020 年 8 月，高收入国家每月的人均疫苗销量平均至少是中低收入国家的四倍，是中上收入国家的近三倍。结论我们的研究揭示了 COVID-19 对不同经济体疫苗销售的不同影响，同时强调了在第一波 COVID-19 大流行之前和期间人均疫苗销量存在巨大的持续差异。需要采取行动确保公平分配疫苗。
SARS-CoV-2感染后抗体水平分析……
6.1. 波兰波兹南市第一波 COVID-19 疫情后抗 SARS-CoV-2 抗体的流行情况。...................................................................................................................................... 25
人工智能三波浪潮信息图
人工智能驱动的解决方案在检测复杂威胁方面变得越来越重要。但并非所有基于人工智能的网络安全解决方案都是相同的。大多数解决方案都利用第一波和第二波人工智能，依赖于基于规则的方法，这些方法只能检测具有已知签名的攻击，并且无法有效扩展。
疫苗接种意愿及新冠疫情对
摘要：COVID-19 大流行可能特别引起孕妇和哺乳期妇女的担忧。我们旨在探索她们对冠状病毒和 COVID-19 疫苗意愿的看法，并评估大流行对围产期经历和实践的影响。2020 年 4 月至 7 月期间，在六个欧洲国家进行了一项跨国、横断面、基于网络的研究。这项匿名调查通过社交媒体进行推广。总共有 16,063 名女性参与（包括 6661 名孕妇和 9402 名哺乳期妇女）。大多数回复来自比利时（44%）、挪威（18%）和荷兰（16%），其次是瑞士（11%）、爱尔兰（10%）和英国（3%）。尽管各国之间存在差异，但在第一波大流行结束时，40-50% 的受访者表示对 COVID-19 疫苗犹豫，孕妇的比例更高。教育水平和就业状况与疫苗犹豫有关。第一波疫情对怀孕经历产生了不利影响，扰乱了许多妇女获得卫生服务和母乳喂养支持的机会。未来，应始终保持获得医疗保健和支持的机会。还应向孕妇和哺乳期妇女提供有关 COVID-19 疫苗的循证和定制信息，以避免对疫苗产生毫无根据的担忧，并支持该人群的共同决策。
covid -19疫苗监视报告 - 第38周
PHE/Cambridge实时模型已用于跟踪整个大流行的Covid-19感染，提供了关键的流行洞察力，包括对繁殖数R的估算，R，R，R，r，r，r，r，r，r，r，r，r，r，r，r，r r，r，r r，r，r r，r r，r r，r r r，r r，sage（Sage）（Sage）（Sage）（Sage）（Sage）（SAGE）的科学顾问（SPI-M）和科学顾问（SAGE）。第一波数据的应用程序已在英格兰的COVID-19动力学：第一波（2）中进行了实时的现状和预测。以来，自第一波以来，该模型一直在不断改进，以捕获其发展的大流行活动，特别是为了解释疫苗接种计划的直接和间接影响。疫苗接种的直接影响是在感染的死亡人数中保存的死亡人数，而间接作用纳入了感染的额外预防。可以在COVID-19大流行（3）的Nowcasting and预测中找到实时建模输出的历史记录，其中最新的结果是，此处的数字目前可在COVID-19：NOUTCAST和TORECAST上获得（4）。疫苗接种率是基于实际给予的剂量数量的，并且假定疫苗可以降低对Covid-19的易感性以及一旦感染的死亡率。疫苗功效的估计值基于最佳可用结果（5）。为了推断疫苗接种的影响，该模型在英格兰的ONS患病率和每日Covid-19死亡率数据中都适合，从而导致一系列流行病学参数的后验样品。无接种疫苗的情况假设没有实施其他干预措施来降低发病率和死亡率。然后使用后样品来模拟未经疫苗接种的感染和死亡的数量（图1）。最后，通过将感染和死亡率估计与疫苗接种与没有疫苗接种的模拟结局进行比较来计算总影响（图2；表1）。表1中的数字预计将继续迅速增长，因为无疫苗接种场景中的死亡人数仍显示出指数的增长。因此，这里提出的发现应解释为