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保持手机清洁可以帮助您防止生病
避免在洗手间中使用手机，然后在处理手机之前彻底洗手。不要将手机放在可能是细菌的表面上。如果您在医疗办公室或医院使用手机，请对其进行消毒。如果其他人使用您的手机，请对其进行消毒。避免用不洁的手触摸脸，嘴和眼睛。在电话上发言时，请避免让它触摸您的脸颊或嘴巴。每天至少一次消毒手机。进食前请务必洗或消毒。
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
在过去的70年中，我们人类创造了一个经济市场，由于广告的关注，人们的注意力被吸引并转变为金钱。在过去的二十年中，网络平台利用心理学，社会学，神经科学和其他领域的研究，将关注注意力引起注意的规模带来了前所未有的规模。最初的共同目标是使目标广告更有效，注意力集中的技术及其对认知偏见和情感的使用具有多种有害的副作用，例如两极分化的意见，传播虚假信息以及威胁公共卫生，经济和民主。这显然是一种不用于共同利益的情况，实际上所有用户都成为脆弱的人群。本文汇集了从广泛学科到An-Alyze当前实践及其后果的贡献。通过一系列可以使用的命题和原则确实推动了进一步的作品，它呼吁采取针对这些实践的行动，以吸引我们在网络上的注意力，因为文明使文明在世界范围内不惩罚地浪费注意力是不可持续的。
防止医源性HCV感染：基于埃及医院观察数据的定量风险评估
当遵守感染控制建议是非最佳选择时，医院可能在丙型肝炎（HCV）传播中发挥重要作用。然而，很少有研究基于详细的经验数据来解散医院HCV的获取风险。在这里，我们使用了2017年对Ain Shams医院（埃及开罗）500例患者进行的一项前瞻性队列研究的数据，目的是鉴定（i）（i）医院内的高风险患者特征和（ii）传播热点。数据包括有关入院后患者HCV状态的信息，他们在病房之间的轨迹和他们所接受的侵入性程序。我们首先进行了序列分析，以识别不同的住院特征。第二，我们根据病房的患病率和程序估计了每个患者的HCV获取风险，并通过计算病房级别的风险来估算风险热点。然后，使用Beta回归模型，我们评估了与HCV获取风险相关的入学因素，并建立了根据这些因素在住院期间估计HCV感染风险的分数。最后，我们评估并比较了以病房为中心和以患者为中心的HCV控制策略。基于患者轨迹的序列分析使我们能够识别四个不同的患者轨迹。与手术部门相比，内部医学部门的HCV感染风险更大（0 188％[0 142％-0 -0 235％] vs. 0 043％，CI 95％：[0 036％-0 -0 050％]），在毛状，热带医学和强化范围内的风险热点。入学风险预测因素包括入院来源，年龄，住院理由和病史。侧重于最高危患者的干预措施最有效地降低了HCV感染风险。我们的结果可能有助于通过将增强的控制措施定位到病房级传输热点和入院后的危险患者中，以降低埃及住院期间HCV获取的风险。
2526-08暑期学校老师机器人防止战略 - 2024年1月多伦多大学夏季预先...
在计划的最后一天，学生将参加小组讨论，重点是未来准备就绪。解码大学应用，未来技能和未来职业的复杂性从未更具挑战性。小组讨论将重点放在这些重要主题上。多伦多大学的工作人员将在场分享他们对招生过程，大学生活，技能和未来准备能力的第一手经验和见解。这是学生的绝佳机会，可以更深入地了解申请大学和大学后工作时的期望。小组讨论完成后，学生将获得多伦多大学的证书，以确认他们在一周内的成就。
激光振动激发自由基的激发，以防止由钻石中的硼掺杂引起的结晶度降解
追求高水平的掺杂而不会恶化结晶度是非常困难的，但对于释放材料的隐藏力至关重要。这项研究证明了通过激光至关重要的自由基，硼龙二氢化合物（BH 2）的激光振动激发（BH 2）在燃烧化学蒸气期间保持晶格完整性的有效途径。改进的钻石结晶度归因于硼氢化硼（BH）的相对丰度的激光，热抑制的热抑制，其过度存在会诱导硼隔离并扰乱结晶。BDD的硼浓度为4.3×10 21 cm -3，膜电阻率为28.1毫米·CM，孔迁移率为55.6 cm 2 v -1 s -1，超过了商业BDD。高导电和结晶的BDD在传感葡萄糖方面具有提高的效率，证实了激光激发在产生高性能BDD传感器方面的优势。在掺杂过程中重新获得激光激发的结晶度可以消除半导体行业的长期瓶颈。
研究纸富含血小板的纤维蛋白通过上调钙化素来促进间皮细胞的增殖和腹膜修复，以防止术后
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注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
摘要：联合学习（FL）是一个分布式范式，它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中，同态加密（HE）通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新，以推断私人客户数据，这是在医疗保健行业（患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步，但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点，水标作为保护深神经网络（DNNS）的知识产权的解决方案。但是，传统的水印方法与HE不兼容，这主要是因为它们需要使用非溶液功能，而HE并非本地支持。在本文中，我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后，我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明，所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
脑膜免疫在脑功能和防止病原体的保护中的作用
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
代理AI用于预测和防止数据漂移
本文提出了一种以人为中心的代理AI的方法，作为使用现实世界中DCT预测和预防数据漂移的新颖解决方案，可耐磨设备和传感器的可用数据集。在这种方法中，对不断发展的数据模式进行连续监测以保护临床试验结果的完整性。，它会在纠正机制和切割机器学习方法的帮助下自动最大程度地减少人类干预措施，同时允许快速响应数据分布中可能出乎意料地发生的变化。我们概述了实施过程，描述我们的方法与经典数据质量管理技术之间的比较，并概述了一些挑战，包括监管问题和偏见 - 需要克服。这些结果表明，使用代理AI可以显着提高数据可靠性，从而提高了新的途径，以获得更准确有效的DCT。