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AIRA 信息流行病趋势报告 2024 年 12 月 3 日至 20 日
世卫组织全球疫苗安全咨询委员会 (GACVS) 于 10 月 4 日就 mpox 疫苗用于高危人群的安全性发表声明。[ LINK ]
AIRA 信息流行病趋势报告 - 11 月 19 日
这种情况引发了公众越来越多的质疑。对话声称，这种疾病可能与涉及疫苗接种计划的全球阴谋有关，这与过去围绕 COVID-19 疫苗的错误信息相提并论。这些帖子表明，这种疾病是作为秘密议程的一部分故意传播的。这些未经证实的信息引发了广泛的恐惧、错误信息，以及对卫生当局及其管理局势的努力日益增长的不信任。链接 1 链接 2 链接 3 ● 更新访问权限有限加剧误解：由于无法获得有关未确诊疾病的信息，情况更加恶化。在官员调查情况期间，许多问题仍未得到解答。因此，普通人更有可能访问误导者/造谣者在社交媒体上分享的推测性和危言耸听的内容。链接 4 链接 5 链接 6 链接 7
2025 Airaanz会议计划
Alexandra Heron，Marian Baird灵活的工作安排和非正式的老年护理条款：某些灵活性比其他灵活性更好吗？伊莎贝拉·达巴哈（Isabella Dabaja
AIRADF：人工智能启用
医学图像分析在医疗保健中起着至关重要的作用，特别是在计算机视觉应用中。人工智能 (AI) 为解决医疗保健行业的各种问题做出了巨大贡献，包括疾病诊断和分类。类风湿性关节炎 (RA) 是一种导致严重健康问题的自身免疫性疾病。目前基于学习的 RA 诊断方法需要改进流水线和优化。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，称为人工智能 (AI) RA 诊断框架 (AIRADF)。该框架包括用于预处理和训练感兴趣区域 (ROI) 的功能，用于自动 RA 检测和分类。RA 检测过程利用称为 Faster RCNN 的深度学习模型，而 RA 分类由增强的 UNet 模型执行。我们引入了一种称为基于学习的类风湿性关节炎检测 (LbRAD) 的算法。我们使用 X 射线图像进行的经验研究表明，所提出的算法在 RA 检测和分类方面优于许多现有的深度学习模型，分别达到 92.81% 和 94.58% 的最高准确率。此外，我们的框架除了 RA 检测之外还能够进行多类分类，从而形成临床决策支持系统 (CDSS)，可帮助医疗专业人员进行 RA 预后。关键词 – 类风湿性关节炎、深度学习、人工智能、图像处理、类风湿
i-sairas 2024 UWB基于A ...
在两个任务中，我们贡献了一个配备3D激光扫描仪映射的漫游车系统。为了使3D激光扫描对齐以获取环境的全球地图，需要将初步的姿势估计附加到单个扫描中[4]。我们使用移动和等待方案，在该方案中，操作员根据3D激光扫描决定了航路点，并使用了几个RGB相机图像来进行情境意识。共享一个单一的目的地姿势帐户，以了解行星任务中存在的通信约束。对于字段操作，实现了图形用户界面，以便轻松选择下一个航路点[12]。流动站然后自动驱动到目标目的地，然后重复周期。这种驾驶模式需要始终知道机器人姿势，因此本地化是至关重要的。
更新公告 N° 03/23 NON AIRAC ... - DIRCAM
1 可在特定演习（尤其是 FAS）期间使用的点 2 TRA 10B 的战术前激活是在 FL205/FL265 高度范围内进行的，允许在 FLB 230 或 240 进行加油。如果由于气象原因，这些水平不适用于该任务，则基于通知和协调程序的流程将允许使用反应性少于 10 分钟的 FLB 250 或 260。3 个分支，长 30 Nm，宽 14 Nm。
原始研究频道镜训练对盲折的直线行走Saira Talwar†1，Johneric W. Smith‡2和John
摘要国际运动科学杂志17（1）：438-444，2024。频道镜训练已显示可改善运动表现的视觉运动控制和动态视力；但是，没有研究考虑使用这种培训来提高步行过程中的运动觉知识，适用于高风险人群。目的：这项研究的目的是评估频镜训练对盲折直线步行的影响。方法：37名大学生健康参与者（年龄：20.141.23岁；女性：n = 32，男性：n = 5）完成了这项研究。在此预测试前的准实验研究中，没有癫痫病或平衡障碍史的参与者完成了为期四周的渐进式频镜训练方案。评估感觉运动反馈参与者在蒙住眼睛时行走27.5 m。完成了盲折的直线步行测试，并测量了与端点的偏差。一个配对样本t检验用于分析计算出的偏差角。结果：从PRE（14.485.95）到发布（11.606.78）偏差角（t（36）= 2.71，p = 0.01）的显着差异。结论：这是第一个研究频道训练对视力限制步行任务的影响的研究，这需要反馈重新加权。这些发现对于依赖非视觉系统的临床环境或性能可能是有益的。具体来说，视觉系统为临床（8）和健康人群（1，12）的步行和运动表现提供了重要的提示。关键词：感觉运动，反馈重新加权，本体感受，姿势协调介绍闭环反馈，来自原理，视觉和前庭系统提供了信息，以保持运动期间保持稳定性和姿势控制（14）。对一个或多个感觉运动系统的操纵将中枢神经系统重定向以依靠提供的信息来维持协调，也称为“感觉重新加权”（4，15）。例如，通过破坏视力，将更大的依赖应用于体验和前庭反馈以执行任务。先前的研究使用视觉训练来增强视觉运动控制（3）和动态视敏度（11），并在下游转换为练习或竞争（8，12）。因此，通过有限的视觉反馈训练，