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AMPC扩增的进展 引用发布版本（APA）：Yiwen，H.，Karabulut，E。，＆Degeler，V。O.（印刷中）。饮酒的本体学习的大型语言模型
抽象的β-内酰胺抗生素是人类和兽医医疗保健中最应用的抗菌剂。因此，β-内酰胺抗性是一个主要的健康问题。AMPCβ-内酰胺酶的基因扩增是导致大肠杆菌中从头β-LAC TAM抗性的主要因素。但是，放大和随附的DNA突变的时间过程尚不清楚。在这里，我们研究了通过逐步增加阿莫西林浓度引起的抗药性演变，AMPC扩增和AMPC启动子突变的进展。AMPC启动子突变发生在第2天，而大约八倍的扩增发生在阿莫西林暴露超过6天后。放大和启动子突变的组合在22天后将AMPC mRNA水平提高了200个。a是1插入在野生型（WT）和AMPC基因互补菌株（COMPA）的耐药性诱导后的扩增连接中的插入，但在∆ AMPC中未鉴定，这表明扩增取决于移动遗传元件的转移。为了阐明基因突变与AMPC扩增之间的相关性，分析了WT，∆ AMPC和COMPA在电阻演化过程中获得的DNA突变。与进化的∆ AMPC相比，进化的WT中没有几种引起抗性突变，而在应力反应中积累了更多的突变。抗阿莫西林的ΔAMPC没有显示出原始AMPC位置周围片段的扩增，而是在另一个位置表现出很大的重复或一式三次，这表明重复基因在耐药性发展中的重要作用。
优化的自适应MPC用于自动驾驶汽车的横向控制
摘要 - 自治车辆是解决大多数运输问题的解决方案，例如安全性，舒适性和效率。转向控制是实现自动驾驶的主要重要任务之一。模型预测控制（MPC）是该任务的效果控制器之一，因为其最佳性能和处理约束的能力。本文提出了用于路径跟踪任务的自适应MPC控制器（AMPC），并提出了一种改进的PSO算法，以优化AMPC参数。使用查找表方法在线实现参数改编。通过模拟评估了提出的AMPC性能，并将其与经典的MPC和Pure Pursuit控制器进行了比较。索引项 - 自主车，优化，模型预控制，自适应控制，粒子群优化。
对电动汽车电池制造的支撑成本
根据美国IRA，AMPC作为税收抵免提供，因此没有额外的税收。然而，在加拿大，每个电池电池（或生产的电池模块）每千瓦时提供的支撑是每千瓦小时的不可支付的付款。因此，根据加拿大的现行法律，这些付款将缴纳适用的联邦和省级公司所得税。6此外，美国AMPC提供的生产支持和加拿大每千瓦时的不可支付的捐款均符合补贴的定义（方框1）。
对加拿大大众电动汽车电池制造工厂的支持的财政分析
基于PBO研究，这些数字有额外的费用 - 更多的联邦资金来抵消大众大众需要支付联邦生产支持的费用。美国AMPC作为税收抵免提供，因此没有额外的税收。加拿大政府没有发布有关其生产支持的具体机制的详细信息。但是，《加拿大所得税法》规定，如果未从
抗生素测试结果如何...
1。针对肠杆菌确定的 sefalosporin极限值（包括ESBL和质粒诱导的AMPC）将确定所有重要的临床抗性机制。某些产生β-内酰胺酶的绝缘材料对具有这些极限值的第三或第四代头孢菌素敏感，应在检测到时报告，即GSBL的存在或不存在并不影响敏感性类别。GSBL检测和财产的确定建议用于公共卫生和感染控制。
检测扩展谱β-内酰胺酶（ESBL）大肠杆菌...
摘要：欧洲食品安全局（EFSA）鉴定出扩展的谱β-乳糖酶/ AMPCβ-乳糖酶（ESBL/ AMPC） - 生产大肠杆菌是家禽的主要优先危害之一。不同的研究检测到肉鸡肥大农场和屠宰场中产生ESBL的大肠杆菌，得出结论，家禽肉是人类感染的潜在来源。在三个带有不同烫伤技术的屠宰场中采集的肉鸡皮肤样品，检查了产生ESBL的大肠含量（e。）大肠杆菌及其系统发育群体。发现了总共307个产生ESBL的大肠杆菌分离株，并具有常规浸入水的屠宰场，并进行了热处理水的热处理的发病率最低。d/e和b1大部分被检测到，而未检测到天群C，d和e。以低比例检测到了b2。 天群B2和D很重要，因为它们与人类的尿路感染相关，但在本研究的不同处理阶段中仅以低比例检测到它们。 由于不能排除通过鸡肉肉类感染的消费者通过鸡肉感染的风险，因此无法排除高度致病的门将的大肠杆菌和大肠杆菌，因此良好的厨房卫生非常重要。以低比例检测到了b2。天群B2和D很重要，因为它们与人类的尿路感染相关，但在本研究的不同处理阶段中仅以低比例检测到它们。由于不能排除通过鸡肉肉类感染的消费者通过鸡肉感染的风险，因此无法排除高度致病的门将的大肠杆菌和大肠杆菌，因此良好的厨房卫生非常重要。
与 COVID-19 疫苗安全相关的在线搜索的时间趋势：一项数字信息流行病学研究
文章信息摘要背景：COVID-19 疫苗的快速发展可能引发了美国公众对其安全性和副作用的担忧。本研究旨在评估 2021 年至 2022 年美国与 COVID-19 疫苗安全性和副作用相关的在线搜索趋势。方法：使用 Google COVID-19 疫苗接种搜索洞察分析 2021 年 1 月 4 日至 2022 年 11 月 21 日（98 周）期间美国关于 COVID-19 疫苗安全性和副作用的搜索。数据从 0（低兴趣）到 100（高兴趣）缩放为一个固定的比例因子，称为缩放归一化兴趣 (SNI)，以表示随时间和位置的相对搜索兴趣。使用连接点回归分析确定研究期间的搜索趋势。结果：分析包括美国 38 个州的 709 个县。 2021 年 4 月，哥伦比亚特区（SNI：35.8）、马萨诸塞州（29.7）、新罕布什尔州（27.4）、康涅狄格州（27.3）和缅因州（26.7）对 COVID-19 疫苗安全性和副作用的搜索量达到峰值，随后显着下降，平均每月百分比变化 (AMPC) 为 -16.6%（95% CI -19.9 至 -13.3），直到 2022 年 7 月。2021 年 1 月至 2022 年 11 月的总体 AMPC 为 -8.9%（95% CI -16.2 至 -0.9；P < 0.001）。结论：与 COVID-19 疫苗安全性和副作用相关的在线搜索随着时间的推移急剧减少，支持使用数字监控来跟踪实时疫苗安全问题。这项研究深入了解了公众对 COVID-19 疫苗风险的兴趣，并有助于监测潜在的安全问题。
AMPC扩增的进展引用发布版本（APA）：Yiwen，H.，Karabulut，E。，＆Degeler，V。O.（印刷中）。饮酒的本体学习的大型语言模型
摘要当前，大多数本体论都是手动创建的，这是耗时且劳动力密集的。同时，大型语言模型（LLM）的高级功能已被证明在各个领域中有益，从而显着提高了文本处理和文本生成的效率。因此，本文着重于将LLMS用于本体学习。它使用手动本体构建方法作为促进本体学习LLM的基础。所提出的方法基于检索增强产生（RAG），并将其传递给LLM的查询基于手动本体论方法 - Lite本体论。已经对LLM的两种不同变体进行了实验，它们都以不同程度的程度证明了本体学学习的能力。这种方法显示了使用LLMS（半）自动化本体学习学习的方向的有希望的初始结果，并使没有先前领域专业知识的人的本体论施工过程更容易。最终的本体论是由域专家评估的，并根据定义的标准对其进行了排名。基于评估结果，最终的本体论可以用作基本版本，但是它需要域专家的进一步微调以确保其准确性和完整性。
微生物11-01623.pdfIDR-14-2461.pdf
摘要：迅速实施适当的靶向抗生素疗法是改善重要化脓性患者临床和生态结果的一种有价值的方法。这本多学科意见文章着重于开发基于证据的算法，用于针对血液的靶向抗生素治疗（BSIS），复杂的尿路（CUTIS）和复杂的腹腔内感染（CIAIS）。目的是为重症监护医师提供适当放置新型抗生素或考虑保留最广泛的抗生素的策略的指导。A multidisciplinary team of experts (one intensive care physician, one infectious disease consultant, one clinical microbiologist and one MD clinical pharmacologist), performed several rounds of assessment to reach agreement in developing six different algorithms according to the susceptibility pattern (one each for multi-susceptible, extended-spectrum beta-lactamase-producing, AmpC beta-lactamase-producing, Klebsiella肺炎Carba Penemase（KPC） - 产生，OXA-48产生和金属β-内酰胺酶（MBL）-produ cing肠杆菌）。每当多种治疗选择是可行的，就建立了分层量表。关于抗生素优化的建议也被列出。为了检索算法中提出的治疗选择的基于证据的支持，从成立到2021年3月的PubMed-Medline研究人员进行了全面的文献搜索。根据研究设计的层次范围来实现证据的质量和强度。仅包括英文发表的文章。It is expected that these algorithms, by allowing prompt revision of antibiotic regimens whenever feasible, appropriate place in therapy of novel beta-lactams, implementation of strategies for sparing the broadest-spectrum antibiotics, and pharmacoki netic/pharmacodynamic optimization of antibiotic dosing regimens, may be helpful either in improving clinical outcome or in containing the spread of抗菌耐药性。关键字：重症患者，有针对性的抗生素治疗，抗菌管理，肠杆菌，多学科工作组，PK/PD给药优化