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阿维拉圣德肋撒天主教堂和学校
牧师：克里斯·布格诺神父，SDS 副牧师：加布里埃尔·卡米恩斯基神父，SDS 执事：唐纳德·波兰德 圣餐仪式：周六守夜：……下午 5:00 周日：……上午 7:30、9:30 和 11:30 工作日（周一至周五）：上午 7:00。 : 每周一至周五：早上 7:45-8:15 周六：下午 3:45-4:45 第一个周五：下午 3:30-4:30 及预约 信仰培养 (宗教教育、成人、RCIA、圣礼准备) Greg Clouser 321-349-5445 校长 Mary McCrory 女士 267-1643 音乐总监 Ina Smith，904-608-1655 办公室经理，Nicole McCaffrey 321-268-3441 簿记员，Marge Wolf 公告编辑，Kathleen Weldon 设施/维护总监 Matt Horner 321-268-3441 教区地址：203 Ojibway Street Titusville, FL 32780 教区办公室：321-268-3441 教区传真：321-268-3270 访问我们的网站 — http://www.saintteresatitusville.org
基于第四代全缺失腺病毒载体的强效大流行性禽流感病毒疫苗
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 12 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.30.630761 doi：bioRxiv preprint
禽流感和纽卡斯尔病的样本收集
•请注意，进行样本收集是出于不同的目的进行，虽然该文档是有关如何收集样品的快速参考，但请参阅需要的其他文档，以获取有关收集多少的特定指导，例如国家家禽改进计划和HPAI FAD PREP PREP网站。•有关适当使用流感抗原捕获免疫测定法的指导，请参阅www.aphis.usda.gov/sites/default/files/acia_testpolicy.pdf。•有关收集环境样本的指导，请参阅C＆D C＆D环境抽样指南。•对于外国动物疾病（FAD）1调查（FADI），确认的最快途径是收集重复样本，以便向国家动物健康实验室网络（NAHLN）实验室和NVSL提交并行的NVSL，请参阅《外国动物病》（FAD）研究手册（FAD Prep Manual 4-0）进行进一步的指导。重要：无论测试目的是什么，都有以下优先级的鸟类的目标样品收集。注意：对于Fadis，Gallinacous Birds至少需要两个池，而非Gallinaceous物种的七只5只拭子池。
satellite链接增强传输方案朝向萨金>中的航空IoT
摘要 - 航空互联网的快速发展（IoT）将飞行中连接（IFC）定位为其关键应用之一。太空空气地面集成网络（Sagin）对于通过启用无缝和可靠的连接来确保IFC的性能至关重要。但是，大多数现有研究仅将卫星视为透明的远期节点，并忽略了它们潜在的缓存功能以提高IFC数据速率。在本文中，我们探索了一个面向IFC的萨金，其中卫星和地面站（GSS）共同努力将内容传输给空降乘客，从而促进空中传播。通过将文件分类为缓存（可通过卫星立即访问）和非接收文件（仅通过GSS获取），本文开创了将多个卫星间链接（ISLS）集成到IFC框架中的集成，从而创新了两种文件的内容交付过程。为了最大程度地减少内容交付的平均延迟，我们制定了相应的优化问题：1）对于缓存文件，我们提出了一种确切的基于惩罚的方法来确定卫星关联方案。2）对于非接近文件，我们提出了一种基于优化的交替优化的有效算法，以共同优化卫星关联和GS带宽分配。我们提出的框架的复杂性很低，为航空乘客的高速互联网连接铺平了道路。最后，提供了仿真结果，以证明我们提出的IFC框架对Sagin的有效性。
航空/航天教育与研究杂志
高等教育机构不断寻求通过在课堂上利用新兴技术来改进教学方法和增强学生学习体验的方法。其中一项技术是人工智能 (AI) 应用程序 ChatGPT。人工智能技术在航空教育中的整合有可能改变教学和学习体验。本研究旨在调查 ChatGPT 在航空教育中的接受度和整合情况，并了解整合此类技术的好处和挑战。该研究采用混合方法，结合与航空教授的定性焦点小组讨论和对学生进行的定量调查。该研究包括 50 名参与者。定性样本由四位具有不同课程专业知识的航空科学教授组成。该研究的定量部分包括 46 名就读航空科学学位课程的本科生。参与者是从两门高级写作密集型课程、航空立法和高级顶点课程中选出的。定性研究结果突出了人工智能的潜在好处，包括个性化的学习体验、接触多样化的教育资源、增强的研究能力和互动学习机会。然而，人们担心对人工智能的依赖、人工智能反馈的局限性以及教育工作者个性化指导的潜在减少。定量结果表明，人工智能对学生的学习体验、批判性思维技能和学习成果有显著的积极影响。学生们报告说，人工智能辅助学习提高了他们的参与度、理解力和综合大量数据的能力。然而，一些学生对过度依赖人工智能以及人工智能系统的潜在局限性和偏见表示保留。这项研究强调需要在人工智能的好处和保持有意义的师生互动之间取得平衡。未来的研究方向包括研究人工智能在航空教育中的整合的长期影响、研究学习成果与人工智能实施的一致性，以及重新定义教学策略以有效地整合人工智能工具。
运输飞机问题清单，第4季度2023
I.执行总结更改的产品规则（CPR）航空规则制定委员会（ARC）于2024年4月15日被联邦航空管理局（FAA）租用。《 ARC宪章》中指定的目标是考虑《飞机认证，安全和问责制法》第117条的要求（Pub。L. 116-260，134 Stat。2309，以下称为ACSAA），CPR国际机构工作组（IAWG）的建议，以及DiCKET FAA-2023-03053中的材料和公众意见以及这种决定的基础。1
加州大学旧金山分校禽流感控制计划
I. 目的 本控制计划旨在为确诊、疑似或可能感染高致病性禽流感 (HPAI)（亦称“禽流感”或禽流感）的患者提供感染预防指导。 II. 情况摘要 尽管 HPAI 有多种不同类型，但目前公共卫生的主要焦点是流感 HPAI A(H5N1) 病毒，因为它在世界各地的鸟类中广泛传播，并导致家禽和美国奶牛疫情暴发。HPAI 病毒不同于季节性传播的常见人类流感 A 型和 B 型毒株，因为到目前为止，人类感染病例相对较少，而且主要限于从动物传播给人，包括最近几例因接触受感染的奶牛而导致结膜炎和/或轻微呼吸道症状的病例。由于流感病毒有可能进化为更容易在人与人之间传播并导致严重的人类疾病，因此医疗机构和临床医生必须考虑有急性呼吸道疾病或结膜炎症状或体征以及有相关接触史的人感染高致病性禽流感 A(H5N1) 的可能性。 III. 通知 • 立即将所有确诊、可能或疑似高致病性禽流感病例（病例定义见下文）报告给
禽流感
o 自我监测症状是否恶化，包括每日体温检查。记录体温。 • 提供如下所述的适当教育。 • 确定病例的季节性流感疫苗接种情况，在适当的时候为病例和家庭成员接种疫苗。这可以降低同时感染人流感和禽流感的可能性，并尽量减少如果一个人同时感染两种流感病毒株而发生基因重配的可能性。 • 根据需要对病例进行监测。 • 在病例感染期内完成所有接触者的接触者追踪。 • 确定与病例有相同接触的其他个人。 • 在接触源不明的情况下，应与区域卫生医疗官协商，考虑进行反向接触者追踪和接触者无症状检测。此外，在与首席兽医官协商后，可能建议进行动物测试。在整个调查过程中，应与首席卫生医疗官团队定期进行持续沟通。 接触者管理