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指责在19号大流行期间未接种疫苗的
抽象的人未接种covid-19（C19）对大流行造成了偏见和责任。由于人们高估了C19的风险，我们检查了这些负面判断是否可以被部分理解为替罪羊的一种形式（即，不公平地指责一个不公平的群体），以及政治意识形态（以前证明是在美国塑造风险感知）是否会调节未诉讼的替代性。我们在C19期间对替罪羊文献和风险感知进行了基础。我们通过2022年初在美国进行的两项基于小插图的研究获得了对我们的猜测的支持。我们改变了Vignette字符的风险概况（年龄，先前感染，合并症）和疫苗接种状态（例如，未接种疫苗，未经近期助推器，未接种，未接种，未接种疫苗接种的疫苗），同时使所有其他信息保持恒定。We observed that people hold the unvaccinated (vs vaccinated) more responsible for negative pandemic outcomes and that political ideology moderated these effects: liberals (vs conservatives) were more likely to scapegoat the unvaccinated (vs vaccinated), even when presented with information challenging the culpability of the unvaccinated known at the time of data collection (eg, natural immunity, availability of vaccines, time自上次疫苗接种以来）。这些发现支持了C19大流行期间出现的特定基于群体的偏见的替罪羊解释。我们鼓励医学伦理学家检查C19大量高估公众的负面后果。公众需要有关健康问题的准确信息。可能涉及打击错误信息，以高估并低估了疾病的风险，以与错误相似的警惕。
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威斯康星州的经济和劳动力：2020
威斯康星州的经济和劳动力在2020年，2020年的经济故事是关于Covid-19的大流行（C19）。以下是大流行对威斯康星州的经济和劳动力影响的摘要。注意：Covid-19的经济影响一直是毁灭性的。已经发生了前所未有的就业和经济损失。灾难的性质也在就业和经济活动方面带来了前所未有的收益。例如，美国在三月和四月失去了约2200万个工作岗位。在几个月的时间里，它已经恢复了超过1200万个工作。净效应是，截至2020年12月，美国从2月起仍然下降了1000万个工作岗位。此外，比较普通指标的变化是一个或两个百分比的差异，与30％至50％的变化无关。威斯康星州于2020年开始，持续的工作增长，尽管比2019年慢。劳动力人数，工作和就业率处于历史悠久的水平或接近。经济周期已经超过了我们拥有可靠数据的最长扩展，大约128个月。扩张之前是自1930年代大萧条以来最严重的衰退。大萧条达到顶峰的失业率在1933年，股市和经济崩溃三年后约25％。大衰退期间的失业率在2009年10月在美国达到10.0％，威斯康星州为2010年1月的9.3％。就业是经济健康的滞后指标。威斯康星州恢复了241,100。山峰发生在2007年12月正式经济衰退开始后的三年。美国通过大衰退从高峰到谷的805万个工作岗位。威斯康星州从2007年6月的高峰到2010年1月的Nadir，在季节性调整的基础上下降了177,200个工作。对大流行的经济和就业反应是不同的 - 直接而剧烈。对C19的政策回应于2020年3月广泛宣布。到4月，数据中的后果在数据中鲜明。美国基本上失去了2100万个工作岗位。威斯康星州从2月至2020年4月下降了407,800个工作。恢复同样是立即的，但没有明显。国家和州就业机会在5月已经开始恢复，失业率有所改善，但是与损失相比，收益微不足道。截至2020年12月，美国已经撤离了1,230万个工作岗位。
刚果民主共和国提供新冠疫苗的成本
方法 这是一项回顾性、自下而上的成本研究，估算了通过常规和宣传活动在刚果民主共和国提供 C19 疫苗的财务和经济成本。该研究涵盖了 2021 年 11 月至 2022 年 6 月期间站点活跃的不同时期。该研究从付款人的角度进行，包括卫生服务提供者、公共卫生、卫生和预防部扩大免疫计划 (EPI) 以及卫生系统各级发展伙伴所产生的费用。数据是从金沙萨、上加丹加和中刚果省的 26 家医疗机构以及所有相关卫生区、省级、国家级办公室和四个发展伙伴的样本中回顾性收集的。
Xavier Alameda-Pineda的课程
Jordan Cosio 2023-（Inria Grenible）想象。 博士Pierre-Brice Witer Jean-Eudes Ayilo 2023-（中央汤）不在。Jordan Cosio 2023-（Inria Grenible）想象。博士Pierre-Brice Witer Jean-Eudes Ayilo 2023-（中央汤）不在。
电缆、电源产品、配件等购买指南
Clarus Crimson CCP-HC2 电源线 Clarus Crimson HC2 电源线由著名高端电缆设计师 Jay Victor 设计。其设计指定使用 PCOCC 铜，并专注于三个主要领域：低频信号、电流容量和降噪。电源线以 60Hz 运行，包括足够大的绝缘实心导体，以利于低频以提高性能。它们采用大规格和中规格电线组合设计，形成一个整体 8 AWG 设计，支持电流流动和信号动态。为了最大限度地降低交流线路噪音，采用交替绞合电缆来抵消磁场并帮助消除失真。铝/聚酯薄膜包裹和高密度镀银铜编织屏蔽层提供额外的屏蔽，有助于消除 RFI 和 EMI 的进出，降低噪音，改善细节。Clarus Crimson HC2 端接有公 6-20P Nema AC 插头和 IEC 320 C19 母连接器。价格：$910/3 英尺。；$1610/6 英尺。；$3010/12 英尺。tributariescable.com
在菲律宾交付Covid-19疫苗的成本
方法论，这是一项回顾性自下而上的成本研究研究，估计在2021年11月至12月举行的第一个国家疫苗接种日（NVDS）中交付C19疫苗的财务和经济成本，并从2022年5月至7月至7月的送达时期。这项研究是从付款人的角度进行的，包括卫生服务提供者和开发伙伴在卫生系统的各个层面上产生的费用。数据是从2022年8月至9月回顾性收集的，该样本是由28个实施单位的样本，该单位负责监督约496个疫苗接种地点，以及省和区域办公室，国家疫苗接种操作中心和开发伙伴。样本包括农村卫生部门，城市卫生办公室，临时购物中心地点和私人提供者。成本在计划活动和资源类型中分类，以分析成本驱动力。估计每个管理级别的平均单位成本，然后汇总以获得每剂量的总体体积加权成本。 还进行了定性评估，以确定实施疫苗接种工作中的运营挑战，并更好地了解财务流量并有助于将成本发现与背景相关。估计每个管理级别的平均单位成本，然后汇总以获得每剂量的总体体积加权成本。还进行了定性评估，以确定实施疫苗接种工作中的运营挑战，并更好地了解财务流量并有助于将成本发现与背景相关。
使用合并的微生物学，酶，质谱和元法编码方法
摘要这项研究旨在将海洋真菌财团（曲霉菌CRM 348和laurentii CRM 707）应用于柴油油在微量环境下的柴油污染土壤的生物修复。研究了研究对柴油生物降解，土壤质量和微生物群落结构的生物刺激（BS）和/或生物加工（BA）处理的影响。使用真菌财团以及营养物质（BA/BS）导致TPH（总石油烃）降解比自然衰减（NA）在120天内高42％。在同一时期，BA/BS获得了72％至92％的短链烷烃（C12至C19），而NA仅实现了3％至65％的去除。ba/bs在120天时还显示出长链烷烃（C20至C24）的较高降解效率，分别达到了乙烷和Heneicosane降解的90％和92％。相比之下，在综合群体处理的土壤中观察到了环氧烷的水平（以细菌生物乳化剂和生物表面活性剂为特征）。相反，NA最多显示了这些烷烃分数降解的37％。与NA相比，使用BA/BS处理的5圈PAH Benzo（a）pyre被明显更好地去除（48 vs。占生物降解的38％，从事分解）。metabarcoding分析表明，BA/BS导致土壤微生物多样性的下降，随之而来的是特定微生物群的丰度，包括碳氢化合物降解（细菌和真菌），以及土壤微生物活性的增强。我们的结果突出了柴油机溢出后该财团对土壤处理的巨大潜力，以及大规模测序，酶，微生物学和GC-HRMS分析的相关性，以更好地了解柴油生物修复。
RNF138通过抑制IRF3激活来下调抗病毒先天免疫
摘要：MPOX是一种由属于正托氧化病毒（OPXV）属的猴蛋白质病毒（MPXV）引起的传染病，其中包括天花和vaccinia病毒（VACV）。始于2022年5月的全球MPOX爆发已感染了88,000多人。基于VACV的疫苗可保护对MPOX疾病的保护，但使血清学测定法进行疾病监测复杂化。We tested the reactivity of serum IgG from Modified Vaccinia Ankara-Bavarian Nordic (MVA-BN)-vaccinated ( n = 12) and convalescent mpox-infected ( n = 5) individuals and uninfected, non-vaccinated controls ( n = 32) to MPXV/VACV proteins A27, A29, A30, A35, B16, B21，C19，D6，E8，H3，I1和L1。Using a subset of MPXV antigen-based assays (A35, B16, E8, H3, and I1), we conducted a mpox antibody survey of serum from 214 individuals, including 117 (54.7%) people with HIV (PWH) collected between June 2022 and January 2023, excluding individuals who reported recent mpox vaccination or infection, and 32 young, pre-pandemic controls.康复血清对大多数测试的抗原反应强烈。疫苗血清反应仅限于A35，E8，H3和I1。在所有接种疫苗的个体中， IgG抗体均明显升高。 b16 IgG表现出较高的敏感性（100％[95％CI：56.55–100.0％]）和特定城市（91.67％[64.61–99.57％]），用于区分感染与MVA-BN疫苗接种，而E8 IgG则显示100％[75.75-100] sensitivity and 100％[75.75-100] [75.75-100] [7]检测并区分接种疫苗的个体与对照组。 男性的血清阳性率为10/129（7.8％），而女性中的血清阳性率为1/85（1.2％）。IgG抗体均明显升高。b16 IgG表现出较高的敏感性（100％[95％CI：56.55–100.0％]）和特定城市（91.67％[64.61–99.57％]），用于区分感染与MVA-BN疫苗接种，而E8 IgG则显示100％[75.75-100] sensitivity and 100％[75.75-100] [75.75-100] [7]检测并区分接种疫苗的个体与对照组。男性的血清阳性率为10/129（7.8％），而女性中的血清阳性率为1/85（1.2％）。我们确定了11/214（5.1％）最近的血清样品和1/32（3.1％）年轻的，流行前的对照组，其血清阳性为≥2MPXV抗体，包括PWH的6.8％。我们的发现提供了对MPOX的体液免疫反应的洞察力，并证明了廉价，基于抗原的血清监视在识别无症状或未报告的感染中的有用性。
Jaemin Cho
[C27] Han Lin *，Jaemin Cho *，Abhay Zala和Mohit Bansal。“ CTRL-ADAPTER：一个有效且通用的框架，用于将各种控件适应任何扩散模型”。ICLR（口头）。 2025。 [project] [Paper] [代码]。 [C26] Zaid Khan，Elias Stengel-Eskin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ DataEnvgym：具有学生反馈的教师环境中的数据生成代理”。 ICLR（聚光灯）。 2025。 [project] [Paper] [排行榜] [代码]。 [C25] Jialu Li *，Jaemin Cho *，Yi-lin Sung，Jaehong Yoon和Mohit Bansal。 “ SELMA：学习和合并技能 - 特定文本对象专家与自动生成数据”。 神经。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C24] Abhay Zala *，Jaemin Cho *，Han Lin，Jaehong Yoon和Mohit Bansal。 “ Envgen：通过LLM生成和适应环境以进行训练体现的代理人”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C23] Abhay Zala，Han Lin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “图表：通过LLM计划生成开放域的开放式平台图”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C22] Han Lin，Abhay Zala，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ VideodirectorGpt：通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。ICLR（口头）。2025。[project] [Paper] [代码]。[C26] Zaid Khan，Elias Stengel-Eskin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。“ DataEnvgym：具有学生反馈的教师环境中的数据生成代理”。ICLR（聚光灯）。2025。[project] [Paper] [排行榜] [代码]。[C25] Jialu Li *，Jaemin Cho *，Yi-lin Sung，Jaehong Yoon和Mohit Bansal。“ SELMA：学习和合并技能 - 特定文本对象专家与自动生成数据”。神经。2024。[project] [Paper] [代码]。[C24] Abhay Zala *，Jaemin Cho *，Han Lin，Jaehong Yoon和Mohit Bansal。“ Envgen：通过LLM生成和适应环境以进行训练体现的代理人”。Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C23] Abhay Zala，Han Lin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “图表：通过LLM计划生成开放域的开放式平台图”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C22] Han Lin，Abhay Zala，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ VideodirectorGpt：通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。Colm。2024。[project] [Paper] [代码]。[C23] Abhay Zala，Han Lin，Jaemin Cho和Mohit Bansal。“图表：通过LLM计划生成开放域的开放式平台图”。Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C22] Han Lin，Abhay Zala，Jaemin Cho和Mohit Bansal。 “ VideodirectorGpt：通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。 Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。Colm。2024。[project] [Paper] [代码]。[C22] Han Lin，Abhay Zala，Jaemin Cho和Mohit Bansal。“ VideodirectorGpt：通过LLM指导计划一致的多场景视频生成”。Colm。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。 “对大语言模型的偏见和危害的评估”。 2024。 [纸]。Colm。2024。[project] [Paper] [代码]。[C21] Heesoo Jang和Jaemin Cho。“对大语言模型的偏见和危害的评估”。2024。[纸]。国际传播协会（ICA）（高级论文奖）。[C20] Yasumasa onoe，Sunayana Rane，Zachary Berger，Yonatan Bitton，Jaemin Cho，Roopal Garg，Alexander Ku，Zarana Parekh，Jordi Pontuset，Jordi Pont-Tuset，Garrett Tanzer，Su Wang和Jason Baldridge。“ docci：连接和对比图像的描述”。ECCV。 2024。 [Project] [Paper] [DataSet]。 [C19] David Wan，Jaemin Cho，Elias Stengel-Eskin和Mohit Bansal。 “对比区域指导：在没有训练的情况下改善视觉模型的接地”。 ECCV。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C18] Qin Liu，Jaemin Cho，Mohit Bansal和Marc Niethammer。 “以低潜伏期，高质量和不同的提示来重新思考交互式图像分割”。 CVPR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C17] Jaemin Cho，Yushi Hu，Roopal Garg，Peter Anderson，Ranjay Krishna，Jason Baldridge，Mohit Bansal，Jordi Pont-Tuset和Su Wang。 “ Davidsonian场景图：在文本到图像生成的细粒度评估中提高可靠性”。 ICLR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C16] Jaemin Cho，Abhay Zala和Mohit Bansal。 “用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。 神经。 2023。 [project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。 [C15] Shoubin Yu，Jaemin Cho，Prateek Yadav和Mohit Bansal。 “用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。 神经。 2023。ECCV。2024。[Project] [Paper] [DataSet]。[C19] David Wan，Jaemin Cho，Elias Stengel-Eskin和Mohit Bansal。“对比区域指导：在没有训练的情况下改善视觉模型的接地”。ECCV。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C18] Qin Liu，Jaemin Cho，Mohit Bansal和Marc Niethammer。 “以低潜伏期，高质量和不同的提示来重新思考交互式图像分割”。 CVPR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C17] Jaemin Cho，Yushi Hu，Roopal Garg，Peter Anderson，Ranjay Krishna，Jason Baldridge，Mohit Bansal，Jordi Pont-Tuset和Su Wang。 “ Davidsonian场景图：在文本到图像生成的细粒度评估中提高可靠性”。 ICLR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C16] Jaemin Cho，Abhay Zala和Mohit Bansal。 “用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。 神经。 2023。 [project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。 [C15] Shoubin Yu，Jaemin Cho，Prateek Yadav和Mohit Bansal。 “用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。 神经。 2023。ECCV。2024。[project] [Paper] [代码]。[C18] Qin Liu，Jaemin Cho，Mohit Bansal和Marc Niethammer。“以低潜伏期，高质量和不同的提示来重新思考交互式图像分割”。CVPR。2024。[project] [Paper] [代码]。[C17] Jaemin Cho，Yushi Hu，Roopal Garg，Peter Anderson，Ranjay Krishna，Jason Baldridge，Mohit Bansal，Jordi Pont-Tuset和Su Wang。“ Davidsonian场景图：在文本到图像生成的细粒度评估中提高可靠性”。ICLR。 2024。 [project] [Paper] [代码]。 [C16] Jaemin Cho，Abhay Zala和Mohit Bansal。 “用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。 神经。 2023。 [project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。 [C15] Shoubin Yu，Jaemin Cho，Prateek Yadav和Mohit Bansal。 “用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。 神经。 2023。ICLR。2024。[project] [Paper] [代码]。[C16] Jaemin Cho，Abhay Zala和Mohit Bansal。“用于文本到图像生成和评估的视觉编程”。神经。2023。[project] [Paper] [VPGEN代码] [VPEVAL代码]。[C15] Shoubin Yu，Jaemin Cho，Prateek Yadav和Mohit Bansal。“用于视频本地化和问题回答的自链图像模型”。神经。2023。[Paper] [代码]。[C14] Zhenhailong Wang，Ansel Blume，Sha Li，Genglin Liu，Jaemin Cho，Zineng Tang，Mohit Bansal和Heng Ji。“ paxion：在视频语言基础模型中修补动作知识”。神经（聚光灯）。2023。[Paper] [代码]。