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HLPE-FSN报告＃20建筑弹性食品...
•目前的粮食安全和营养和行星健康状况的合并状态要求采用政策，做法和变化，使粮食系统中有公平的变革性弹性。•在现有的HLPE-FSN报告的基础上，我们将关键术语定义为包括公平的变革性弹性（ETR），冲击，压力，风险，脆弱性，差异脆弱性，敏感性和适应能力为理解和实现ETR所需的术语。•公平的变革弹性（ETR）要求采用多层次的政策和行动，以纠正权力，能力，资源，权利和义务的差异，而不仅仅是回弹回到现状。ETR承认人类社会的弹性与生态系统之间的相互依存关系。它需要粮食系统以外的政策和干预措施来改变社会，经济，政治和文化结构，增加个人，社区和生态系统的代理，并启用随着时间的推移持续的公正，动态和适应性的社会生态反应过程。ETR的食品系统方法有助于为所有人提供粮食安全和营养，确保公平的生计，支持人类健康，再生生态系统，停止生物多样性损失并缩小不平等差距。通过“向前弹跳”以公平原则，生态完整性和人权为基础的新国家，ETR食品系统可以同时改善人类和行星的幸福感，并在短期和长期内减少冲击和压力的频率和强度。•提出的变革理论描述了如何朝着公平的变革性食品系统的弹性发展。这包括在三种变化的方法中需要相互联系，协调和迭代作用。移动结构； 2。促进社会生态的相互依存关系和系统，以及3。基于人权，生态完整性和关怀的核心原则的能力，价值观和代理）。策略和行动，包括政策和资金，行动和倡导，数据和研究，提供了变更机制，以将食品系统转变为公平的弹性以及FSN的六个维度以及更广泛的SDG的实现。
SOP（标准操作程序）
jata番号番号领域领域12 Jata 15 Jataa 15 Jataza 18供应15供应15供应15供应15供应15供应15供应15供应15供应15○○○○11J 11J○11J○烘组○○○○空○○○空○○○○空袭○○○践露○○腾腾露启明明明项032 MTUB30 24○○23 MIRU 16 1644○○做
一种DEM构建方法及相关误差分析
研究了地形表示误差（ETR）的概念和计算，并将DEM总误差作为全球DEM评估的精度指标。开发了一种基于表面定理（SMTS）的表面建模方法。通过数值试验和实际示例，比较分析了SMTS与ARCGIS 9.1中执行的经典插值方法（包括IDW，SPLINE和KRIGING）在采样和插值误差以及DEM总误差方面的模拟精度。数值试验表明，SMTS比经典插值方法精度高得多，而ETR对SMTS精度的影响比经典插值方法更差。在实际示例中，使用SMTS以及三种经典插值方法构建了DEM。结果表明，虽然SMTS比经典插值方法更准确，但实际测试表明精度损失较大。总 DEM 误差不仅包括采样和插值误差，还包括 ETR，可以被视为全球范围内 DEM 评估的良好精度测量。SMTS 是 DEM 构建的另一种方法。& 2010 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
基于架构驱动的物理深度学习，利用有限数据进行激光粉末床熔合增材制造的温度预测
物理信息深度学习 (PIDL) 是增材制造 (AM) 领域的新兴主题之一。然而，以前的 PIDL 方法的成功通常在很大程度上取决于海量数据集的存在。由于 AM 中的数据收集通常具有挑战性，本研究提出了一种基于有限数据场景的深度展开方法的新型架构驱动 PIDL 结构 APIDL，用于预测激光粉末床熔合过程中的热历史。该机器学习架构中的连接受到迭代热模型方程的启发。换句话说，热模型的每次迭代都映射到神经网络的一层。对 APIDL 模型的超参数进行了调整，并分析了其性能。对于 1000 个点、分割率为 80:20 的 APIDL，测试平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 2.8%，R2 值为 0.936。将 APIDL 与人工神经网络、额外树回归器 (ETR)、支持向量回归器和长短期记忆算法进行了比较。结果表明，所提出的 APIDL 模型优于其他模型。APIDL 的 MAPE 和 R 2 比 ETR 低 55.7%，高 15.6%，而 ETR 在其他纯机器学习模型中表现最佳。[DOI：10.1115/1.4062237]
EtR：在所有 ≥75 岁的成年人和 60-74 岁患有严重 RSV 疾病风险较高的成年人中使用蛋白亚单位 RSV 疫苗（GSK Arexvy 或 Pfizer Abrysvo）| CDC
关于慢性疾病患者的风险，CDC 使用了来自呼吸道合胞病毒住院监测网络 (RSV-NET) 的某些疾病患者的呼吸道合胞病毒相关住院数据和来自行为风险因素监测系统 (BRFSS) 的美国普通人群中这些疾病的流行情况，对特定慢性疾病进行了分析，以评估其作为呼吸道合胞病毒住院的潜在风险因素。在社区居住的年龄 ≥ 50 岁的成年人中，与没有患每种疾病的成年人相比，患有慢性肾病 (CKD)、慢性阻塞性肺病 (COPD)、严重肥胖（体质指数 [BMI] ≥40 kg/m ）、哮喘、糖尿病和当前吸烟的人，呼吸道合胞病毒相关住院发生率增加（调整后的发病率比 >1.0）。
小儿抗逆转录病毒药物信息 - Dolutegravir
•代谢：DoluteGravir（DTG）是尿苷二磷酸葡萄糖醛酸转移酶（UGT）1A和细胞色素P450（CYP）3A底物，当用UGT1A-调整或CYP3A模拟药物施用时，可能需要调整剂量。DTG剂量应每天两次（即两倍是通常剂量）。2-4，因为如果etravirine（ETR）显着降低了DTG的血浆浓度，而不应与ETR一起施用DTG，而无需在Atazanavir/Ritonavir，darunavir/ritononavir，或lopinavir/lopinavir/ritonavir的情况下进行同时施用，而对此对DTG浓度的影响。DTG。请参阅产品标签以获取大量药物与药物相互作用的完整列表。
一目了然的时间表 - 年度大会2024
10：30-11：30掌握ETR合规：编写有效评估团队报告（Hybrid）本届会议的最佳实践将使参与者获得知识和技能，以编写合规和全面的评估团队报告（ETRS）。了解如何浏览法律要求，有效地记录多学科评估结果，并为资格确定制定清晰的，数据驱动的结论。通过实际的例子和指导性练习，参与者将有信心创建满足监管标准和学生个人需求的ETR，从而确保合规性并促进成功的教育成果。主持人：Chralin R. Forsthoefel，教育计划专家，为杰出儿童提供支持和监测办公室（俄亥俄州教育和劳动力部）
先进空中机动
新兴技术圆桌会议 (ETR) 第九次会议 (2024 年第一季度) 于 2024 年 3 月 12 日举行。会议期间，圆桌会议成员与佐治亚州交通部多式联运部 (GDOT) 主任 Clement Solomon 博士一起探讨了先进空中机动性的进步，并介绍了 GDOT 的《先进空中机动性社区指南》。GDOT 的先进空中机动性蓝图（可在此处下载）于 2024 年 4 月发布，包括以下文件：执行摘要、蓝图和行动计划、社区指南、运营概念、直升机场分析、精选机场分析和技术报告。此外，我们选择使用三个自定义的 ChatGPT 4 GPT 来广泛分析先进空中机动性对亚特兰大地区的影响。这些 GPT 由 David Giguere/ARC ETR 设计，用于探索新兴技术，可通过 OpenAI GPT Store 提供给所有 GPT Plus 订阅者。编写本报告所用的GPT包括：
Jon Peterson 确定发育迟缓资格
为了确定儿童的资格，评估团队 (ETR) 必须确定决定的决定因素不是由于缺乏适当的阅读或数学指导或有限的英语水平。评估团队必须使用三部分资格要求流程来识别发育迟缓的儿童，并且必须考虑以下因素：