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新冠肺炎：第二波或多个高峰、自然群体免疫或疫苗——我们应该做好准备
从 2019 年 12 月 31 日至 2020 年 8 月 30 日（本文发布日期），新型冠状病毒及其相应的感染，即冠状病毒病 (COVID-19)，病例数增加到 2500 多万，死亡人数达到 843 158 人。世界各国都受到了影响，尽管程度和强度不同。尽管实施了预防性公共卫生措施，但大多数国家仍在认真准备应对一波或多波疫情。这种激增的威胁可能会持续存在，直到通过自然感染或接种疫苗获得群体免疫。然而，考虑到群体免疫所需的时间框架，以及在即将到来的秋冬季节全球范围内提供疫苗的可能性很低，应该为未来几天或几个月制定并实施应急准备计划。这些计划应该有助于缓解疫情的新高峰，同时放宽社会隔离规则、患者、公共卫生和医院层面的规定。在本文中，我们讨论了执业医师和公共卫生机构应向个人（尤其是有感染风险的人）提供的建议，以采取和实施预防措施，以应对潜在的下一次疫情高峰。关键词：合并症、应急计划、COVID-19、群体免疫、准备、疫苗接种、维生素、锌 S
MCHIAO：基于解决工程问题的混乱行为的修改后的冠状病毒群体 - Aquila优化算法
摘要本文提出了一种混合修饰的冠状病毒群免疫Aquila优化算法（MCHIAO），该算法（MCHIAO）编译了增强的冠状病毒群免疫优化器（ECHIO）算法和Aquila Optimizer（AO）。作为具有竞争性人类的优化算法之一，冠状病毒群免疫优化器（CHIO）超过了其他一些以生物为灵感的算法。与其他优化算法相比，CHIO显示出良好的结果。然而，CHIO与局部Optima相关，并且大规模全球优化问题的准确性降低了。另一方面，尽管AO具有显着的本地剥削能力，但其全球勘探能力却没有必要。随后，提出了一种新型的元疗优化器，修饰的冠状病毒群kepira优化器（MCHIAO），以克服这些限制并将其适应以解决特征选择挑战。在本文中，提出了三个主要的增强功能，以克服这些问题并达到更高的最佳结果，这些结果是分类的情况，使用混乱系统增强了新基因的价值方程，并受到了冠状病毒的混乱行为的启发，并产生了一种新的公式，以开关开关和狭窄的利用。MCHIAO证明，除了AO和CHIO之外，还值得十种众所周知的最著名的最先进的优化算法（GoA，MFO，MPA，GWO，GWO，HHO，HHO，HHO，HHO，WOA，IAO，NOA，NOA，NOA，NGO）。Friedman平均水平和Wilcoxon统计分析（P值）均在所有最新算法测试23个基准功能上进行。Wilcoxon测试和Friedman在29 CEC2017功能上也进行了。此外，在10 CEC2019基准功能上进行了一些统计检验。六个现实世界中的问题用于验证所提出的MCHIAO针对相同的十二个最先进的算法。在经典函数上，包括24个单峰和44个多模式函数，分别评估了混合算法MCHIAO的剥削性和探索性行为。使用Wilcoxon Rank -sum检验计算的P值证明了所提出的所有功能的统计学意义，因为发现这些P值小于0.05。
耐多药的扩展光谱β-内酰胺酶（ESBL） - 在乳制牛群中产生大肠杆菌：分布和抗菌抗性曲线
摘要：这项研究调查了延伸谱β-内酰胺酶（ESBL）的存在，分布和抗菌抗性谱，在意大利北部的乳制品群中生产大肠杆菌。收集了临床健康的犊牛，母亲和接受乳腺炎处理的奶牛的粪便，以及水，环境样品和废物牛奶的粪便，并在Chromagar TM ESBL板上接受了细菌培养。进行了问卷调查以识别风险因素。通过MALDI-TOF MS将分离株鉴定为大肠杆菌，并进行双盘协同测试（DDST）和最小抑制浓度（MIC）测定。结果，从37个（75.67％）小牛的28个粪便中分离出ESBL大肠杆菌，3（66.67％）处理过的奶牛的粪便，14个（57.15％）环境样本中的8个（57.15％）和废牛奶。所有ESBL分离株均显示出多种电阻，并被归类为抗多药（MDR）。确定了ESBL大肠杆菌选择和扩散的几种危险因素，包括缺乏对小牛喂养和住房设备的常规清洁，将废牛奶施用到雄性小牛和毛毯干牛治疗。总而言之，这项研究强调了大多数奶牛粪便中MDR，ESBL大肠杆菌的存在及其与不同样品来源的关联。因此，增加了抗生素的审慎使用，采用适当的农场卫生和生物安全措施也可能有助于防止Esbl E. Coli在牧群中的传播和传播。
推进住宅领域能源标签
本报告旨在协助市政当局和更高级别的政府实施 HERD 计划。它提供了能源效率披露和评级系统的国际案例，以支持国内计划的制定。它提供了 HERD 计划的主要优势、障碍和参与者。它还提供了清洁空气伙伴关系 2022 年全国 HERD 调查的结果以及消费者在访问 HERD 计划方面的偏好和体验的主要发现。最后，该报告为规划、实施和评估 HERD 计划提出了实用的路线图。
改良型 COVID-19 疫苗的有效性以及针对 SARS-CoV-2 的 Omicron BA.1 和 BA4-5 变体建立群体免疫的能力
摘要：新型 SARS-CoV-2 变体的出现引发了人们对 COVID-19 疫苗接种计划能否在人群中建立足够的群体免疫水平的担忧。本研究评估了改良疫苗在预防 SARS-CoV-2 感染方面的有效性以及改良疫苗对新出现的 Omicron 变体建立群体免疫的能力。进行了系统的文献综述，以估计使用针对 Omicron 变体的改良疫苗预防 SARS-CoV-2 感染的绝对疫苗有效性 (aVE)。通过考虑以下因素来评估改良疫苗建立群体免疫的能力：aVE、SARS-CoV-2 的 Ro 值和非药物干预 (NPI) 的使用。本研究发现，基于荟萃分析的 aVE 在预防重症和 SARS-CoV-2 感染方面分别为 56-60% 和 36-39%。未经非药物干预 (NPI) 处理，改良疫苗无法对 Omicron BA.1 和 BA.4-5 变体产生群体免疫。改良疫苗只有在达到 80% 以上的疫苗接种覆盖率、使用效果更好的 NPI 且人群中 20-30% 的个体已经受到 SARS-CoV-2 保护的情况下才能产生群体免疫。必须开发出效果更好的新型改良 COVID-19 疫苗，以预防 SARS-CoV-2 感染，从而提高人群中对新出现的 SARS-CoV-2 变体的群体免疫水平。
使用生物启发的磷虾牛群和人工藻类优化的神经网络方法
摘要如今，癫痫是慢性严重神经系统疾病之一。它已在大脑信号分析的帮助下被识别。借助电皮质学（ECOG），脑电图（EEG）记录大脑信号。来自大脑信号，大脑功能异常是一项更具挑战性的任务。传统系统正在消耗更多时间来预测异常的大脑模式。因此，在本文中，有效的生物启发的机器学习技术可用于以最大的识别精度从脑电图信号中预测癫痫发作。最初，通过将电极放在头皮上来收集患者脑图像。从大脑信号中，提取了不同的特征，这些特征在选择最佳特征的磷虾群算法的帮助下进行了分析。使用人工藻类优化的一般对抗网络处理所选功能。网络识别复杂和异常的癫痫发作模式。然后检查了讨论的最新方法的模拟结果。
让我们谈谈疫苗最终副本
Resources: Why vaccinate: https://publichealthcollaborative.org/resources/messaging-recommendations-to-encourage-routine-childhood-vaccinations/ Vaccine risks: https://www.cdc.gov/vaccines/parents/why-vaccinate/vaccine-decision.html; https://immunitycommunitywa.org/faqs/ hooping咳嗽：https：//www.dhs.wisconsin.gov/publications/p02259.p02259.pddf疫苗一次https://www.cdc.gov/vaccinesafety/concerns/multiple-vaccines-immunity.html疫苗安全：https：//wwwww.cdc.gov/vaccines/parents/parents/parents/parents/parents/why-vaccinate/why-vaccinate/vaccinate/vaccine/vaccine-decision.html很多Ats： https://www.cdc.gov/vaccines/parents/why-vaccinate/vaccine-decision.html; https://www.dhs.wisconsin.gov/immunization/childhood.html Childhood vaccine questions: https://www.mayoclinic.org/healthy-lifestyle/infant-and-toddler-health/in-depth/vaccines/art-20048334 Brown County Public Health: https://www.browncountywi.gov/departments/public-healt/general-ingerformation/immunizations/推荐学校的疫苗：https：//wwwww.dhs.wisconsin.gov/immunization/immunization/reqs.htm herd herd herd herd免疫。 https://my.clevelandclinic.org/health/articles/22599-herd-immunity
基于可再生能源的微电网系统频率控制...
本文讨论了一种使用分数阶 PID 控制器的微电网系统控制频率方案。所提出的微电网系统由光伏系统、风力涡轮发电机、柴油发电机、燃料电池和不同的存储系统（如电池储能系统和飞轮储能系统）组成。本文的主要目标是通过应用所提出的控制器来限制频率和功率偏差，该控制器有五个参数需要通过优化技术确定。Krill Herd 算法用于使用平方误差积分确定最佳分数阶 PID 控制器参数。对遗传算法和 Krill Herd 进行了比较，得到的模拟结果表明，所研究的基于控制器的 Krill Herd 在功率和频率偏差波动较少方面优于遗传算法。
书籍：我们希望它们被感染。失败的对畜群免疫的追求如何导致医生拥抱反疫苗运动，并使美国人蒙蔽了库维德的威胁
“自然感染”这本书是由一位受过美国培训的医生辩称，流行病学家和其他医生在大流行中宣布的，Covid-19感染是一件好事（因为它会在人口中积累群群的豁免权），部分原因是在突出的医生中造成了更大的选择，而这是在此过程中更加危害，而这是不断的选择，而不仅会造成这种危害，而且不断地不在又有进一步的选择。这本书摘自2020年6月的一份声明Paul E Alexander，Paul E Alexander是在美国卫生与公共服务部工作的流行病学教授。亚历山大教授在谈论儿童和青少年。当时接受了智慧（疫苗可用的几个月），是年轻的患者感染了SARS-COV-2，疾病温和的疾病和并发症的风险较低。因此，他认为，保护老年人和脆弱的关键策略可能是确保所有或最健康的儿童和年轻人都遇到了Covid-19作为自然感染。
11.B 废物特性 II.Bl 物理和...
OB/OD 单位处理的废物包括可使用和不可使用的弹药。可使用弹药包括军事训练演习和专门武器测试中使用的弹药。这些弹药包括（但不限于）点火器、弹药筒、炮弹、照明弹、火箭、烟雾弹、炸弹、推进剂和烟火。HERD 设施产生的废物包括（但不限于）研究和开发 (R & D) 实验炸药和传统炸药，例如 TNT、Comp B、Oetol 和 Tritonal。研发炸药包括 AFX 1100、AFX 453、AFX 931、PBXN 109、AFX 931-M 和 TNT /SNQ。表 II-1 列出了通用标准含能材料的基本成分，以及 HERD 生成的实验炸药。表 11-1 代表了可在埃格利夫尔 EAFB 处理的特定弹药的典型组件。