XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHUN
从新冠疫情中吸取的教训可避免下一次全球危机
Asmaa Samir Abbas Mohamed（IFRC）、Nur Hayati Ahmad（IFRC）、Rania Alerksoussi（IFRC）、Ayham Alomari（加拿大红十字会）、Malak Atkeh（IFRC）、Ghulam Muhammad Awan（IFRC）、Thierry Balloy（IFRC）、Susana Arroyo Barrantes（IFRC）、Laura Bastianetto（意大利红十字会）、Suzanne Bernard（IFRC）、Anna Bowen（IFRC）、Hanna Butler（IFRC）、Luke Caley（IFRC）、Ruben Cano（IFRC）、William Carter（IFRC）、Richard Casagrande（IFRC）、Michael Charles（IFRC）、Chang Hun Choe（IFRC）、Alexandre Claudon de Vernisy（IFRC）、Walter Cotte（IFRC）、Adelaide Davis（IFRC）、Dorien Irene Dolman（IFRC）、Olga Dzhumaeva（IFRC）、Hosam Faysal（IFRC）、Gefra Fulane（IFRC）、Fred Fulton (IFRC), Gantsetseg Gantulga (IFRC), Elias Ghanem (IFRC), Katie Greenwood (IFRC), Andra Gulei (British Red Cross), Caroline Holt (IFRC), Maryann Horne (British Red Cross), Ariel Kestens (IFRC), Alka Kapoor Sharma (IFRC), Mercy Laker (IFRC), Maria Victoria Langman (IFRC), Heather Marie Leson (IFRC), Necephor Mghendi (IFRC), Simon Missiri (IFRC), Danger Nhlabatsi (Baphalali Eswatini Red Cross), Carrie Nielsen (IFRC), Zeade Leonard Nioule (IFRC), Klaus Nørskov (Danish Red Cross), Diana Ongiti (IFRC), Diana Oviedo (IFRC), Jason Peat (IFRC), Nora Peter (IFRC), Bhanu Pratap (IFRC), Rachel Punitha (IFRC), Ahmed Ragaey (Egyptian Red Crescent), Elkhan Rahimov (IFRC), Udaya Kumar Regmi (IFRC), Daniel Alfredo Rejas Untiveros (IFRC), John Roche (IFRC), Mey El Sayegh (IFRC), Ivar Schram (IFRC), Sharonya Sekhar (Canadian Red Cross), Ezekiel Simperingham (IFRC), Marjorie Sotofranco (IFRC), Coree Steadman (IFRC), Molefi Takalo (South African Red Cross Society), Papemoussa Tall (IFRC), Gabrielle Taylor (British Red Cross), Charlotte Tocchio (IFRC), Bhupinder Tomar (IFRC), Adesh Tripathee (IFRC), Annkatrin Tritschoks (German Red Cross), Stephen Wainwright (IFRC), Sanjula Weerasinghe (IFRC).
从 COVID-19 疫情中吸取的教训可避免下一次全球危机
Asmaa Samir Abbas Mohamed (IFRC)、Nur Hayati Ahmad (IFRC)、Rania Alerksoussi (IFRC)、Ayham Alomari (加拿大红十字会)、Malak Atkeh (IFRC)、Ghulam Muhammad Awan (IFRC)、Thierry Balloy (IFRC) , Susana Arroyo Barrantes (IFRC), Laura Bastianetto (意大利红十字会), Suzanne Bernard (IFRC), Anna Bowen (IFRC)、Hanna Butler (IFRC)、Luke Caley (IFRC)、Ruben Cano (IFRC)、William Carter (IFRC)、Richard Casagrande (IFRC)、Michael Charles (IFRC)、Chang Hun Choe (IFRC)、Alexandre Claudon de Vernisy (IFRC)、Walter Cotte (IFRC)、Adelaide Davis (IFRC)、Dorien Irene Dolman (IFRC)、Olga Dzhumaeva (IFRC)、Hosam Faysal (IFRC)、Gefra Fulane (IFRC)、Fred Fulton (IFRC)、Gantsetseg Gantulga (IFRC)、Elias Ghanem (IFRC)、Katie Greenwood (IFRC)、Andra Gulei (英国红十字会)、Caroline Holt (IFRC)、Maryann Horne （英国红十字会）、Ariel Kestens (IFRC)、Alka Kapoor Sharma (IFRC)、Mercy Laker (IFRC)、Maria Victoria Langman (IFRC)、Heather Marie Leson (IFRC)、Necephor Mghendi (IFRC)、Simon Missiri (IFRC)、Danger Nhlabatsi (Baphalali Eswatini Red Cross)、Carrie Nielsen (IFRC)、Zeade Leonard Nioule (IFRC)、Klaus Nørskov (丹麦红十字会)、Diana Ongiti (IFRC) )、Diana Oviedo (IFRC)、Jason Peat (IFRC)、Nora Peter (IFRC)、Bhanu Pratap (IFRC)、Rachel Punitha (红十字与红新月联会)、艾哈迈德·拉盖 (埃及红新月会)、埃尔汗·拉希莫夫 (红十字与红新月联会)、乌达亚·库马尔·雷格米 (红十字与红新月联会)、丹尼尔·阿尔弗雷多·雷哈斯·温蒂罗斯 (红十字与红新月联会)、约翰·罗奇 (红新月会)、梅伊·埃尔·萨耶 (红十字与红新月联会)、伊瓦尔·施拉姆 (红十字与红新月联会) )、Sharonya Sekhar（加拿大红十字会）、Ezekiel Simperingham（IFRC）、Marjorie Sotofranco（IFRC）、Coree Steadman (IFRC)、Molefi Takalo (南非红十字会)、Papemoussa Tall (IFRC)、Gabrielle Taylor (英国红十字会)、Charlotte Tocchio (IFRC)、Bhupinder Tomar (IFRC)、Adesh Tripathee (IFRC)、Annkatrin Tritschoks (德国) ) 红十字会)、史蒂芬·温赖特 (IFRC)、桑朱拉·韦拉辛格 (Sanjula Weerasinghe) (IFRC)。
湿度对作物生长和生产影响的分析...
PTG 内部的一些人在这项工作上留下了清晰的印记。克里斯·范温登和杰拉德·威尔斯在讨论中的投入以及他们对各种手稿的评论尤其有价值。我还要感谢 PTG 温室气候部门的直接同事。我特别感谢 Ad de Koning 和 Elly Nederhoff 的建设性批评。我要感谢 CABO 的 Pieter van de Sanden 对气孔传导测量的实施和数据处理做出的贡献。在进行许多观察的过程中，实习生和各种研究助理提供了很多合作，其中我想特别提到冈尼·伯格曼（Gonnie Bergman）。威廉·范·温登（Willem van Winden）做出了重大贡献，尽管论文的某些部分不断流动并且经常面临时间压力，他还是煞费苦心地根据英文文本和参考文献列表对整个论文进行了修改。博士。 AFRC Silsoe 研究所的 Bernard Bailey 进一步完善了英语语言。很明显，除了这些被点名的同事之外，还有许多其他人为这项研究的实施做出了贡献。在此，对 PTG 的统计学家、IT 专家、技术服务人员和花园工作人员表示感谢。本研究中使用的水果蔬菜被精美地描绘出来
疾病神经生物学
亨廷顿的疾病是一种常染色体，主要遗传的神经退行性疾病，原因是亨廷顿基因外显子1中CAG重复的扩展引起的。在区域萎缩之前的神经元变性和功能障碍会导致影响大脑大规模网络功能的纹状体和皮质回路受损。然而，这些疾病驱动的大规模连通性改变的演变仍然鲜为人知。在这里，我们使用静止状态fMRI来研究洪廷顿疾病的小鼠模型中几个相关脑网络中的功能连通性变化，以及它们在遵循疾病样表型进展的不同年龄如何受到影响。为此，我们使用了ZQ175DN Huntington的疾病小鼠模型的杂合（HET）形式，该模型概括了人类疾病病理的各个方面。基于种子和区域的分析在不同年龄的不同年龄，在3，6-，10个和12个月大的HET和年龄匹配的野生型小鼠上进行。我们的结果表明，在6个月大时期，连通性降低，最突出的区域（如肾后和扣带皮层）与默认模式的网络以及听觉和视觉皮层有关，这是关联皮层网络的一部分。在12个月时，我们观察到与体感皮质等区域中的连接性降低，与侧面皮质网络有关，而尾状壳（Caudate Pitamen）是皮层下网络的组成部分。此外，我们评估了huntington独特的ZQ175DN HET小鼠疾病样病理学对不同大脑区域和网络之间年龄依赖性连通性的影响，在那里我们证明了连通性强度遵循非线性的，倒置的U型模式，这是一种众所周知的U-SAPE模式，这是一种众所周知的发展现象。相反，神经病理学驱动的连接性改变，尤其是在默认模式和关联皮层网络中，功能连接性的年龄依赖性演变下降。这些发现表明，在亨廷顿疾病模型中，连通性的改变始于纹状体连通性变化之前的皮质网络畸变，仅出现在后来的年龄。在一起，这些结果表明，在啮齿动物中看到的年龄依赖性皮质网络功能障碍可能代表亨廷顿疾病进展中的相关病理过程。
人工智能与科学 5‘人工智能是一种炒作......
2018 年安永和微软的一份调查显示，荷兰政府在其人工智能愿景中引用了这两家公司的数据，86% 的荷兰公司表示人工智能对其行业产生了重大影响。科学得分略低：我们对近 1,500 名科学家的调查显示，三分之二的人（强烈）同意人工智能将从根本上改变科学的说法。医学、哲学和计算机科学领域的受访者最直言不讳，平均占 75%。数学家（48%）、律师（57%）和技术科学家（61%）则稍微保守一些。更有82%的研究人员认为人工智能在他们自己的领域内有着良好的发展机遇。在所考察的学科中（见第 7 页的方框），历史学家和数学家（令人惊讶的是）认为这种可能性最小：在 1 到 5 的范围内，他们的得分分别为 3.4 和 3.7。计算机科学（4.6）、医学和天文学（均为 4.4）学科得分最高。所有接受调查的学科的受访者都对人工智能对跨学科合作的贡献持积极态度。 “我确实看到了人工智能在人文学科领域的机遇，”一位历史学家回答了一个悬而未决的问题。 “尤其是在考古学和语言学等应用更广泛的领域。然而，我对人工智能在我所在领域的价值、机遇、可用性和道德性存在严重怀疑。对人工智能提出的问题，完全取决于提出这些问题的人。’研究人员补充说，为了提高这些问题的质量，如果荷兰的研究资助和推广体系能够更加重视创造力和跳出固有思维模式，这将会有所帮助。
AI和将军
充满热情，我们提出了这个QuickScan 1，它阐明了人工智能（AI）与药品行业之间的关系。在一个创新和技术进步迅速跟随彼此的时代，了解AI对药物整个生命周期的转变影响至关重要。这种QuickScan旨在首先研究AI在国内外药品行业中应用的趋势，发展和未来。从临床前检查到药物问题，我们从研究人员，医疗保健专业人员和患者的角度强调了AI的新作用。对于研究人员而言，AI是一种强大的工具，可以分析和解释复杂的数据集，从而使药物的开发更快，更有效。我们探讨了AI如何充当开创性发现的催化剂和研究过程的优化。对于医疗保健专业人员而言，AI代表了追求个性化医学的有前途的合作伙伴：我们研究了AI技术如何支持医生或药剂师做出良好思考的决策，在个人层面调整治疗计划并改善患者护理。最后，我们简要关注患者的观点，从而研究了AI对安全，有效和可访问药物的开发的影响。我们研究了技术进步如何改变患者及其医疗保健专业人员之间的相互作用，以一种更具包容性和面向患者的方法的看法。
后台沟通公关机构
本新闻稿中的某些声明、信念和观点具有前瞻性，反映了公司或公司董事（视情况而定）当前的预期和对未来事件的预测。就其性质而言，前瞻性陈述涉及各种风险、不确定性和假设，可能导致实际结果或事件与前瞻性陈述表达或暗示的结果或事件存在重大差异。这些风险、不确定性和假设可能会对本文描述的计划和事件的结果和财务影响产生不利影响。许多因素，包括但不限于监管部门批准延迟、需求、竞争和技术的变化，可能导致实际事件、表现或结果与预期发展存在重大差异。本新闻稿中关于过去趋势或活动的前瞻性陈述不应被视为表示此类趋势或活动将在未来继续下去。因此，公司明确表示不承担因预期变化或这些前瞻性陈述所依据的事件、条件、假设或情况的变化而发布本新闻稿中任何前瞻性陈述的任何更新或修订的义务或承诺。本公司或其顾问或代表、任何子公司或任何此类人士的官员或雇员均不保证此类前瞻性陈述所依据的假设没有错误，也不对本新闻稿中包含的前瞻性陈述的未来准确性或预测发展的实际发生承担任何责任。您不应过分依赖前瞻性陈述，这些陈述仅代表本新闻稿发布之日的观点。本文提及的所有 ONWARD Medical 设备和疗法（包括但不限于 ARC-IM ®、ARC-EX ® aRC-BCI™ 和 ARCTherapy™）均处于研究阶段，不可用于商业用途。
汇率与经济增长——两者之间可能关系的比较分析
1 澳大利亚 0.696666 1.933443 1.149393 25029.03 1181218 386021.4 2 奥地利 0.682675 1.889494 1.023064 28628.07 441389.3 193187.4 3 比利时 0.682675 1.471942 0.920279 37554.56 526430.5 235570.4 4 加拿大 0.978033 1.569318 1.212512 98753.86 1625361 731153.6 5 捷克共和国 17.07167 38.59842 25.91141 119535.2 367171.7 219103.6 6 丹麦 5.098131 10.59639 6.68557 16625.01 280838.7 116996.3 7 芬兰 0.618707 1.11751 0.792339 15647.27 238376.1 110182.1 8 法国 0.644185 1.369789 0.83916 84497.21 2765543 1078072 9 德国 0.682675 1.871328 1.01687 314570.1 4030399 1847972 10 GRC 0.086941 1.11751 0.459027 6847.866 341817.8 143714.7 11 匈牙利 74.73538 286.49 197.7077 85479.37 262041.8 162834.5 12 以色列 74.73538 286.49 197.7077 85479.37 262041.8 162834.5 13 爱尔兰 0.322786 1.200683 0.796804 7904.671 339477.5 99860.37 14 意大利 0.301092 1.11751 0.703161 195082.4 2326305 1199300 15 日本 79.79046 350.6777 165.9102 19521.82 5369479 2629702 16 韩国 310.5558 1401.437 849.4495 19521.82 1872132 661140.4 17 卢森堡 0.0125 1.471942 0.894173 1993.145 88574.89 21986.44 18 墨西哥比索 0.0125 18.66406 5.750747 88574.89 2266350 889229.5 19 荷兰比索 0.682675 1.642684 1.003958 51936.13 860688.8 382172 20 新西兰比索 0.715403 2.378751 1.447566 10875.06 180995.1 71662.34 21 挪威 4.939225 8.991654 6.634258 13057.83 340619.8 133275.3 22 波兰 0.95 4.346075 3.009694 226248.7 1039744 552488.1 23 PRT 0.122281 1.11751 0.635435 18320.86 316027.3 148818.7 24 SVK 0.709069 1.605086 1.021069 39563.45 165424 96361.94 25 ESO 0.345023 1.11751 0.710362 94839.19 1687613 738291.1 26 SWE 4.152192 10.32914 6.4192 18191.23 485284.1 180970.6 27 瑞士 0.888042 4.37295 1.751544 44869.24 534902.7 226181.5 28 土耳其 0.000011 3.020135 0.617803 62893.06 2007466 630117.1 29 英国 0.357143 0.779246 0.546114 114500.8 2798060 1052168 30 美国 1 1 1 1075884 18624475 8057415 31 瑞士192.93 691.3975 474.1951 41480.37 415398.4 192748.7 32 中国 1.498386 8.618743 5.987692 306861.5 19709788 5341534 33 哥伦比亚 1796.896 3054.122 2264.379 266073.6 688817.3 456197.8 34 EST 0.683499 1.117052 0.839817 8421.739 39135.97 22191.19 35 以色列谢克尔 0.001045 4.737825 2.676946 22370.85 318408.8 131419.9 36 俄罗斯 4.55915 67.05593 28.38137 867605.8 3768772 2221892 37 SVN 0.115053 1.012973 0.713589 22408.29 67574.53 44303.44
聚光灯下的海洋 - SWZ|海事
海军建设有潜力成为真正的顶级部门。很多国家都是发展中国家，想要保护自己的利益，看看很多亚洲、非洲、南美国家。为此，他们需要荷兰海军工业可以提供的海军舰艇，并且许多荷兰人可以通过这些舰艇过上美好的生活。政府政策科学委员会最近得出的结论是，荷兰作为一个航海国家，可以进一步加强其海军，从而推动海事部门的发展。达门海军造船厂建造了这些船只，但它们配备了许多其他荷兰公司的设备，例如阅读本期有关 Sycamore 的文章。这艘澳大利亚海军训练舰实际上是荷兰海军建设 400 年来的产物，这个行业必须不断地进行自我改造和更新。但正如经常发生的那样，海军建设再次面临陷入深谷的危险，大量知识和经验正在流失。直到婴儿和洗澡水一起被倒掉，这个行业必须以大量学费为代价来重建，因为事实证明世界和荷兰都离不开海军舰艇。新建造的投资已被大幅减少和推迟，以至于现在在某些领域的知识和经验太少，无法独立建造某些船舶。如果没有国外的专业知识，就不可能再建造新的潜艇。如果不及时投资皇家海军的其他舰艇，例如护卫舰、护卫舰和反水雷舰，在某些时候，我们在海军建设中所剩下的知识和经验将会流失。所以需要投资。现在经济再次表现良好，额外的资金正在流入政府的金库。同时投资海军建设，使该部门也有机会成长为顶级部门。
咨询备忘录在精神病中驾驶适应性的修订
为精神病/NVVP进行的工作组驾驶驾驶已调查了哪些考虑因素应在患有精神病问题的人中使用，以便能够发表有关驾驶健身的陈述。工作组已考虑了2016年7月14日批准的联合国公约障碍，中央政府致力于改善残疾人的地位。仍然说道路安全是主要重点。工作组的工作导致了以下见解和建议：•具有精神病问题的人群是如此多种多样和区分，以至于整个小组以及大部分地区的明确声明是不可能的。•个性化护理对于能够满足个人护理需求以及精神病患者的恢复选择至关重要。适合驾驶是这种个性化护理的一部分。•维度诊断，其中有更多功能和症状被思考和奏效，这是比分类诊断的首选方法。尽管精神病问题与诊断有关，但也与症状问题的物种和程度有关。•通用症状或特征（一般和非诊断特定特征），例如疾病洞察力，张力，疲劳，酒精和药物的处理以及使用药物的使用也很重要，因为诊断了幻觉或妄想等特定症状。•健康素养（健康技能）是主要是慢性疾病和日常功能的相对较新的愿景。这意味着人们具有足够的知识和技能来为自己的健康而采取行动。这个概念对于处理症状以及健康和安全的行为越来越重要。有关1.2下的更多解释，请参见rets修订版，p。 13。•建议工具1在库存，讨论和评估通用症状以及健康技能时，建议使用诸如信号计划和健康恢复行动计划（WRAP）之类的治疗干预措施。有关信号计划附录12的更多信息和包装附录13。第3章的建议（因素对精神病患者驾驶适应性的影响）和4个（精神病和合并症中不同类型药物的交通风险）纳入了第5章的建议（确定成人驾驶精神病患者患有精神病问题的适应性）。这就是为什么此处仅提出第5章的建议的原因。