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将在地区和州一级建立强大的数据管理系统，以监测和管理气候敏感疾病的物理，财务和流行病学概况。将在州一级建立一个最先进的健康和气候变化中心，该系统将确保实时数据收集，分析和报告，以跟踪气候变化的疾病事件加剧的疾病事件，例如人畜共患病，媒介疾病，热压力，热压力和呼吸疾病等。此数据的集成将为资源分配提供信息，医疗保健
主动机器人课程从在线人类演示中学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）允许机器人从人类用户学习技能，但是由于次优教学，尤其是未经训练的示威者，其有效性可能会受到影响。活跃的LFD旨在通过让机器人积极要求演示来增强学习来改善这一点。但是，这可能会导致各种任务情况之间的频繁上下文切换，从而增加了人类的认知负载并将错误引入演示。此外，很少有活跃的LFD研究研究这些主动查询策略如何影响人类教学以外的用户体验以外的方面，这对于开发有利于机器人学习和人类教学的算法至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了一种活跃的LFD方法，该方法通过课程学习（CL）优化了在线人类示范的查询顺序，在该方法中，示威者被指导在逐渐增加困难的情况下提供示范。我们在四个模拟的机器人任务中评估了我们的方法，并进行了稀疏的奖励，并进行用户研究（n = 26），以研究主动LFD方法对人类教学方面的教学绩效的影响，导致教学后教学适应性和教学可转移性。我们的结果表明，与其他三种LFD基准相比，就融合政策和样本效率的最终成功率而言，我们的方法显着提高了学习绩效。此外，我们的用户研究结果表明，我们的方法大大减少了人类示威者所需的时间，并减少了失败的演示尝试。与另一个活跃的LFD基线相比，它还可以增强在可见和看不见的情况下的指导后人类教学，这表明教学表现增强，更大的后指导教学适应性以及通过我们的方法实现的更好的教学可转移性。索引术语 - 从示范中学习；课程学习；积极的模仿学习；人类在环境中
从动态环境中多步操作任务的演示中的逻辑学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）是将类似人类技能授予机器人的有效框架。然而，设计一个能够无缝模仿，推广和反应在动态环境中长期地平线操纵任务的干扰的LFD框架仍然是一个挑战。为了应对这一挑战，我们提出了Logic-LFD，该逻辑LFD将任务和运动计划（TAMP）与动态运动原始词（DMP）的最佳控制配方相结合，从而使我们能够合并运动级别的Via-via-via-via-via-via-vie-vie-aint-vie-viarpoint规范并处理任务级别的变化或动态环境中的干扰。我们对我们提出的方法对几个基线进行了比较分析，从而评估了其在三个长马操纵任务中的概括能力和反应性。我们的实验证明了逻辑LFD的快速概括和反应性，用于处理任务级别的变体和长距离操纵任务中的干扰。项目网页：https：//sites.google.com/view/logic-lfd
社区药房临床服务培训主管
在NICE指南中规定的重度共同19的因素；它正在以适当的间隔为潜在的符合条件的患者提供测试；而且，这一要求不超过合格患者所需的合理所需的要求。•符合条件的患者每次咨询只能接受一盒五个LFD测试。•LFD服务 - 英格兰社区药房（cpe.org.uk）
横向流动技术对灭活裂谷热病毒疫苗评价的敏感性与血清中和试验比较。世界兽医杂志，10（2）：165-169。
裂谷热 (RVF) 是一种人畜共患的蚊媒布尼亚病毒性疾病，与反刍动物的高流产率、新生儿死亡、胎儿畸形以及人类的轻度至重度疾病有关。疫苗接种显著降低了疫情期间母羊的流产率和新生羔羊的死亡率，并在牛中诱导了免疫力。灭活 RVF 疫苗的评估需要体内和体外技术。本研究旨在通过参考血清评估横向流动装置 (LFD) 与血清中和试验 (SNT) 的敏感性，以确定接种灭活 RVF 疫苗的绵羊的体液免疫反应。在三组绵羊中接种了三批灭活 RVF 疫苗。然后每周采集它们的血清样本，并进行 SNT 和 LFD 检测。结果发现，在1：128稀释度的血清中LFD的灵敏度为95%，而接种后第四周进行的SNT显示抗体滴度分别为32、64和32。而疫苗批次1、2和3在1：32、1：128和1：64稀释度时LFD的灵敏度为95%。这些结果表明，LFD可用于检测接种绵羊对裂谷热病毒灭活疫苗的免疫应答，并且将来可以将其改进为定量检测。关键词：横向流动装置，裂谷热病毒，RVFV灭活疫苗，疫苗评价
2020年至2023年商业计划服务：消防与救援...
我们要做的事情：•LFD有助于预防访问城市的公民和非居民的生命和伤害，以及由于火灾和自然灾害而减少财产损失。•14个消防厅的船员应对城市中的火灾和其他紧急情况。通信与调度中心确保响应迅速并针对紧急情况的性质。•员工和设备由设备和培训部门保持在优越的服务水平。进一步与紧急服务的服务有关，LFD还响应非紧急事件，例如露天烧伤投诉和一氧化碳呼叫。重要的是要注意许多消防员还在该部门的专业团队中服务，从而使LFD响应危险的材料电话，水和冰救援电话和技术救援电话，并充当现有消防司资源中的备用通信运营商。
期刊预校样
摘要：微机电系统 (MEMS) 的最新进展为生物和化学分析物的无标记检测 (LFD) 带来了前所未有的前景。此外，这些 LFD 技术提供了设计高分辨率和高通量传感平台的潜力，并有望进一步小型化。然而，将生物分子固定在无机表面上而不影响其传感能力对于设计这些 LFD 技术至关重要。目前，自组装单层 (SAM) 的共价功能化为提高检测灵敏度、可重复性、表面稳定性和结合位点与传感器表面的接近度提供了有希望的途径。在此，我们研究了使用化学气相沉积 3-（缩水甘油氧基丙基）-三甲氧基硅烷 (GOPTS) 作为多功能 SAM 对 SiO 2 微悬臂阵列 (MCA) 进行共价功能化，以实现具有皮克灵敏度的碳水化合物-凝集素相互作用。此外，我们证明了使用传统压电微阵列打印机技术将聚糖固定到 MCA 是可行的。鉴于糖组的复杂性，以高通量方式发现样本的能力使我们的 MCA 成为分析碳水化合物-蛋白质相互作用的稳健、无标记和可扩展的方法。这些发现表明，GOPTS SAM 为 MEMS 提供了合适的生物功能化途径，并提供了可以扩展到各种 LFD 技术以实现真正高通量和高分辨率平台的原理证明。
从制造任务的演示中有效学习
制造业最近从大规模生产到大规模定制的范式的转变需要经常根据市场需求重新配置和重新编程。这些任务通过时间，准确性和能源效率的关键指标进行评估。但是，传统的编程方法要求现场机器人专家以及大量的时间和资源投资，增加了停机时间和成本。从示范中学习（LFD）是一种潜在的替代方案，它使机器人能够通过人类的示威来获取任务[1]。然而，现有的LFD方法的效率通常受到演示质量的阻碍，通常无法满足关键指标。这些演示通常较慢，并且由于不同任务阶段的速度需求变化，因此不能统一加速[2]。此外，这些演示中的固有噪音直接影响人类老师意图的编码准确性。因此，在不妥协的情况下过滤这种噪声变得不平凡。现有的LFD方法可能会在准确性和时间之间进行次优的权衡。此外，指示高能量征服的高射击轨迹是嘈杂示范的经常结果。尽管学习算法可以在某种程度上减轻这些混蛋的尖峰，但它会阻碍学习效率。平衡混蛋最小化并遵守原始演示路径是当前LFD方法难以有效解决的复杂任务。
国防中的 COVID-19 测试和英国武装部队中的阳性病例 2022 年 3 月 31 日：主要报告
全部 545,334 496,869 48,465 海军 39,555 36,169 3,386 陆军 313,467 301,158 12,309 英国皇家空军 2,506 2,242 264 英国战略司令部 163,424 156,521 6,903 其他 26,382 779 25,603 来源：最高预算 (TLB) 每周回报。1 “其他”包括国防电子和零部件局、国防设备和支持、国防基础设施组织、国防核组织、国防科学技术实验室、总部、石油和管道局、潜艇运载局、英国水文办公室。2 人员每周报告一次检测，因此自疫情开始以来，人员可能已经接受过不止一次 COVID 检测。3 不包括用于检测国防站点人员的横向流动装置 (LFD) 检测或政府为实现免费 LFD 检测而采取的举措。4 2022 年 2 月 25 日之前，陆军检测数据包括 PCR 和 LFD 检测。
国防中的 COVID-19 测试和英国武装部队中的阳性病例 2022 年 4 月 28 日：主要报告
全部 546,891 497,232 49,659 海军 39,914 36,504 3,410 陆军 313,467 301,158 12,309 英国皇家空军 2,506 2,242 264 英国战略司令部 163,424 156,521 6,903 其他 27,580 807 26,773 来源：最高预算 (TLB) 每周回报。1 “其他”包括国防电子和零部件局、国防设备和支持、国防基础设施组织、国防核组织、国防科学技术实验室、总部、石油和管道局、潜艇运载局、英国水文办公室。2 人员每周报告一次检测，因此自疫情开始以来，人员可能已经接受过不止一次 COVID 检测。3 不包括用于检测国防站点人员的横向流动装置 (LFD) 检测或政府为实现免费 LFD 检测而采取的举措。4 2022 年 2 月 25 日之前，陆军检测数据包括 PCR 和 LFD 检测。