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国防中的 COVID-19 检测和英国武装部队中的阳性病例 2022 年 4 月 14 日：主要报告
全部 546,644 497,116 49,528 海军 39,791 36,389 3,402 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 27,456 806 26,650 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。
动态环境中的操纵器技能再现的自适应框架
摘要 - 在不确定和动态环境中的机器人技能学习和执行是一项具有挑战性的任务。本文提出了一个自适应框架，该框架结合了从演示中学习（LFD），环境状态预测和高级决策。主动的适应性阻止了反应性适应的需求，这落在环境中的变化之后而不是预期它们背后。我们提出了一种新颖的LFD表示，即弹性拉普拉斯轨迹编辑（ELTE），它不断地适应轨迹形状，以预测未来状态的预测。然后，使用无用的卡尔曼过滤器（UKF）和Hidden Markov模型（HMM）的高级反应性系统可防止基于离散决策集的动态环境的当前状态中的不安全执行。我们首先在模拟中验证我们的LFD表示，然后在36个真实世界中使用腿部移动操纵器在实验中评估整个框架。我们在环境中不同的动态变化下显示了拟议框架的效率。我们的结果表明，所提出的框架会产生强大而稳定的自适应行为。
对急诊入院的人工智能驱动的 COVID-19 分类进行真实世界评估：无实验室和高通量筛查解决方案的外部验证和操作评估 Andrew AS Soltan 博士 MB BChir 1,2 Jenny Yang MSc 3 Ravi Pattanshetty 博士 FRCEM 1 Alex Novak 博士 FRCEM 1 Yang Yang 博士 DPhil 3 Omid Rohanian 博士 PhD 3 Sally Beer 1 Marina A. Soltan 博士 MRCP 5,6 David R. Thickett 教授 FRCP 5,6 Rory Fairhead 博士 BA 4 CURIAL 转化合作组织 Tingting Zhu 博士 DPhil 3 David W. Eyre 教授 DPhil 1,7,8 David A. Clifton 教授 DPhil 3 附属机构：
摘要背景患者 COVID-19 状态的不确定性导致治疗延迟、院内传播和医院的运营压力。但是，批量处理的实验室 PCR 测试的典型周转时间仍然为 12-24 小时。尽管快速抗原横向流动检测 (LFD) 已在英国急救环境中得到广泛采用，但灵敏度有限。我们最近证明，AI 驱动的分类 (CURIAL-1.0) 可以使用抵达医院后 1 小时内常规获得的临床数据进行高通量 COVID-19 筛查。在这里，我们旨在确定与标准护理相比的运营和安全性改进，使用针对通用性和速度优化的更新算法在四个 NHS 信托机构中进行外部/前瞻性评估，并在英国急诊室部署一种新的无实验室筛查途径。方法我们对 CURIAL-1.0 中的预测因子进行了合理化，以分别优化通用性和速度，开发了具有生命体征和常规实验室血液预测因子（FBC、U&E、LFT、CRP）的 CURIAL-Lab 以及仅具有生命体征和 FBC 的 CURIAL-Rapide。在训练期间，模型被校准到 90% 的灵敏度，并针对朴茨茅斯大学医院、伯明翰大学医院和贝德福德郡医院 NHS 信托的非计划入院情况进行了外部验证，并在英国 COVID-19 疫情第二波期间在牛津大学医院 (OUH) 进行了前瞻性验证。使用首次进行的血液测试和生命体征生成预测值，并与确认性病毒核酸检测进行比较。接下来，我们回顾性评估了一种新的临床途径，将患者分类到模型预测或 LFD 结果为阳性的 COVID-19 疑似临床区域，并将灵敏度和 NPV 与单独的 LFD 结果进行比较。最后，我们部署了 CURIAL-Rapide 和经批准的即时诊断 FBC 分析仪（OLO；SightDiagnostics，以色列），在约翰拉德克利夫医院急诊科（英国牛津）提供无需实验室的 COVID-19 筛查，这是信托机构认可的服务改进。我们的主要改进结果是获得结果的时间可用性；次要结果是根据 PCR 参考标准评估的敏感性、特异性、PPV 和 NPV。我们将 CURIAL-Rapide 的性能与标准护理中的临床医生分诊和 LFD 结果进行了比较。结果 72,223 名患者符合外部和前瞻性验证站点的资格标准。各信托机构的模型性能一致（CURIAL-Lab：AUROC 范围 0.858-0.881；CURIAL-Rapide 0.836-0.854），朴茨茅斯大学医院的灵敏度最高（CURIAL-Lab：84.1% [95% Wilson 评分 CIs 82.5-85.7]；CURIAL-Rapide：83.5% [81.8 - 85.1]），特异性为 71.3%（95% Wilson 评分 CIs：70.9 - 71.8）和 63.6%（63.1 - 64.1）。对于 2021 年 12 月 23 日至 2021 年 3 月 6 日期间在 OUH 入院常规护理中接受 LFD 分诊的 3,207 名患者，联合临床路径将灵敏度从 56 提高。仅 LFD 为 9%（95% CI 51.7-62.0），而 CURIAL-Rapide 为 88.2%（84.4-91.1；AUROC 0.919），CURIAL-Lab 为 85.6%（81.6-88.9；AUROC 0.925）。2021 年 2 月 18 日至 2021 年 5 月 10 日期间，520 名患者前瞻性地接受了即时临床 FBC 分析，其中 436 名患者在常规护理中接受了确认性 PCR 检测，10 名（2.3%）检测呈阳性。从患者到达到获得 CURIAL-Rapide 结果的中位时间为 45:00 分钟（32-64），比 LFD 快 16 分钟（26.3%）
低碳水化合物饮食与低
这项系统评价评估了低碳水化合物饮食（LCD）与低脂饮食（LFD）的比较疗效，以改善2型糖尿病（T2DM）或前糖尿病患者的血糖控制，体重管理和脂质谱。包括七项涉及不同种群的随机对照试验，饮食干预措施从非常低碳水化合物的生酮（LCK）饮食（通常占碳水化合物总热量摄入量的10％，脂肪较高的脂肪和中度蛋白质）到适度的碳水化合物治疗方案（30-45％的平均卡路里）。LFD优先考虑碳水化合物的摄入量（占总卡路里的50-60％），脂肪降低（<20-30％）和中等蛋白质（15-20％）。在整个研究中，与LFD相比，LCD始终显示出较大的HbA1c，空腹葡萄糖和甘油三酸酯的降低以及高密度脂蛋白胆固醇的增加。此外，LCD与使用糖尿病药物使用的显着降低有关，突出了其降低药理依赖性并改善代谢结果的潜力，包括增强的胰岛素敏感性和降低炎症。尽管长期结局和依从性的差异，但LCD还是成为管理T2DM的传统饮食方法的一种有希望的替代方法。有必要进行进一步的研究，以探索改善饮食依从性的策略，例如行为干预和技术支持，并评估长期可持续性，包括它们对心血管健康和生活质量的影响。这些发现强调了LCD在糖尿病管理中的变革潜力，并强调了对个性化饮食方法的需求。
长马机器人任务的编程编程
摘要。从演示中学习（LFD）的程序化学习的目的是学习一种编程语言的策略，该策略可用于从一组用户演示中控制机器人的行为。本文提出了一种新的程序化LFD算法，该算法针对长马机器人任务，该任务需要具有复杂控制流结构的合成程序，包括具有多个条件性的嵌套循环。我们提出的方法首先学习了一个程序草图，该程序草图捕获了目标程序的控制流，然后使用LLM引导的搜索步骤完成了此草图，该过程结合了一种新技术，以证明编程划分问题的不实现性。我们已经在一种名为Prolex的新工具中实施了我们的方法，并在涉及复杂任务和环境的120个基准上进行了全面的实验评估结果。我们表明，鉴于120秒的限制，Prolex可以在80％的情况下找到与示范一致的程序。此外，对于返回解决方案的81％的任务，Prolex只能通过一个演示找到地面真相计划。相比，CVC5是一种语法引导的合成工具，即使在给出了地面真相计划草图时，CVC5也只能解决25％的案例，而基于LLM的方法GPT-Synth无法解决由于环境复杂性而无法解决任何任务。
基于CRISPR-CAS13A系统，为禽流感病毒建立快速的视觉检测方法
迅速，特定且敏感地检测禽流感病毒（AIV），这项研究建立了一种基于定期群散布的短palindromic重复序列（CRISPR）和CRISPR相关蛋白13A（Cas13a）的重组酶辅助扩增（RAA）的视觉检测方法。在这项研究中，根据AIV核蛋白（NP）基因的保守序列设计了特定的引物和CRRNA RNA（CRRNA）。raa技术用于放大目标序列，并通过侧流量尺（LFD）视觉检测到放大产物。评估了Raa-Crispr-Cas13a-lfd的特定峰，敏感性和可重复性。同时，使用该方法和聚合酶链反应（PCR） - 琼脂糖电泳方法检测临床样品，并计算了两种检测方法的重合速率。结果表明，RAA-CRISPR-CAS13A-LFD方法可以实现目标基因片段的特定扩增，并且可以通过LFD视觉观察到检测结果。同时，与感染性支气管炎病毒（IBV），传染性喉咙痛病毒（ILTV）和纽卡斯尔病毒病毒（NDV）没有交叉反应。灵敏度达到10 0拷贝/ µL，比PCR-琼脂糖电泳方法高1,000倍。临床测试的巧合率为98.75％，总反应时间约为1小时。在这项研究中建立的RAA-CRISPR-CAS13A-LFD方法具有快速，简单，强大的特异性和高灵敏度的优点，这为AIV检测提供了新的视觉方法。
引用：Najomtien，P.，Phoksawat，W.，Khammanthoon，S.，Klasuk，W.，Srisurat，N.，Chattagul，S.，Photisap，C.，Pipattanaboon，C.
经验较低的人可能无法将假单胞菌与其他密切相关的假单胞菌属分化。或Burkholderia spp。此外，培养方法至少需要3-7天才能确定可能为时已晚的细菌，并且共同感染或污染可能是一个很大的障碍，因为B. pseudomallei的生长非常慢。5–7因此，对于患者，尤其是在败血症病例中，早期识别和治疗是必需的。血清学技术已经开发出用于诊断黑凝集病（例如间接血凝（IHA），免疫荧光测定法（IFA）和酶连接的免疫吸收测定法（ELISA）的血清学技术。这些具有敏感性和特异性的方法尚未开发用于早期诊断。8–10已经开发了一种分子技术聚合酶链反应（PCR），但由于其直接检测血液中的假单胞菌的敏感性较低，因此并非常规实践。11横向流动式插电（LFD）是一种检测方法，可以在5-10分钟内通过裸眼来读取作为护理点测试（POCT），不需要特殊的训练。2014年，Raymond L.等。报道了使用B. pseudomallei Capsular多糖（CPS）作为临床患者样品检测的抗原的原型LFD分析的原型。这些技术的特异性高达97.2％（35/36），检测极限与ELISA在0.2 ng/ml时相当。12，当使用临床样品时，它给出了低灵敏度。开发了几种用于检测假子芽孢杆菌的PCR分析，需要3-6小时。对于常规诊断而言，结果并不令人印象深刻。11 div>
协调需求管理策略 (CNMS) 技术参考
2.1.1. 发现前阶段更新................................................................................................ 4 2.1.2. 发现后会议阶段更新........................................................................................ 5 2.1.3. 资助范围确定阶段更新........................................................................................ 5 2.1.4. FIRM 生产阶段更新........................................................................................ 6 2.1.5. 初步发行阶段更新.................................................................................................... 6 2.1.6. 修订后的初步发行阶段更新.................................................................................... 7 2.1.7. LFD 发行阶段更新............................................................................................. 7 2.1.8. BLE 和 LSAE 阶段更新............................................................................................. 8 2.1.9. 等级清单............................................................................................................. 9 2.1.10. 洪水风险产品跟踪............................................................................................. 9 2.1.11. MT-1 和 MT-2 集成工作流程 ...................................................................................... 9 2.1.12. 验证评估 ...................................................................................................... 10 2.1.13. NVUE 指标计算和报告 ................................................................................ 10 2.1.14. CNMS 请求 ................................................................................................ 10 2.2. 数据输入 ................................................................................................................ 11
国防冠状病毒病例 2022 年 5 月 12 日版 - GOV.UK
全部 546,957 497,232 49,725 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 27,646 807 26,839 来源：最高级别预算 (TLB) 每周报告。1“其他”包括国防电子和元件局、国防设备和支援、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人员每周报告一次测试，因此自疫情开始以来，人员可能已经接受过不止一次 COVID 测试。 3 不包括横向流动测试。4 2022 年 2 月 25 日之前，陆军测试数据包括 PCR 和 LFD 测试。