XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLooking
FAQ在流感疫苗上用于HCW，照顾癌症患者 健康选择2 covid-19疫苗公告7 护理模型 - 成年人进入谈话疗法的心理... CO COVID-19疫苗接种的CCO风险评估
应该向谁提供季节性流感疫苗？除非为他们禁忌，每年强烈建议所有癌症患者，他们的护理人员和他们的家庭成员进行疫苗接种。 医疗保健工人还应为自己的保护和保护患者而接受流感疫苗接种。 成人和儿童应该接受哪种季节性流感疫苗？ 成年人应接受四价灭活的流感疫苗（QIV）作为IM注射。 今年，将首次向所有2-12岁儿童提供现场衰减的流感疫苗（LAIV）。 该疫苗被纳入界内。 laiv包含一种弱化的疫苗病毒，它也被冷适应，因此它不能引起其预防的疾病。 如果禁忌使用LAIV，则应给出 QIV，例如 由于癌症治疗而受到明显免疫抑制的儿童，或者如果他们在接受免疫抑制治疗的同一家庭中有亲戚，例如造血干细胞移植。 谁不应该接受季节性流感疫苗？每年强烈建议所有癌症患者，他们的护理人员和他们的家庭成员进行疫苗接种。医疗保健工人还应为自己的保护和保护患者而接受流感疫苗接种。成人和儿童应该接受哪种季节性流感疫苗？成年人应接受四价灭活的流感疫苗（QIV）作为IM注射。今年，将首次向所有2-12岁儿童提供现场衰减的流感疫苗（LAIV）。该疫苗被纳入界内。laiv包含一种弱化的疫苗病毒，它也被冷适应，因此它不能引起其预防的疾病。QIV，例如由于癌症治疗而受到明显免疫抑制的儿童，或者如果他们在接受免疫抑制治疗的同一家庭中有亲戚，例如造血干细胞移植。谁不应该接受季节性流感疫苗？
展望未来——确保欧盟 IT 系统具备抵御新兴威胁的网络弹性
所有利益相关者之间需要合作与协作，因为只有共同应对这些新挑战。沟通与合作将有助于在利益相关者之间和系统中建立信任。在组织中建立网络安全文化非常重要。网络安全应该成为每个组织战略中不可或缺的一部分，从高层管理人员开始。我们需要让最终用户做好准备，提高他们的网络意识水平：培训和教育作为第一道防线至关重要。我们缺乏具有高水平网络安全技能的人力资源。我们必须面对用更少的资源做更多事情的挑战。因此，仅基于人为干预的手动防御不再是一种可行的选择。我们需要专注于自动化，以便将我们宝贵的人力资源用于仅处理真正的高风险威胁，而错误警报则由机器过滤掉。这可以通过使用人工智能来实现。人工智能不应该被妖魔化。人工智能是一种可用于发动攻击（如虚假信息、深度伪造）或提高网络弹性（如自动检测威胁、识别新漏洞）的技术。我们还需要更积极主动地预测新威胁，而不仅仅是对已经发生的事情做出反应。展望未来，量子计算的到来是此次活动期间重点关注的领域之一，也是我们需要积极主动并做好准备的领域之一。与人工智能一样，量子时代将带来新的威胁，也会带来新的机遇。提高网络弹性的新方法包括：以网络欺骗为防御模型，提供虚假信息来误导和迷惑对手；使用和分析公开信息（如来自常规网络、深网、暗网的视频、文本、音频和图片）以尽早发现新威胁。
大脑天生具有预测能力吗？探索语言处理中的前瞻与后瞻
预测是人类思维的一个特征。但是，如果说思维是一台“预测机器”，并且像人们经常声称的那样天生具有前瞻性，那么这是什么意思呢？在自然语言中，许多上下文都不容易以前瞻性的方式预测。例如，在英语中，许多常用动词本身并不具有独特的含义，而是依靠其后的一个或多个单词来变得有意义。在阅读 take a 时，处理器通常无法轻易预测 walk 是下一个单词。但是，当 walk 跟在 take a 后面时，系统可以“回顾”并更容易地整合 walk（例如，与 * make | get | have a walk 相反）。在本文中，我们为语言处理中前瞻性和后向性的重要性提供了进一步的证据。在两个自定进度的阅读任务和一个眼动追踪阅读任务中，我们发现证据表明，成年英语母语人士对单词前向和后向条件概率的敏感性显著预测了阅读时间，超过了阅读延迟的心理语言学预测因素。我们得出结论，前瞻性和后向性（预测和整合）似乎都是语言处理的重要特征。因此，我们的研究结果表明，将心智称为本质上向后“看”的“整合机器”同样有意义。
Gomez-Deza实验室正在寻找一个雄心勃勃的生产后博士后加入团队。
涉及我们：我们的团队致力于了解人类神经元在健康和疾病中退化的分子机制。我们通过将神经元暴露于已知会引起疼痛的化学治疗剂中诱导变性。但是，我们的研究广泛适用于其他神经退行性疾病，例如青光眼，创伤性脑损伤或肌萎缩性侧索硬化症（ALS）。我们采用了广泛的分子和生化技术，包括IPSC分化为人类神经元，整个基因组CRISPR干扰筛选，RNASEQ，CRISPR敲除/敲除和高级显微镜。
利用文化周期展望欧盟人工智能总体规划
摘要 欧盟委员会的人工智能白皮书提议塑造新兴的人工智能市场，使其更好地反映欧洲的共同价值观。这是一项以欧盟人工智能高级专家组指导方针为基础的总体规划。本文从文化周期的角度回顾了该总体规划，以反思其与当前社会、技术和方法限制的潜在冲突。我们发现该计划实施中存在两个主要障碍：（i）缺乏连贯的欧盟愿景来推动未来国家和地区的决策过程；（ii）缺乏支持人工智能在我们社会中可持续传播的方法。缺乏连贯的愿景源于没有考虑欧盟成员国之间的社会差异。我们认为，这些差异可能导致市场分裂和人工智能危机，欧盟不同成员国将采取以国家为中心的战略来利用人工智能，从而阻碍欧盟设想的无摩擦市场的发展。此外，委员会旨在改变人工智能发展文化，提出以人为本、安全第一的观点，但这种方法论的进步并不支持这种观点，因此冒着人工智能不可预见的社会影响的风险。我们讨论了应填补的潜在社会、技术和方法空白，以避免以牺牲社会为代价开发人工智能系统的风险。我们的分析结果建议欧盟监管机构和政策制定者考虑如何通过规则和补偿机制补充欧盟委员会的计划，以避免因地方和全球野心而导致市场分裂。此外，监管机构应该超越以人为本的方法，制定研究议程，寻求有关人机合作发展和评估的技术和方法悬而未决问题的答案，以实现人工智能在社会中的可持续传播。
寻求对面对环境缺氧的马铃薯软腐病疾病的抵抗力
摘要：植物暴露于包括病原体在内的各种压力源，需要特定的环境条件引起/诱导植物性疾病。这种现象称为“疾病三角”，直接与特定的植物病因相互作用有关。只有与易感植物品种相互作用的有毒病原体会在特定的环境条件下导致疾病。这似乎很难实现，但是软腐果杆菌科（SRP）是一组具有广泛宿主范围的致病细菌。此外，在农业中经常存在的问题（由此导致的缺氧）是这组病原体的青睐状况。供水本身是由于气体交换降低而引起的植物非生物应力的重要来源。因此，植物已经进化了一种基于乙烯的系统，用于低氧感测。植物反应通过荷尔蒙变化协调，这些变化诱导了对环境条件的代谢和生理调整。湿地物种，例如大米（Oryza sativa L.）和苦乐夜（Solanum dulcamara L.），已经开发了适应性，使它们能够承受较长的氧气可用性时期。马铃薯（茄索拉姆结核）虽然能够感知和对缺氧的反应，对这种环境压力很敏感。SRP利用了这种情况，该情况响应缺氧诱导毒力因子的产生，并使用环状二甘氨酸（C-DI-GMP）。为了实现该目标，我们可以寻找野土豆和其他茄种，以寻求抗水池的抗性机制。马铃薯块茎又减少了防御能力，以防止能量，以防止活性氧和酸化的负面影响，使它们容易发生软腐病疾病。为了减少由软腐病疾病引起的损失，我们需要敏感和可靠的方法来检测病原体，以隔离感染的植物材料。但是，由于SRP在环境中的高度流行，我们还需要创造出对疾病具有更具耐药性的新马铃薯品种。马铃薯耐药性也可以通过有益的微生物来帮助，这可以诱导植物的天然防御能力，但也可以浸水。然而，大多数已知的植物 - 借氧微生物患有缺氧，植物病原体可能胜过。因此，重要的是寻找可以承受缺氧或通过改善土壤结构来承受低氧或减轻其对植物的影响的微生物。因此，考虑到环境条件的影响，本综述旨在提出马铃薯对缺氧和SRP感染的反应以及预防软腐病疾病的未来前景的关键要素。
项目和政策官员 (F/M/X) 我们正在寻找
代表 RREUSE 参与面向循环纺织品的 Horizon2020 项目 CISUTAC，包括：参与所有相关项目工作包和会议；支持项目沟通和报告。 政策监测、分析、起草与生态设计法规、纺织品标签法规和其他特定环境和循环政策文件相关的立场文件。 支持环境政策负责人在 WEEE 指令修订和更广泛的环境文件（如《循环经济法》）方面的工作。 代表 RREUSE 参加相关会议、研讨会和利益相关者活动。 为与成员活动相关的研究和良好实践的收集做出贡献。 支持组织网络研讨会、研讨会、网络会议和其他活动。 承担员工分担的其他任务，如参与新项目的开发和规划以及行政协助。
我的想法在哪里（看）？脑电图关注关系的研究
摘要：视觉注意力估计是不同学科的十字路口的研究领域：计算机视觉，深度学习和医学。估计代表注意的显着性图的最常见方法之一是基于观察到的图像。在本文中，我们表明可以从脑电图获取中获取视觉关注。结果与观察到的图像的传统预测相媲美，这引起了人们的关注。基于图像的显着性估计是参与者独立的，脑电图的估计可以考虑到主题的特定城市。为此，已经记录了一组信号，并开发了不同的模型来研究视觉注意力与大脑活动之间的关系。结果令人鼓舞，并且与其他方法估计注意力的其他方法相媲美。能够预测脑电图的视觉显着性图可以帮助研究研究大脑活动与视觉注意力之间的关系。它也可以在各种应用中有助于：驾驶，神经营销期间的警惕评估，以及有助于诊断和治疗与视觉注意力相关的疾病的帮助。为了重现性，本文中考虑的代码和数据集已公开可用，以促进该领域的研究。
人工智能和机器学习在癌症诊断中的临床应用：展望未来
摘要 人工智能 (AI) 是使用数学算法来模仿人类的认知能力并解决包括癌症等复杂生物异常在内的棘手医疗挑战。过去十年来，人工智能的迅猛发展被证明是超级智能进行最佳决策的潜在平台，而人类思维则仅限于在较短的时间范围内处理大量数据。癌症是一种复杂且多面的疾病，具有数千种遗传和表观遗传变异。基于人工智能的算法有望在非常早期的阶段为识别这些基因突变和异常蛋白质相互作用铺平道路。现代生物医学研究也致力于将人工智能技术安全且合乎道德地引入诊所。基于人工智能的病理学家和医生的帮助可能是预测疾病风险、诊断、预后和治疗的一大飞跃。人工智能和机器学习 (ML) 在癌症诊断和治疗中的临床应用是医学指导的未来，旨在更快地为每个人规划新的治疗方法。通过使用基于人工智能的系统方法，研究人员可以实时协作并以数字方式共享知识，从而有可能治愈数百万人。在这篇评论中，我们专注于通过将生物学与人工智能相结合，在临床上展示未来改变游戏规则的技术，并解释基于人工智能的辅助如何帮助肿瘤学家进行精准治疗。关键词：人工智能、机器学习、癌症诊断、治疗、治疗干预
推动创新管理研究：未来方向和五条前瞻性路径
2023 年是我们（Charles Noble 和 Jelena Spanjol）担任产品创新管理杂志 (JPIM) 编辑的第五年。在这五年里，我们处理了数千份投稿；通过 Catalyst 引入了一种新的出版格式，与作者密切合作，以这种格式撰写有关设计、科幻小说、领导力、生物文化创新和人工智能 (AI) 等方面的发人深省的贡献；并与全球管理、市场营销、组织行为、应用心理学、信息系统和工程等领域的学者分享 JPIM 的愿景和使命。在我们通常每周长达两小时的管理期刊电话会议中，两个主题在我们的讨论中不断重复。首先，创新管理学术研究的主题范围和学科视角不断扩大，越来越多地发挥跨界领域的作用，具有整合不同理论和方法传统和方法的潜力。其次，创新管理问题反映了全球关注的问题（例如环境可持续性），这些问题必须与区域立法机构和当地市场需求和愿望（例如功能卓越性和客户满意度）一起解决。从我们的思考中得出的问题并不令人意外：“JPIM 和创新管理学术的未来会怎样？未来几年哪些主题尤为重要？”。我们的论文探讨了这个问题，并为读者提供了大主题和具体的研究问题，我们希望这些主题和问题能够激发未来的学术研究，为个人、团队、组织、社会和环境带来积极影响。