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议会委员会质询 Meta 首席执行官
印度议会通信和信息技术常设委员会主席、印度前总理维什纳 (Vaishnaw) 要求社交媒体巨头 Meta 就“玷污”印度形象道歉。他表示，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须就这一错误向印度议会和人民道歉，”维什纳在一份声明中表示。一天前，维什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。维什纳在多个场合表示：“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度。”
议会委员会质询 Meta 首席执行官
印度议会通信和信息技术常设委员会主席、印度前总理维什纳 (Vaishnaw) 要求社交媒体巨头 Meta 就“玷污”印度形象道歉。他表示，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须就这一错误向印度议会和人民道歉，”维什纳在一份声明中表示。一天前，维什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。维什纳在多个场合表示：“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度。”
议会委员会质询 Meta 首席执行官
印度议会通信和信息技术常设委员会主席、印度前总理维什纳 (Vaishnaw) 要求社交媒体巨头 Meta 就“玷污”印度形象道歉。他表示，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须就这一错误向印度议会和人民道歉，”维什纳在一份声明中表示。一天前，维什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。维什纳在多个场合表示：“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度。”
议会委员会质询 Meta 首席执行官
印度议会通信和信息技术常设委员会主席、印度前总理维什纳 (Vaishnaw) 要求社交媒体巨头 Meta 就“玷污”印度形象道歉。他表示，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须就这一错误向印度议会和人民道歉，”维什纳在一份声明中表示。一天前，维什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。维什纳在多个场合表示：“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度。”
元摘要对于提高认识和……有效
尽管 COVID-19 疫苗有效、安全且可获得，但对疫苗安全研究缺乏认识和信任仍然是公共卫生的重要障碍。本研究的目的是设计和测试在线元摘要（相关研究状态的透明、交互式摘要），以提高人们对疫苗安全研究的认识和看法。我们利用一组共同设计访谈（n = 22）的见解来开发元摘要，以突出有关疫苗安全研究的元科学信息。一项针对 863 名未接种疫苗的参与者的实验表明，我们的元摘要增加了参与者对疫苗安全研究的数量、一致性和方向的感知，相对于美国疾病控制中心 (CDC) 网页，参与者也发现它们比 CDC 页面更值得信赖。他们也更有可能在接下来的一周与其他人讨论它。我们得出结论，直接总结科学研究可以成为有争议的科学话题的有用交流工具。
JAK抑制剂和恶性肿瘤的风险：元
与安慰剂，肿瘤坏死因子（TNF） - α抑制剂（TNFI）和甲氨蝶呤相比，估计Janus激酶抑制剂（JAKI）与恶性肿瘤的关联的抽象目标。进行了数据库的系统搜索，直到2022年12月，以确定II/III/IV随机临床试验（RCT）（RCT）和长期延伸（LTE）研究（Tofacitinib，Bariticinib，Bariticinib，Bariticinib，upadacitinib，upadacitinib，upadacitinib，filgotinib，peficitinib，peficitinib，peficitinib，in inpbotiot in inpboit of inpboit，tnfi in in tnfi in in tnfi intoile in关节炎，银屑病关节炎，牛皮癣，轴向脊椎关节炎，炎症性肠病或特应性皮炎。进行了网络和成对的荟萃分析，以估算出发生率的比率（IRR），以实现Jaki和比较器之间的恶性肿瘤。使用Cochrane的偏置-2工具的Cochrane风险评估偏见。 导致62个合格的RCT和16项LTE研究，有82个366人接触Jaki，2924年，安慰剂2924，7909，tnfi，1074年，甲氨蝶呤。 RCT的总体恶性病发病率为每100人年1.15，在RCT和LTE数据中，每年1.26年的年度为1.26年。 在网络荟萃分析中，Jaki和安慰剂之间的所有恶性肿瘤的发生率在内的所有恶性肿瘤（NMSC）的发生率没有显着差异（IRR 0.71; 95％CI 0.44至1.15）或Jaki和Jaki和甲氨蝶呤之间（IRR 0.77; 95％CI 0.35％CI 0.35至1.68至1.68）。 与TNFI相比，Jaki与恶性肿瘤的发生率增加有关（IRR 1.50; 95％CI 1.16至1.94）。 仅在分析NMSC以及分析组合RCT/LTE数据时的发现是一致的。 癌症在所有比较中都是罕见的事件。偏见。导致62个合格的RCT和16项LTE研究，有82个366人接触Jaki，2924年，安慰剂2924，7909，tnfi，1074年，甲氨蝶呤。RCT的总体恶性病发病率为每100人年1.15，在RCT和LTE数据中，每年1.26年的年度为1.26年。在网络荟萃分析中，Jaki和安慰剂之间的所有恶性肿瘤的发生率在内的所有恶性肿瘤（NMSC）的发生率没有显着差异（IRR 0.71; 95％CI 0.44至1.15）或Jaki和Jaki和甲氨蝶呤之间（IRR 0.77; 95％CI 0.35％CI 0.35至1.68至1.68）。与TNFI相比，Jaki与恶性肿瘤的发生率增加有关（IRR 1.50; 95％CI 1.16至1.94）。仅在分析NMSC以及分析组合RCT/LTE数据时的发现是一致的。癌症在所有比较中都是罕见的事件。与TNFI相比，Jaki的结论与TNFI但不安慰剂或甲氨蝶呤相比，Jaki与更高的恶性肿瘤有关。Prospero注册号CRD42022362630。
同构性算法元素定理
两个图G和H是图形F家族的同态性，如果对于所有图F∈F，则从F到G的同态数量等于从F到H的同构数量。比较图形，例如（量子）同构，合适和逻辑等价的许多自然对等关系可以被视为各种图类别的同态性关系。对于固定的图类F，决策问题（F）要求确定两个输入图G和H是否在F上无法区分。众所周知，该问题仅在少数图类别f中可以决定。我们表明，Hom I nd（f）允许每个有界树宽的图类F类随机多项式算法，这在计数Monadic二阶逻辑CMSO 2中是可以定义的。因此，我们给出了第一个一般算法，以确定同态性不可分性。此结果延伸到h om i nd的一个版本，其中图形F类由CMSO 2句子指定，而在树顶上绑定了一个绑定的k，将其作为输入给出。对于固定k，此问题是可随机固定参数的。如果k是输入的一部分，则它是conp-和cow [1] -hard。解决Berkholz（2012）提出的问题时，我们通过确定在k维weisfeiler-Leman算法下确定在k是输入的一部分时确定不可区分性的情况。
季度对抗威胁报告 - Meta
1 本节概述的针对新出现的危害的威胁破坏计划是由 Meta 的一个多学科团队开发和启动的，其中包括领导这项工作的 Artemis Seaford 和 Alberto Fittarelli。
季度对抗威胁报告 - Meta
1 本节概述的针对新出现的危害的威胁破坏计划是由 Meta 的一个多学科团队开发和启动的，其中包括领导这项工作的 Artemis Seaford 和 Alberto Fittarelli。