抗生素在被发现之时被认为是治疗细菌感染的灵丹妙药,但微生物通过多种强大的机制来对抗抗生素,从而产生了多重耐药 (MDR) 和广泛耐药 (XDR) 菌株(Eichenberger 和 Thaden,2019 年;Terreni 等人,2021 年;Yadav 等人,2022 年)。病原体获得抗生素耐药性的方式有多种,包括病原体基因组的遗传变异、抗生素的不选择性使用、生物膜的形成等(Santos-Lopez 等人,2019 年;Singh 等人,2019 年)。由于此类感染难以治疗,了解抗菌素耐药性 (AMR) 的产生机制至关重要,这样才能制定预防此类感染的策略(Lomazzi 等人,2019 年;Hu 等人,2020 年;Moo 等人,2020 年)。本研究课题的目标是重点介绍抗生素耐药性领域的最新进展,同时强调未来研究的重要方向和新可能性。我们预计此处介绍的研究将引发社区关于新型抗菌药物和抗生素耐药性的讨论,从而导致最佳实践在临床、公共卫生和政策环境中的应用。总体而言,本研究课题发表了四篇研究文章和六篇评论文章。Wang 等人发表的一篇研究文章。报道了2017年至2022年中国西南地区结核病疑似人群中非结核分枝杆菌 (NTM) 的流行病学研究。在这项研究中,鉴定出了主要的 NTM 分离株 MAC 和 M. chelonae/M. abscessus,并观察到中国西南地区 NTM 的分离率在过去几年中呈上升趋势。感染病例为老年患者、免疫系统受损的 HIV 感染者。经评估,观察到阿米卡星、莫西沙星、克拉霉素和利奈唑胺等抗生素对缓慢生长的分枝杆菌表现出有效的抗菌活性,而利奈唑胺和阿米卡星对快速生长的分枝杆菌表现出相对更好的抗菌活性。石等人发表的另一篇研究文章。研究了深圳市住院儿童呼吸道分离的耐多药肺炎链球菌的流行情况及耐药特点,发现非疫苗血清型菌株占肺炎球菌分离株总数的46.6%,疫苗血清型的耐多药率(MDR)分别为19F(99.36%)、19A(100%)、23F(98.08%)、6B(100%)、6C(100%),非疫苗血清型的耐多药率分别为15B(100.00%)、6E
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而,缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库,可以根据两个总体分类法进行过滤,并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类,然后进行专家咨询,构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体:人类、人工智能;(2) 意向性:有意、无意;和 (3) 时间:部署前;部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域:(1) 歧视和毒性,(2) 隐私和安全,(3) 错误信息,(4) 恶意行为者和滥用,(5) 人机交互,(6) 社会经济和环境,以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知,人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架,将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
摘要:人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为,人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟,人工智能是由人类编程的,因此,谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目,该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术(包括面部识别和欺骗检测)来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、(不)安全与人工智能等领域的文献,探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响,概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为,iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险,不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者,还会强化现有的非入境做法和政策。
给动物施用兽药的人员应采取特别预防措施:使用后洗手。避免接触皮肤和眼睛。立即冲洗掉溅出的药物。育龄妇女和哺乳期妇女不应接触兽药,施用兽药时应戴上防渗手套。已知对卡麦角林或兽药中任何其他成分过敏的人应避免接触兽药。不要将已装满的注射器放在儿童面前无人看管。如果意外吞服,尤其是儿童误服,应立即就医并向医生出示包装说明书或标签。
A. 莫罗县的就业机会 项目的建设和运营将通过创造永久性全职运营工作岗位产生直接经济效益,并通过建设和运营支出产生直接、间接和诱导经济效益。1 建设相关支出将为莫罗县提供多达 473 名全职员工 (FTE)(例如 2,080 小时的工作时间,或 12 个月内每周 40 小时的工作时间),这些工作的诱导和间接影响将在五年建设期内为另外 69 名 FTE 提供支持。2 总体而言,Sunstone Solar 估计该项目的建设将为莫罗县提供多达 541 名 FTE 和约 2880 万美元的劳动收入,总经济产出约为 8690 万美元。参见 DPO 第 114 页。光伏和 BESS 设施合计将雇用约 173 名
按照欧洲药典的要求,疫苗有效性通过对犬猫的攻击试验和其他目标物种的血清学检测来证明。初次接种一年后,经皮下或肌肉注射途径接种的犬猫 100% 获得抗攻击保护。加强接种两年后,经皮下或肌肉注射途径接种的猫的抗攻击保护率为 92%。初次接种三年后,经皮下途径接种的犬猫 96% 获得抗攻击保护。在一年、两年和三年评估中,犬猫的抗攻击保护率和其他目标物种的血清学结果均符合欧洲药典对灭活狂犬病疫苗的有效性标准。
人工智能最近使以前认为不可能的事情成为可能。从工业到教育,它几乎进入了所有领域。未来将会有更多基于人工智能的突破,因此需要制定有关创意和专利所有权的正确法律和政策来促进这种增长。在人工智能知识产权监管方面,存在一些不规范之处。存在专利和版权所有权问题,以及对侵权困难和罚款的严重担忧。随着技术的进步,即使有国际协议和公约,法律也并不明确。这篇评论文章讨论了人工智能和知识产权。它还提到了与人工智能相关的各种知识产权法,并讨论了现行知识产权法的问题。
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已得到越来越多的认可,并被证明是促进采用的关键因素。有人提出,支持人工智能的系统必须超越以技术为中心的方法,转向以人为本的方法,这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本评论旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法,以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解,以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实,定义信任的方法不止一种。选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任应该是重点,而不是比较定义。研究发现,用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响,即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位,强调了从开发到监控人工智能系统的过程中用户参与的重要性。研究还发现,用户和系统的不同环境和各种特征也会影响用户信任,强调了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是,社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面,调查是最常用的方法,其次是访谈和焦点小组。总之,在使用或讨论支持 AI 的系统的每个情况下,都需要直接解决用户信任问题。此外,校准用户与 AI 的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡。
■ 客户可以使用 CSP 时间表和 CRM 来了解其自身实施计划的计划变更。● 在 POA&M 管理流程和/或下一次年度评估(如适用)期间,评估修订版 4 到修订版 5 过渡计划的实施情况。修订版 5 控制措施的实施必须在下一次年度评估之前完成,以支持控制措施实施的测试。
每当入侵者被枪击时,它会被销毁,并且将其卡添加到您的丢弃中,除非是事件。被摧毁的人的左右入侵者将在报复时开火。如果击中玩家,球员将失去一个额外的生命令牌。如果击中了一个掩体,则将一片切除。如果没有被摧毁的左侧或右侧的入侵者,该列不会发射。
