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欧洲SARI疫苗有效性网络（Euro...
• 世卫组织 SARI 病例定义 • 收集入组患者的核心数据 • 通过 RT-PCR 检测 COVID-19 和流感 • 在国内或区域 COVID-19 参考实验室进行流感和 SARS-CoV-2 基因组测序 • 国家级 VE 分析和网络范围汇总分析
考皮宁，马约； Kujala，Sari 值得信赖的 AI 服务......
摘要 [动机] 人工智能（AI）为公共机构创造了许多机会，但在公共服务中不道德地使用AI会降低公民的信任。 [问题] 本研究的目的是确定公民对公共部门可信赖的AI服务有什么样的要求。 该研究包括21次访谈和四项公共AI服务的设计研讨会。 [结果] 主要发现是所有参与者都希望公共AI服务是透明的。 这种透明度要求涵盖了可信赖的AI服务必须回答的许多问题，例如其目的。 参与者还询问了AI服务中使用的数据以及数据的收集来源。 他们指出，AI必须提供易于理解的解释。 我们还区分了另外两个重要要求：控制个人数据的使用和让人类参与AI服务。 [贡献] 对于从业者，本文提供了可信赖的公共AI服务应该回答的问题清单。 对于研究界，它从公民的角度阐明了AI系统的透明度要求。
绿豆和大豆提取物作为
抽象的 。合成培养基是一种可用于微生物繁殖的培养基。使用合成介质的缺点是材料价格相当昂贵。为了降低使用成本，您可以寻找使用天然材料的替代品。青豆和大豆可以作为培养微生物的替代培养基。本研究的目的是计数绿豆和大豆提取物等天然培养基中的枯草芽孢杆菌菌落数量。该研究方法是通过将枯草芽孢杆菌培养到绿豆和大豆提取物培养基中，然后使用菌落总数 (TPC) 法计算生长的菌落数量来进行实验的。研究结果表明，枯草芽孢杆菌能在绿豆提取物培养基中生长，菌落数为1.7×10 10 CFU/mL，而在大豆提取物培养基中则有4.5×10 8 CFU/mL菌落数。从两种替代培养基中获得的菌落结果显示，枯草芽孢杆菌可以在绿豆和大豆提取物培养基中生长。关键词：枯草芽孢杆菌、天然培养基、绿豆提取物、大豆提取物、TPC。
摘要。 Hidayati S，Agustin AT，Sari EK，Sari SM，Destiawan RA，Silvana WA。 2023。植物化学分析和抗糖尿病评估Peperomia P
摘要。Hidayati S，Agustin AT，Sari EK，Sari SM，Destiawan RA，Silvana WA。2023。植物化学谱分析和抗糖尿病评估，对嗜血杆菌作为潜在的α-葡萄糖苷酶抑制剂。生物多样性24：5972-5978。可以通过抑制α-葡萄糖苷酶的抑制饮食碳水化合物的消化来实现餐后高血糖控制中的一种策略。进行了这项研究，以确定嗜血杆菌抑制α-葡萄糖苷酶的抗糖尿病活性。使用α-葡萄糖苷酶，在体外和计算机中对α-葡萄糖苷酶进行了抑制活性分析测试。分子对接和配体之间的分子对接。设置列以Shape+Electro+DARS模式设置。结果表明，体外乙醇提取物和乙酸乙酯馏分表明，具有分别具有13.43 mg/ml和9.73 mg/ml的C50值的α-葡萄糖苷酶酶的活性和IC50阳性对照的Acarbose值分别为8.11 mg/ml。硅烷分析中的结果表明，与α-葡萄糖苷酶的结合位点结合，与Isoswertisxin，Isoswertisin，pellucidatin，pellucidatin，caryatin-7-O-β-rhamnoside相比，相比，具有-321.4 kcal/mol的值最小的结合能值，值为-321.4 kcal/mol。p. pellucida有可能作为抗糖尿病剂开发，其活性在抑制酶α-葡萄糖苷酶的作用方面具有活性，从而可以降低血糖水平。
ECDC 研究 COVID-19 疫苗预防 SARI 住院效果的核心方案（经实验室确认为 SARS-CoV-2），版本 1.0
Nathalie Bossuyt（比利时科学），Natalie Fisher（比利时科学），Sarah Denayer（科学，比利时），伊莎贝尔·托马斯（Isabelle Thomas）（科学，比利时），露西·塞耶勒VjezdanaLovrić（克罗地亚HZJZ），Irena Tabain（Croatia HZJZ），Petr Husa（捷克共和国Brno，University Brno），Hana Orlikova（NANA ORLIKOVA）（国家公共卫生研究所，NIPH，捷克共和国）和KláraLabská（ni）eStep，HESHER，HENTER，HENTER，HESHIA，HENTER，HENTHERIA，HENTHERIA，HENTHERIA。 Onia），Hanna Nohynek（芬兰卫生与福利研究所，THL，芬兰），Alessandro Pini（法国公共卫生），Daniel Levy-Bruhl（法国公共卫生）； SE，爱尔兰），Lisa Domegan（爱尔兰HSE）； FrançoiseBerthet（卢森堡国家卫生局），Myriam Alexandre（Likembourg Lih，Luxembourg）（Luxembourg）（Lixembourg），Manon Gantenbie（Luxsembourg）（Luxsembourg）（Luxsembourg）（Luxembourg）（卢森堡国家卫生部），卢克尔（Luxembourg）（Guy Fagherazzi Health）（卢克尔氏菌（Neyanal Health），卢克尔（Luxherauski）（卢克尔族人）（卢克尔（Luxsem））， Uise Borg（马耳他卫生部），Adam Meijer（国家公共卫生与环境研究所，RIVM，荷兰），Annabel Niessen（RIVM，RIVM，Mirjam Knoll（荷兰） OS（西班牙ISCIII），Carmen Olmedo（西班牙MOH），Susana Monge（西班牙MOH），Antonio Rezusta（西班牙UNIZAR），Miriam Latorre，西班牙UNIZAR（UNIZAR） Ogo Marques（Epiconcept），Gabrielle Breugelmans（流行病备忘创新联盟）。
引用为：Azizi A, Fairus S, Sari D. 雅加达湾聚乙烯和聚对苯二甲酸乙二醇酯降解细菌的分离和表征
将不可生物降解的废弃石油塑料转化为可回收单体的一种可能方法是通过微生物和酶促活动降解塑料。塑料还可以通过这些过程矿化，产生二氧化碳、水和新生物质作为副产品。正如先前的研究 [ 11 - 13 ] 所证明的那样，这种转化可以产生重要的生物产品。微生物在整个生物降解过程中分泌细胞外酶来分解塑料。一旦附着在塑料上，这些酶就会触发水解并在塑料表面产生较短的聚合物中间体。微生物利用这些中间体作为碳源，最终导致二氧化碳的产生。尽管塑料具有合成性质，但近年来已发现许多能够代谢它们的微生物 [ 14 ]。
：Amira Pertama Salim Trimm，Albiner。他说
糖尿病的抽象死亡在印度尼西亚很高。这表明糖尿病患者的韧性非常低。低弹性是糖尿病患者的自我护理行为不良的结果。这项研究旨在基于健康信念模型产生教育模型，并确定教育模型增加2型糖尿病患者（T2DM）的韧性的有效性。这项研究使用了与实验性嵌入式设计的混合方法。定性研究中的线人共有7人。进行定性研究是为了探索健康信念模型，并确定与T2DM患者的弹性相关的风险和资产因素。根据定性研究设计的教育模型对印度尼西亚Pancur Batu地区的28名受访者进行了测试。在接受教育之前，进行了行为弹性（糖尿病自我护理）和健康弹性（HBA1C水平）的评估。使用摘要糖尿病自我保健活动（SDSCA）仪器来测量糖尿病自我保健行为。糖尿病自我护理和HBA1C水平从基线距离基线三个月零六个月后再次测量，以了解教育计划的有效性。Cochran测试表明那里
人才管理，员工敬业度和
代表性执行可以被认为是很棒的，如果获得的工作结果可以满足指导方针，则可以通过组织给出的改进来获得其中之一。定量研究用于此类研究。因果关系研究包括此研究设计。这项研究的参与者是Sari Takagi Elok Produk Line PR工厂的305名员工中的一些。在本研究中使用了使用目的抽样技术的非概率采样。这项研究的样本标准是18岁以上的成年人。本研究使用了来自Sari Takagi Elok Produk Line PR工厂的75名员工的随机样本作为样本。这项研究中使用了问卷调查来收集数据。研究结果表明，人才管理对Sari Takagi Elok Produk Line工厂工厂的员工绩效没有显着影响。部分地，员工敬业度对Sari Takagi Elok Produk Line PR的工厂员工的绩效产生了重大影响。部分组织文化对同时员工敬业度的Sari Takagi Elok Produk Line工厂员工的绩效产生了重大影响，而组织文化对在Sari Takagi Elok Produk Line工厂的员工绩效产生了重大影响。因此，我们可以说，如果实施良好的人才管理，员工参与和良好的组织文化，员工绩效可以提高
Bariah, Lina；Sari, Hikmet；Debbah, Merouane (2022)：数字孪生赋能的智慧城市：无线网络的新前沿。TechRxiv。预印本。https://doi.org/10.36227/techrxiv.20375325.v1
摘要 — 无线网络的未来发展方向是释放智慧城市应用中虚拟化和数字化服务所提供的机遇，旨在提高体验质量（QoE）并为现代城市带来多种优势。根据网络虚拟化领域的快速发展，我们预见未来的智慧城市将无处不在地部署由人工智能（AI）控制的虚拟化组件，即数字孪生（DT）范式的概念化。DT 的关键原理依赖于创建无线网络元素的整体表示，除了将与物理对象和动态相关的信息解耦为信息孪生之外，还依赖于创建无线网络元素的整体表示。然后，信息孪生将利用这些信息进行 AI 模型训练，然后进行推理和决策操作，然后将这些操作反映到物理环境中，以提高可持续性。受此启发，我们在本文中提出了将数字孪生技术融入智慧城市应用的前瞻性愿景，以及无线技术作为数字孪生技术的推动者与推动者所发挥的相互交织的作用。此外，我们勾勒出路线图，以确定数字孪生技术在 6G 智慧城市中的局限性，并为不同设计方面的进一步发展开辟新视野。
严重急性呼吸道感染周报（...
数据于 2025 年 8 月 1 日从 HPSC SARI 监测数据库中提取。数据是临时的，需要持续审查、验证和更新。因此，本报告中提供的数字可能与之前发布的数字不同。三家医院中的两家正在对 2024 年第 52 周和 2025 年第 1 周（由于假期）进行回顾性数据收集，这些周显示的数据目前不完整，低估了 SARI 病例数和发病率。这是 SARI 每周报告的节选版。