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疫苗共享临床决策 - cveep.org
然而，发起和引导有关疫苗的对话，特别是那些不常规推荐的疫苗，可能会很困难且耗时，而 SCDM 可能会给提供者带来许多挑战。13 在 COVID-19 大流行的背景下，这种情况尤其如此，因为有关疫苗接种的决策变得越来越个人化和政治化。14 SCDM 的建议可能会使患者与提供者之间关于疫苗的沟通变得更加复杂，需要提供者投入更多的时间和资源，因为他们需要在提供全面患者教育的需要与有限的咨询时间、资源限制、多元文化信仰、不同的健康素养水平以及日益广泛传播的错误信息和对疫苗的不信任之间取得平衡。所有这些因素都使决策过程变得复杂，并可能妨碍提供者提供强有力、个性化和有效的疫苗建议的能力。
共享临床决策：为中度或重度免疫功能低下者额外接种 COVID-19 疫苗
中度或重度免疫功能低下的人在接种完所有推荐剂量的 2024-2025 年 COVID-19 疫苗后，可以选择接种额外剂量的 2024-2025 年 COVID-19 疫苗。是否接种额外剂量的 COVID-19 疫苗的决定基于中度或重度免疫功能低下的患者与其医疗保健提供者之间的共同临床决策 (SCDM) 流程。SCDM 建议旨在灵活，并根据患者的特点、价值观和偏好以及医疗保健提供者的临床判断做出。
b'let g =（v，e）是一个简单，无方向性和连接的图。一个连接的主导集S \ Xe2 \ X8A \ x86 V是一个安全连接的G的g，如果对于每个U \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 V \\ s，则存在V \ Xe2 \ X88 \ X88 \ x88 s，使得（u，V） \ xe2 \ x88 \ xaa {u}是G的连接统治集。 \ xce \ xb3 sc（g）表示的安全连接的g的最小尺寸称为g的安全连接支配数。给定图G和一个正整数k，安全连接的支配（SCDM）问题是检查G是否具有最多k的安全连接主导组。在本文中，我们证明SCDM问题是双弦图（弦弦图的子类）的NP完整图。我们研究了两分图的某些子类的复杂性，即恒星凸两分部分，梳子凸双方，弦弦两分和链图。最小安全连接的主导集（MSCD）问题是\ xef \ xac \ x81nd在输入图中的最小尺寸的安全连接的主导集。 We propose a (\xe2\x88\x86( G )+1)- approximation algorithm for MSCDS, where \xe2\x88\x86( G ) is the maximum degree of the input graph G and prove that MSCDS cannot be approximated within (1 \xe2\x88\x92 \xc7\xab ) ln( | V | ) for any \ xc7 \ xab> 0，除非np \ xe2 \ x8a \ x86 dtime | V | o（log log | v |）即使对于两分图。最后，我们证明了MSCD为\ xe2 \ x88 \ x86
b'let g =（v，e）是一个简单，无方向性和连接的图。A con- nected dominating set S \xe2\x8a\x86 V is a secure connected dominating set of G , if for each u \xe2\x88\x88 V \\ S , there exists v \xe2\x88\x88 S such that ( u, v ) \xe2\x88\x88 E and the set ( S \\ { v }）\ xe2 \ x88 \ xaa {u}是G的主导集。由\ xce \ xb3 sc（g）表示的安全连接的g的最小尺寸称为g的安全连接支配数。给出了图G和一个正整数K，安全连接的支配（SCDM）问题是检查G是否具有最多k的安全连接的统治组。在本文中，我们证明SCDM问题是双弦图（弦弦图的子类）的NP完整图。我们研究了该问题的复杂性，即两分图的某些亚类，即恒星凸两分部分，梳子凸两分部分，弦弦两分和链图。最小安全连接的主导集（MSCD）问题是\ xef \ xac \ x81nd在输入图中的最小尺寸的安全连接的主导集。我们提出a（\ xe2 \ x88 \ x86（g）+1） - MSCD的近似算法，其中\ xe2 \ x88 \ x86（g）是输入图G的最大程度）对于任何\ xc7 \ xab> 0，除非np \ xe2 \ x8a \ x86 dtime | V | o（log log | v |）即使对于两分图。最后，我们证明了MSCDS对于\ Xe2 \ x88 \ x86（g）= 4的图形是APX-Complete。关键字：安全的统治，复杂性类，树宽，和弦图。2010数学主题classi \ xef \ xac \ x81cation：05c69，68q25。
执行摘要：银行业的生成式 AI 护栏
披露 Gen AI 技术的使用情况——以及对使用条款的知情同意——以及有关负责任的用户行为的说明。白皮书描述了银行应如何根据使用 Gen AI 的特征和风险水平选择适合其情况的护栏。除了白皮书之外，Excel 文件还详细描述了这些护栏，阐明了在 Gen AI 系统生命周期中应使用它们的位置，并说明了银行可以在实践中实施的一系列特定实施控制。通过两个关于文档提取/摘要和代码生成的常见用例能力研究说明了围绕这些护栏的实际考虑。这些用例研究描述了在现实环境中实施相关护栏的常见风险和关键考虑因素。本白皮书将作为基于 ABS SCDM 成员迄今为止的经验的初步指南，并将随着 Gen AI 及其相关风险的新发展而不断发展。本文档最终将支持 AI 治理手册的开发，作为新加坡金融管理局支持的行业 AI 计划 Project MindForge 的一部分。
大豆酪蛋白消化培养基（胰蛋白胨大豆肉汤）
大豆酪蛋白消化培养基（胰蛋白胨大豆肉汤）预期用途大豆酪蛋白消化培养基是一种通用培养基，用于分离和培养多种苛刻和不苛刻的微生物。摘要大豆酪蛋白消化培养基 (SCDM) 广泛用于从环境来源培养微生物，支持多种微生物的生长，包括常见的需氧、兼性和厌氧细菌和真菌。它还用于制备用于菌落计数的生物稀释液和制备用于纸片扩散和稀释抗菌敏感性测试的标准接种物，如国家临床实验室标准委员会 (NCCLS) 所标准化。该培养基用于无菌测试，以检测低发生率真菌和需氧细菌的污染，并用于进行微生物限度测试。它用于大肠杆菌噬菌体检测程序，这是《水和废水检验标准方法》中的一种方法。大豆酪蛋白消化琼脂和培养基被收录在食品和化妆品检测的细菌分析手册以及牛奶、水和废水和食品检验方法纲要中。原理胰蛋白胨和大豆蛋白胨的组合使培养基营养丰富，为微生物的生长提供含氮、含碳物质、氨基酸和长链肽。葡萄糖作为碳水化合物来源，磷酸二钾缓冲培养基。氯化钠维持培养基的渗透平衡。配方*成分 g/L 胰蛋白胨 17.0 大豆蛋白胨 3.0 氯化钠 5.0 葡萄糖 2.5 磷酸二钾 2.5 最终 pH（25°C 时） 7.3 ± 0.2 *根据性能参数进行调整。储存和稳定性将脱水培养基储存在密闭容器中，温度低于 30ºC，将配制好的培养基储存在 2ºC-8ºC 下。避免冷冻和过热。请在标签上的有效期前使用。开封后保持粉末培养基密闭以避免水合。样本类型 水和废水样本；药物样本；食品和奶制品样本。样本采集和处理确保所有样本都贴有正确的标签。按照既定指导方针采用适当的样本处理技术。某些样本可能需要特殊处理，例如立即冷藏或避光，请遵循标准程序。样本必须在允许的时间内储存和测试。使用后，被污染的材料必须经过高压灭菌后才能丢弃。使用方法 1. 将 30.00 克粉末悬浮于 1000 毫升纯净水/蒸馏水中。 2. 充分混合。 3. 经常搅拌煮沸以完全溶解粉末。 4. 按照验证的周期在 121°C (15 psi) 下高压灭菌 15 分钟。