1.处理对象数据控制者处理您在建立协会关系时或在协会关系存续期间提供的与您代表有关的常见个人身份和联系数据,包括公司数据,以及您在政府机构担任的任何职位,用于机构目的和参与协会活动。数据控制者还可以处理由您的其他代表自愿提供的常见个人身份和联系数据,这些代表自愿订阅协会的时事通讯或偶尔参加协会组织的活动。数据控制者还可以收集和处理在协会举办的活动期间拍摄的或您在会员关系过程中提供的描绘您的员工的照片/视频图像。
• 在四周报告期内(2024 年 11 月 11 日至 12 月 8 日),通过系统病毒学监测进行的每周 SARS-CoV-2 PCR 阳性率从报告期第一周的 9.5% 变为最后一周的 8.6%,每周平均在 103 个国家/地区检测超过 56,000 个样本,所有地区报告的上一报告周检测阳性率百分比低于升高水平。 • 世卫组织正在监测七种 SARS-CoV-2 变体,包括一种关注变体 (VOI) JN.1 和六种监测变体 (VUM)。VOI JN.1 占第 49 周序列的 16.2%。VUM、XEC 的流行率继续增加,占第 49 周序列的 38.6%,是目前最流行的 SARS-CoV-2 变体。除 JN.1.18 外,其余所有 VUM 的流行率都在下降,JN.1.18 的流行率略有上升(0.7%)。• 废水监测是 SARS-CoV-2 监测的重要组成部分,对于早期预警和监测 SARS-CoV-2 变体的传播也很重要。世卫组织五个区域的约 30 个国家/地区拥有公开的废水监测信息,并在世卫组织的 COVID-19 仪表板上显示。根据从废水监测中获得的估计,SARS-CoV-2 病毒的传播率大约是已确诊和报告病例的 2 至 19 倍*†‡§。• 在全球范围内,在 2024 年 11 月 11 日至 12 月 8 日的 28 天内,有 81 个国家/地区报告了 COVID-19
经甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性(ATTA)越来越被认为是老年患者心力衰竭的原因,经常使用99m TC-磷酸盐成像来建立诊断。SPECT图像的视觉解释是解释的黄金标准,但本质上是主观的。Spent心肌的手动定量99M TC-Pyrophos-Phate活性是时必的,并且在临床上没有进行。我们通过使用CT衰减图的核心研究分割对99m TC-磷酸盐的全自动实力定量进行了深度学习方法。方法:包括接受SPECT/CT 99M TC-Pyrophophathate成像的患者进行可疑的ATT CA。使用标准标准确定了ATTA CA的诊断。心脏室和心肌,然后应用于衰减校正的SPECT图像以量化放射性抗体活性。使用接收器操作特征曲线(AUC)下的区域(AUC),我们评估了目标与背景比(TBR),心脏焦磷酸盐活性(CPA)(CPA)(CPA)的诊断准确性(CPA)。然后,我们评估了与心血管死亡或心力衰竭住院的综合结果的关联。结果:总共包括299名患者(中位年龄为76岁),在83名(27.8%)患者中诊断出ATTA CA。CPA(AUC,0.989; 95%CI,0.974 - 1.00)和VOI(AUC,0.988; 95%CI,0.973 - 1.00)的预测性能最高。下一个最高的AUC是TBR(AUC,0.979; 95%CI,0.964 - 0.995)。CPA的AUC显着高于心与互机比率(AUC,0.975; 95%CI,0.952 - 0.998; P 5 0.046)。23例ATT CA患者经历了心血管死亡或心力衰竭的医院。所有用于建立TBR,CPA和VOI的方法都与调整年龄调整后发生事件的风险增加,危险比每SD增加1.41至1.84。结论:核心副群体衰减图的深度学习分割不受放射性示意剂吸收模式的影响,并且可以完全自动量化热点频谱成像,例如99m tc- pyrophophophate。这种方法可用于准确识别患有ATT的患者,并可能在风险预测中发挥作用。
商业模式画布 (BMC) 主要用于开发和以具体形式呈现整体。该模型还可用于创建新产品或服务,但第 2 部分中的调谐室工具中的构思模型是一个很好的初始工具。它是一个很好且实用的开发工具。在此基础上进行 PESTEL 和 SWOT 分析,为成功提供了支持。
图1。激动剂,部分激动剂和拮抗剂。Ligandi可以充当激动剂,部分激动剂或拮抗剂。激动剂对受体的承诺激活受体,导致反应的出现。部分激动剂结合只是强度较低的部分反应。当对手致力于受体时,它会从激动剂中承诺。拮抗剂不会导致受体激活受体,并且通过防止激动剂结合,也可以防止反应发生。该图像是用生物者创建的。
在2024年10月7日至10月13日之间,JN.1是全球报道最多的VOI,占12.2%,从9月16日至2024年9月22日之间的患病率下降了17.2%。JN.1于2024年4月15日发布的JN.1的风险评估表明,根据可用证据,在全球范围内总体较低的公共卫生风险。在同一时期,BA.2.86的患病率从0.2%降至0%。在vums中,两个变体的流行率显示出趋势的增加,包括KP.3.1.1(45.2%至51.1%)和XEC(8.9%至17.2%)。JN.1.18保持稳定在1.4%至2.1%之间。同时,其他四个vum的患病率正在下降,包括KP.3(13.0%至10.9%),KP.2(7.0%至2.9%),LB.1(4.6%至1.7%)和JN.1.7(0.1%至0%)。
未满足的需求:SARS、MERS 和 COVID-19 等冠状病毒对公众健康构成持续威胁。仅 COVID-19 就造成全球 700 多万人死亡。自 COVID-19 大流行开始以来,SARS-CoV-2 病毒已进化产生多种令人担忧的变异株 (VOC) 和令人感兴趣的变异株 (VOI)。虽然许多变异株都有疫苗,但对针对广谱冠状病毒的更有效疫苗的需求仍然很大。预计到 2024 年,COVID-19 疫苗的全球市场将达到 100 亿美元以上,到 2028 年的年增长率为 20%。在美国,目前估计主要制药公司从 COVID-19 疫苗中获得的利润约为 900 亿美元。简而言之,对有效疫苗的需求日益增加。
脑肿瘤是最常见的、最严重的癌症类型,大多数晚期患者的预期寿命只有几个月。因此,制定最佳治疗方案对于提高患者的抗癌能力和生活质量至关重要。各种成像方式,如计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和超声成像,通常用于评估脑肿瘤。这项研究提出了一种提取和分类 3D 脑切片图像中肿瘤特征的新技术。对输入图像进行去噪、调整大小和平滑处理后,使用感兴趣体积 (VOI) 提取脑肿瘤的特征。然后使用基于表面、曲线和几何图案的可变形分层启发式模型-深度反卷积残差网络 (DHHM-DDRN) 对提取的特征进行分类。实验结果表明,所提出的方法对脑癌特征的分类准确率为 95%,DSC 为 83%,精确率为 80%,召回率为 85%,F1 得分为 55%。
欧洲民事保护和人道主义援助行动(DG ECHO)副总干事 Michael Köhl er 法国反饥饿行动组织董事会成员兼全球运营和项目总监 Charlotte Schneider 表示:“人工智能是人道主义援助的威胁,也是机遇。在利用人工智能为善和应对其复杂性之间取得平衡是一个微妙的问题,需要对其能力和局限性有细致的了解。本报告深入探讨了这些关键主题,借鉴了 VOICE 活动“人工智能:人道主义援助的颠覆还是机遇?”专家小组的见解,探讨了人工智能在人道主义援助领域如何既是威胁又是机遇。报告旨在阐明人工智能在这种背景下的多面性,强调需要深思熟虑地实施人工智能并根本致力于人道主义原则。