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中低收入国家对 COVID-19 疫苗的接受度及提高接种率的建议
Authors: Julio S. Solís Arce, Shana S. Warren, Niccolò F. Meriggi, Alexandra Scacco, Nina McMurry, Maarten Voors, Georgiy Syunyaev, Amyn Abdul Malik, Samya Aboutajdine, Opeyemi Adeojo, Deborah Anigo, Alex Armand, Saher Asad, Martin Atyra, Britannia Aug, Manchester, Ashbourg yesiga, Antonella Bancalari, Martina Björkman Nyqvist, Ekaterina Borisova, Constantin Manuel Bosancianu, Magarita Rosa Cabra García, Ali Cheema, Elliott Collins, Filippo Cuccaro, Ahsan Zia Farooqi, Tatheer Fatima, Mattia Fracchia, Mery Len Gallo, Andrea Guaria, Alia Sofia, Hami , Sellu Kallon, Anthony Kamwesigye, Arjun Kharel, Sarah Kreps, Madison Levine, Rebecca Littman, Mohammad Malik, Gisele Manirabaruta, Jean Léodomir Habarimana Mfura, Fatoma Momoh, Alberto Mucauque, Imamo Mussa, Jean Aime Nsabimana, Isaac Ochira, Mariana Ochira, Julia Oudrami go, Touba Bakary Pare, Melina R. Platas, Laura Polanco, Javaeria Ashraf Qureshi, Mariam Raheem, Vasudha Ramakrishna, Ismail Rendrá, Taimur Shah, Sarene Eyla Shaked, Jacob N. Shapiro, Jakob Svensson, Ahsan Tariq, Achille Miwana Tchibo, Hamid Trigno, Bhardi, Trive not, Pedro C. Vicente, Laurin B. Weissinger, Basit Zafar, Baobao Zhang, Dean Karlan, Michael Callen, Matthieu Teachout, Macartan Humphreys, Ahmed Mushfiq Mobarak & Saad B. Omer. Laura Burke、Luciana Debenedetti、Julia Liborio、Jeffrey Mosenkis 和 Emilie Yam 对本文做出了贡献。
可解释人工智能 (XAI) 文献趋势
[1] Anyifei。2019。All-about-XAI。(2019)。https://github.com/feifeife/All-about-XAI [2] Hubert Baniecki。2022。对抗性可解释人工智能。(2022)。https://github.com/hbaniecki/adversarial-explainable-ai [3] Przemysław Biecek。2022。与 XAI（可解释人工智能）相关的有趣资源。(2022)。https://github.com/pbiecek/xai_resources [4] Marina Danilevsky、Kun Qi、Ranit Aharonov、Yannis Katsis、Ban Kawas 和 Prithviraj Sen. 2020。自然语言处理可解释人工智能现状调查。AACL-IJCNLP 2020 (2020)。https://xainlp2020.github.io/xainlp/table [5] 摩根·弗兰克、Dashun Wang、Manuel Cebrian 和 Iyad Rahwan。2019。人工智能研究中引文图的演变。自然机器智能1 (02 2019), 79–85。https://doi.org/10.1038/s42256-019-0024-5 [6] Michal Lopuszynski。2020。很棒的可解释机器学习。(2020)。https://github.com/lopusz/awesome-interpretable-machine-learning [7] Anh M. Nguyen。2022。关于可解释人工智能的论文。(2022)。https://github.com/anguyen8/XAI-papers [8] Kevin McAreavey。2022.CHAI-XAI。(2022)。https://github.com/kevinmcareavey/chai-xai [9] Sina Mohseni。2020。Awesome-XAI-Evaluation。(2020)。https://github.com/SinaMohseni/Awesome-XAI-Evaluation [10] Sina Mohseni、Niloofar Zarei 和 Eric D Ragan。2018。用于可解释 AI 系统设计和评估的多学科调查和框架。arXiv 预印本 arXiv:1811.11839 (2018)。[11] Benedek Rozemberczki。2022。很棒的可解释图形推理。(2022)。https://github.com/AstraZeneca/awesome-explainable-graph-推理 [12] 王永杰。2020。Awesome-explainable-AI。(2020)。https://github.com/wangyongjie-ntu/Awesome-explainable-AI [13] Sam Zabdiel。2022.XAI。(2022)。https://github.com/samzabdiel/XAI [14] Rehman Zafar。2022。与 XAI（可解释人工智能）相关的有趣资源。(2022)。https://github.com/rehmanzafar/xai-iml-sota
人畜共患病 炭疽病感染的潜在治疗方法
摘要 炭疽病是由炭疽杆菌引起的，对人类和动物的健康构成重大威胁。炭疽病需要彻底而快速的治疗计划，因为它能够通过不同的方式传播，例如吸入、食用受污染的食物或直接接触皮肤。主要方法是使用环丙沙星、左氧氟沙星和强力霉素等抗生素来消灭细菌。抗生素治疗的时间长短取决于炭疽病的类型，吸入性炭疽病通常需要更长的疗程。除了抗生素之外，抗毒素对于最大限度地减少炭疽毒素的有害影响至关重要。炭疽免疫球蛋白 (AIG) 与抗生素结合使用时，可使毒素失活，最大限度地减少组织损伤并提高治疗的整体效果。疫苗接种在提供预防和治疗效益方面起着至关重要的作用。建议定期为有接触炭疽风险的人接种疫苗。如果有人接触过，他们可以开始服用炭疽疫苗和抗生素来预防疾病的发展。此外，炭疽感染患者将接受支持性护理，如止痛、帮助呼吸和输液以控制症状和并发症。隔离感染者并实施严格的感染控制措施对于控制疾病的传播至关重要。必须通过临床和实验室评估密切监测患者对治疗的反应，以便对治疗方法进行必要的调整。及时发现和治疗疑似炭疽病例至关重要，这凸显了及时医疗干预的重要性。持续的护理可确保感染得到完全解决，从而减少出现任何其他问题的机会。随着传染病的变化，继续研究治疗和预防炭疽的新方法至关重要，以提高我们对抗炭疽的能力并保护公众健康。关键词：炭疽；炭疽芽孢杆菌；抗生素；抗毒素；疫苗接种 引文 Altaf S、Khan S、Iqbal T、Farooq MA 和 Muzaffar H，2023 年。炭疽感染的潜在治疗方法。在：Aguilar-Marcelino L、Zafar MA、Abbas RZ 和 Khan A（编辑），人畜共患病，Unique Scientific Publishers，巴基斯坦费萨拉巴德，第 3 卷：576-588。https://doi.org/10.47278/book.zoon/2023.125 章节历史 收到日期：2023 年 5 月 14 日 修订日期：2023 年 6 月 20 日 接受日期：2023 年 7 月 15 日
零信任体系结构
零信任体系结构（ZTA）是指通过基于网络位置消除信任的想法，从而在传统安全范式中提供基本变化。ZTA提供了一种新的思维方式，该思维方式要求对每个用户和设备进行连续验证和严格的身份验证。授权侧重于用户或设备，无论位置如何，无论是在特定网络参数内部还是外部。由于智能电网和分散系统的出现，能源部门在很大程度上依赖ZTA。因此，使用ZTA是必要的，因为影响运营的互连性和关键基础架构。智能网格的这些特征还表示由于潜在的网络威胁，它们的脆弱性。使用智能网格可以实时监控和管理能源的生产和消费。通过智能电网，实施了强大的安全措施，以保护网络威胁并维持正常的操作。能源公司必须依靠ZTA来增强其安全措施，并促进对异常和潜在风险的实时检测。ZTA的特征之一是微分段，它阻止了从一个细分市场到另一个细分市场的不可控制的风险传播。此外，ZTA依靠其最小特权功能来最大程度地减少对信息的不必要访问并促进执行功能，从而减轻未经授权访问的风险。实施ZTA的好处包括法规合规性，促进主动的安全文化以及增强关键基础设施的弹性。103-104）。关键字：零信任体系结构（ZTA），网络安全，能源部门，智能电网，分散的能源系统。简介访问和控制机密信息和数据已成为大多数能源公司的无处不在责任（Hussain，Pal，Jadidi，Foo和Kanhere，2024年，第30页）。这些公司依靠ZTA来实现解决网络安全的变革性方法。与传统的安全模型（如虚拟专用网络（VPN））不同，ZTA认为危害可能发生在网络系统参数内部和外部。因此，ZTA促进了对网络系统进行持续验证和严格身份验证的需求，以最大程度地减少损害。一些公司正在将ZTA与分层的防御和全球标准合并，以在能源领域创造有弹性的数字未来（Muhammad，Munir，Munir，＆Zafar，2017年，2017年，pp。通过ZTA，能源公司必须了解验证的重要性，而不是完全信任其网络系统。无论网络位置如何，用户，设备或应用程序都可能发生威胁。在能源领域实施智能电网已导致需要实施ZTA。ZTA的实施强调了物联网时代网络安全卫生的本质（IoT）（Mughal，2019年，第2页）。
控制社会规模的挑战：路线图
Andrew Alleyne、Frank Allgöwer、Aaron D. Ames、Saurabh Amin、James Anderson、Anuradha M. Annaswamy、Panos J. Antsaklis、Neda Bagheri、Hamsa Balakrishnan、Bassam Bamieh、John Baras、Margret Bauer、Alexandre Bayen、Paul Bogdan 、史蒂文·L·布伦顿、弗朗西斯科·布洛、艾蒂安·伯德特、乔尔Burdick、Laurent Burlion、Carlos Canudas de Wit、Ming Cao、Christos G. Cassandras、Aranya Chakrabortty、Giacomo Como、Marie Csete、Fabrizio Dabbene、Munther Dahleh、Amritam Das、Eyal Dassau、Claudio De Persis、Mario di Bernardo、Stefano Di Caira , Dimos V. Dimarogonas, 弗洛里安Dörfler、John J. Doyle、Francis J. Doyle III、Anca Dragan、Magnus Egerstedt、Johan Ecker、Sarah Fay、Dimitar Filev、Angela Fontan、Elisa Franco、Masayuki Fujita、Mario Garcia-Sanz、Dennis Gaime、Wilhelmus P.M.H.Heemels、João P. Hespanha、Sandra Hirche、Anette Hosoi、Jonathan P. How、Gabriela Hug、Marija Ilić、Hideaki Ishii、Ali Jadbabaie、Matin Jafarian、Samuel Qing-Shan Jia、Tor Arne Johansen、Karl H. Johansson , 道尔顿·琼斯, 穆斯塔法·哈马什, 普拉莫德·卡贡卡, Mykel J. Kochenderfer、Andreas Krause、Anthony Kuh、Dana Kulić、Françoise Lamnabhi-Lagarrigue、Naomi E. Leonard、Frederick Leve、Na Li、Steven Low、John Lygeros、Iven Marelels、Sonia Martinez、Nikolai Matni、Tommaso Menara、Katja Mombaur , 凯文·摩尔, 理查德·穆雷, Toru Nakorewa、Angelia Nedich、Sandeep Neema、Mariana Netto、Timothy O'Leary、Marcia K. O'Malley、Lucy Y. Pao、Antonis Papachristodoulou、George J. Pappas、Philip E. Paré、Thomas Parisini、Fabio Pasqualetti、Marco Pavone、阿克谢·拉杰汉斯、吉里贾·拉纳德、安德斯·兰泽、莉莲·拉特利夫、 J. Anthony Rossiter、Dorsa Sadigh、Tariq Samad、Henrik Sandberg、Sri Sarma、Luca Schenato、Jacquelien Scherpen、Angela Schoellig、Rodolphe Sepulchre、Jeff Shamma、Robert Shorten、Bruno Sinpoli、Koushil Sreenath、Jakob Stoustrup、Jing Sun、Paulo Tabuada、艾玛·特格林、道恩·蒂尔伯里、克莱尔·J·汤姆林、贾娜·图莫娃、凯文·怀斯、丹·沃克、朱奈德·扎法尔、梅兰妮·泽林格
年报
在临床护理方面，请阅读人类基因组学（Zafar Nawaz 博士和 Yanwei Xi 博士）、输血医学（Oksana Prokopchuk-Gauk 博士）、临床微生物学（Joseph Blondeau 博士）等领域的最新成功案例、里贾纳综合服务区（Donna Ledingham 博士）概况、解剖病理学部门（Jill Woof 博士）以及我们新任执行董事 Brandi Keller 女士提供的 SHA 成功案例更新。接下来是 6 月 7 日我们最近部门规划会议的图片 - 随后是实验室医学部分，今年的重点是 Prince Albert 的维多利亚综合医院。研究部分描述了 ADRL（John DeCoteau 博士）和 HIL（Ahmed Mostafa 博士）近期取得的成功、部门捐赠基金支持的举措列表（上个学年捐赠近 46,000 美元），然后是过去 4 年为当前自学准备的部门出版物清单。所有为这项伟大工作做出贡献的人都应受到赞扬。接下来是 Henrike Rees 博士提供的高效部门健康委员会年度报告，然后是 Viktor Zherebitskiy 博士提供的萨斯喀彻温省实验室医学协会 (SALM) 支持的活动，以及对该部门从全省众多活跃的医院基金会获得的大力支持的年度认可。虽然所有这些活动都值得大力赞扬，但它们并不代表对该省医疗保健的所有贡献 - 因此，我再次呼吁所有部门成员为明年的年度报告做出贡献，以确保它真正反映出我们所做的一切！布兰迪和我想借此机会感谢省级实验室医学部门的所有人，感谢他们在卫生系统面临巨大压力的时期所做出的奉献、创新和辛勤工作。我要特别感谢洛琳，她每年都孜孜不倦地努力制作这份报告；哈罗德·希夫曼，他在幕后如此娴熟地管理医学院的财务和行政问题；马克·米尔恩，我们的研究促进者，他通过有效地协助教职员工和住院医生，为部门的研究成果做出了巨大贡献，并且（与吴芳博士一起）正在策划今年 11 月的部门研究日。此外，还要感谢在维克多·泽雷比茨基博士领导下的 SALM，他们的慷慨捐助为住院医生的教育费用做出了贡献，尤其是为本年度报告的制作成本做出了很大贡献。
chatgpt，大型语言模型和法律
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.
关于新冠疫情期间经济的简短笔记......
扎法尔·马哈茂德博士 1 新冠肺炎是一场公共卫生危机，由于生产和消费水平同时下降，它已日益成为世界每个经济体的经济威胁。与此同时，在大规模封锁之后，全球供应链和运输中断，导致国际商品和服务贸易急剧下滑。它使全球经济陷入了深度衰退。受新冠病毒影响，国际货币基金组织的《世界经济展望》已将其对 2020 年全球年度经济增长的先前预测从 3.3% 下调至零以下。如果危机持续下去，这将导致全球收入下降约 1 万亿美元甚至更多。因此，最终的影响将取决于：病毒传播的范围和速度，以及控制对经济和社会福祉的损害的政策效果如何。如果病毒疫情是短暂的，那么标准的货币政策组合（例如降低政策贴现率）和自动财政稳定器（例如调整税率和转移支付以平滑收入、消费和企业支出）应该足以减少对经济的不利影响。但如果危机持续下去，由于生产和供应网络故障导致供应中断，目前看来很可能出现这种情况，那么经济复苏将更多地取决于央行持续向行业注入流动性，以及积极的财政、贸易和投资政策。此外，消费者和投资者信心的丧失是影响企业情绪的最重要因素；而资产价格通缩、总需求疲软、债务困境加剧、贫困和收入不平等加剧将带来更大的政策挑战。鉴于上述观点，政府与私营部门协调采取有效应对措施需要采取积极主动和有针对性的方法。外部经济状况：2019 年下半年，即新冠疫情爆发前夕，巴基斯坦经济出现了一些复苏迹象，尤其是外部经济。与 2018 年相比，巴基斯坦在世界银行营商环境指数中的排名上升了 28 位，跻身全球营商环境改善程度最大的 10 个国家之列，卢比的估值过高现象得到缓解，汇率波动降至最低，中巴自由贸易协定于 2019 年 12 月 1 日生效，该协定给予巴基斯坦与中国给予东盟国家类似的中国市场准入。还有证据表明，巴基斯坦的外国直接投资有所增加，尤其是来自中国纺织企业的外国直接投资。这让不同利益相关者相信，2020 年巴基斯坦经济可能会在内部和外部方面进一步改善。但没有人预测到 2019 年底，新冠疫情会带来大范围的封锁，交通限制和社会隔离将导致供应链中断，所有这些都将导致 1 伊斯兰堡国立科技大学社会科学与人文学院经济学教授兼院长研究
大宗交易、大宗交易和内幕交易 PCG 研究
HAPPYFORGE BUSINESS EXCELLENCE TRUST III 卖出 3910098 950.06 371.48 4.15% HAPPYFORGE SBI MUTUAL FUND 买入 3591766 950.00 341.22 3.81% RRETAIL RAJMISH TRADERS LLP 卖出 1320000 16.23 2.14 0.68% SCPL EVOKE MANAGEMENT SERVICES LLP 买入 60102 322.05 1.94 0.57% AARNAV CHANAKYA OPPORTUNITIES FUND I 买入 250000 73.58 1.84 0.59% FABCLEAN MANSI SHARE & STOCK ADVISORS PRIVATE LIMITED 卖出64000 280.48 1.80 0.52％ INDOBELL FINGROW INVESTMENT VENTURES PRIVATE LIMITED。卖出 48000 128.82 0.62 0.76% BRANDBUCKT RAVINDRA DHONDU DHURI 卖出 500000 11.27 0.56 2.15% GUJHYSPIN BHAVIN RAMESH SHAH 卖出 230000 22.07 0.51 1.37% TITANIN SECPL ENGINEERING CONSTRUCTION PRIVATE LIMITED 卖出 161954 30.25 0.49 0.58% INDOBELL JIGNESH AMRUTLAL THOBHANI 卖出 33000 142.30 0.47 0.52% INDOBELL BLACK FOX FINANCIAL PVT LTD 卖出 33000 137.87 0.45 0.52% FONE4 NEZONE Herbals PVT LTD 买入 210000 18.53 0.39 1.23% GOLDLEG RITU SINGAL 卖出 200000 17.55 0.35 1.34% PRATIK ATULSHANKARRAOTELWADKAR 卖出 483006 7.17 0.35 0.76% GOLDLEG JAYANTA ROY 卖出 188117 16.99 0.32 1.27% SHANGAR UMA SHANGAR EXIM PRIVATE LIMITED 买入 519653 5.69 0.30 0.53% EASUN PRANAY KOCHAR 买入 52500 55.43 0.29 1.00% NAVODAYENT 阿维纳什 马鲁蒂 SUROVASE买入 288000 7.75 0.22 3.74% BRANDBUCKT GUNJAN AGRALAL 买入 176000 11.27 0.20 0.76% BRIDGESE NARESHKUMAR RAMANLAL PANCAL 买入 199000 9.89 0.20 0.59% NAVODAYENT ESPEON 咨询私人有限公司。卖出 228000 7.75 0.18 2.96% SOFCOM SANGUINE MANAGEMENT SERVICES 买入 25000 69.66 0.17 0.10% JANUSCORP AVINASH MARUTI SUROVASE 买入 150500 8.44 0.13 0.60% JANUSCORP CREATEROI FINANCIAL CONSULTANCY PRIVATE LIMITED.卖出 143500 8.45 0.12 0.58% INDOBELL BLACK FOX FINANCIAL PVT LTD 买入 9000 132.59 0.12 0.14% OMEGAIN ZULIA ZAFAR 买入 3920 245.35 0.10 0.25% SIPTL DIVYA KANDA 卖出 831781 1.00 0.08 0.14% VENMAX MULTIPLIER SHARE & STOCK ADVISORS PRIVATE LIMITED 买入 31476 26.40 0.08 0.60% NATURO MINOLLOW PRIVATE LIMITED 卖出 104000 6.51 0.07 0.55% MIDEASTP RITESHKUMAR J SONI 买入45000 15.00 0.07 0.89% NOUVEAU TOPLINK PROJECTS PRIVATE LIMITED SELL 1000000 0.49 0.05 0.54% NAVODAYENT CREATEROI FINANCIAL CONSULTANCY PRIVATE LIMITED.出售 60000 7.75 0.05 0.78% MIDEASTP MOLEM INVESTMENTS AND FINANCE PRIVATE LIMITED 出售 30000 15.00 0.05 0.60% ADITYA SHAH DIPAK KANAYALAL 出售 50000 8.99 0.04 0.93% HITECHWIND VIKRAM SANWARMAL NANGALIA 买入 27184 9.99 0.03 0.56% TRANSFD KHUSHBOO R SHAH 买入 889 290.50 0.03 0.61% AMARSEC SHUBHAM KUMAR 买入 15023 17.12 0.03 0.50% GUJHYSPIN巴文·拉梅什·沙阿 购买10000 21.75 0.02 0.06% GOPAIST ANJALIMEHRA 买入 26559 7.57 0.02 0.54% AMARSEC SHUBHAM KUMAR 卖出 4342 17.59 0.01 0.14% 727.56