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Alqahtani, Manaf; Mallah, Saad I; J. Stevenson, Nigel; Doherty, Sally (2021): 大流行期间的疫苗试验：解决伦理困境的潜在方法
自 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 出现以来，全球公共卫生基础设施和系统以及社区范围内的合作和服务都面临着前所未有的挑战。疫苗开发立即成为我们所有科学、公共卫生和社区工作的中心。尽管 SARS-CoV-2 疫苗的开发可以说是过去 12 个月中最伟大、最明显的成就，但它们也是疫情期间最具争议和争论的问题之一。然而，疫苗开发的独特之处在于它与其试图服务的社区有着密切的关系；无论是作为一种有效和安全的预防措施进行的临床试验测试，还是作为一种有效的公共卫生工具在开发后“推广”的成功。这些关系产生了无数的复杂性，从基于社区的不信任到学术上争论的道德困境。事实上，COVID-19 疫苗竞赛的加速发展进一步加剧了这一现象，带来了新的伦理困境，需要对其进行研究以确保这些疗法在临床上继续取得成功，并恢复社会对临床医学的信任。在本文中，我们讨论了两个主要的伦理困境：(1) 在成功候选疫苗出现时继续进行新疫苗试验的平衡和 (2) 盲法安慰剂组的弊端。因此，我们讨论了解决这些伦理困境的六种不同方法：(1) 继续进行安慰剂对照试验，(2) 从安慰剂对照过渡到开放标签，(3) 仅对高风险优先组进行揭盲，(4) 过渡到盲法阶梯楔形交叉设计，(5) 进展到盲法活性对照阶梯楔形交叉试验，以及 (6) 进行随机阶梯楔形社区试验。我们还为疫苗试验后期的相关利益相关者提出了一种决策算法。重要的是要记住，COVID-19 疫情的突发性并不意味着可以对核心道德价值观做出妥协。事实上，围绕这一主题的讨论和所做出的决定将仍然是一个有力的案例研究，并将成为未来所有此类情景的一个不断参考的例子。
引文 Abouzed M, Salama B, Gabr A, Elag KA, Soliman M, Elsaadouni N 和 Elzahab NA (2024) 智能技术使用对个人睡眠质量的影响
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育疾病，其特征是持续存在社交沟通和互动障碍，以及行为、兴趣或活动模式受限且重复 (1)。ASD 患者面临的常见并发问题之一是睡眠障碍，表现为入睡困难、夜间频繁醒来和睡眠质量差 (2,3)。ASD 患者的睡眠问题与一系列负面后果有关，包括核心自闭症症状加剧、白天功能受损以及患者及其家人的生活质量下降 (4,5)。近年来，智能手机、平板电脑和电脑等智能技术的普及在日常生活中越来越普遍，包括 ASD 患者。虽然这些设备可以提供教育和娱乐价值，但人们担心它们的使用可能会影响睡眠质量，尤其是蓝光发射和刺激内容 (6-8)。初步研究表明，睡前过度看屏幕和接触蓝光可能会扰乱自然的睡眠-觉醒周期和褪黑激素的产生，导致入睡困难和睡眠片段化（9-11）。我们可以通过时间生物学和认知行为框架的视角来理解智能技术对睡眠质量的影响。根据时间生物学理论，接触电子设备屏幕发出的蓝光会阻碍褪黑激素的分泌，扰乱调节睡眠-觉醒周期的昼夜节律（9）。褪黑激素是由松果体产生的一种激素，在启动睡眠和确保睡眠质量方面起着至关重要的作用。接触蓝光，尤其是在晚上，会延缓褪黑激素水平的上升，使入睡变得更加困难（11-17）。此外，失眠的认知行为模型 (18) 表明，睡前从事刺激或唤醒活动（如玩游戏或浏览社交媒体内容）可增强认知和生理唤醒，从而使入睡更加困难。该模型提出，失眠症患者会形成与睡眠相关的不良习惯和思维模式，从而使睡眠障碍持续存在 (19)。对于患有自闭症谱系障碍 (ASD) 的人来说，智能科技对睡眠质量的影响可能尤其显著。许多 ASD 患者在感觉处理方面面临挑战 (20)，这可能使他们对蓝光和电子内容的刺激作用更加敏感。此外，当科技扰乱睡前常规时，ASD 的核心症状（如过渡困难和坚持常规）可能会加剧 (2)。事实上，初步研究表明，自闭症儿童和青少年的屏幕时间增加与睡眠质量较差之间存在关联（12、13）。尽管自闭症患者的睡眠障碍患病率很高，且影响深远，但关于智能技术对这一人群睡眠质量的具体作用的研究却很少。虽然有少数研究发现了儿童屏幕时间增加与睡眠质量较差之间的关联，但
Mahdi Chehimi，Bernd Simon，Walid Saad，Anja Klein，Don Towsley和M´erouane Debbah”匹配游戏，以优化量子通信的优化协会
摘要 - 量子交换机（QSS）服务量子通信网络中量子端节点（QCN）提交的请求，这是一个具有挑战性的问题，这是一个挑战性的问题，由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求，这是促进QCN应用程序（如量子数据中心）中的开发。但是，QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题，并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中，QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏，可捕获有限的QCN资源，异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏，提出了一个量表稳定的request-QS协会（RQSA）算法，同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟，以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明，拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的（5％以内）的性能，同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13％。此外，提出的RQSA算法被证明是可扩展的，即使QCN的大小增加，也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络（QCN）被视为未来通信技术的支柱，因为它们在安全性，感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen（EPR）的创建和分布，这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成，每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端（E2E）纠缠连接。然而，纠缠光子的脆弱性质导致指数损失，随着量子通道（例如光纤）的行驶距离而增加。因此，需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段，通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时，它们被称为量子开关（QSS）。
引用Wilbur，Z。E.，Udry，A.，McCubbin，F.M.，Vander Kaaden，K。E.，Defelice，C.，Ziegler，K.
摘要 - 在非常低的24氧散酵素的条件下形成的富含Enstatite的陨石（包括aubrites）（ƒO2：IronWüstite缓冲液–2至–6），因此具有研究的能力，可以减少我们太阳能系统中多个身体上存在的25个岩浆作用。金属，26个硫化物和硅酸盐之间的元素分配在低ƒO2处受到限制。然而，对富含Enstatite的27陨石的研究可能会产生低ƒO2对元素行为的影响的经验证据。这28份作品介绍了14个aubrites的全面岩石学和氧同位素研究，其中包括4个以前未对其进行详细研究的29个陨石。aubrites表现出各种30种纹理和矿物学，它们的元素分区模式指出了所有31个14个样品的冷却历史的速度。氧同位素分析表明，aubrite母体可能比最初报告的异质性32个，或者可能经历了不完全的岩浆33分化。与其他分类的aubrites相反，并基于纹理和矿物学34观测，我们建议西北非洲8396陨石显示出对35个Enstatite软骨饲养的亲和力。通过测量硅酸盐，硫化物，36和金属的主要元素组成，我们计算了新的金属硅酸盐，硫化物 - 硅酸盐和硫化物 - 金属分区的37个系数37适用于低聚期在低聚期2的小火系统的载体。使用分区系数确定的aubrites元素的地球化学38行为类似于针对汞岩浆系统实验确定的元素的39个地球化学行为。4340个富含Enstatite的陨石，包括氨基盐，代表了与41汞相似的有价值的天然岩石，他们的研究可以进一步了解我们对太阳能42系统中岩浆降低的理解。
引用Zainab N. Mutashar和Sura N. Taraad（2025）。各向异性超材料对圆柱波
超材料是人为设计的材料，旨在具有天然材料中未发现的电磁场的性质。各向异性超材料的电磁特性取决于方向，这为它们提供了控制传统材料无法控制波动的能力。这些属性就像在大规模影响波传播的超材料元件之间的复杂相互作用，例如分散，衰减和波浪的极化[6]。各向异性超材料由定向电导率，渗透率和介电量张量定义。与典型的各向同性材料不同，这些参数不是不变的；相反，它们是方向依赖性的，因此导致材料内部的波浪行为复杂。上述特征可以由张量表示，张量概述了多维材料波相互作用[7]。
最初发表于：Saadat，Ali；古特努瓦尔，杰罗姆；里佩利诺，保罗；普兰特，大卫；爱，索拉雅；弗雷，Beat M；史蒂芬·丰塔纳候选人
以及肝组织学检查（如果有）。接受免疫抑制治疗或曾前往 HEV-1 和 -2 感染流行地区的患者被排除在外。在 2020 年 2 月 1 日至 2022 年 10 月 31 日期间，回顾性 [ 4 ] 和前瞻性地纳入了有症状的急性肝炎患者和 HEV 相关 PTS 患者。参与的瑞士献血中心（洛桑、伯尔尼、苏黎世）还回顾性和前瞻性地纳入了 2021 年 1 月 1 日至 2022 年 10 月 30 日期间通过基于 PCR 的常规献血筛查发现的无症状 HEV 感染献血者。在此期间（2021 年 1 月至 5 月），瑞士联邦公共卫生局记录了一波异常的急性 HEV 感染，主要由基因型 3h_s 引起。[ 18 ]
护理的未来：将技术整合到患者护理中Marzouq Shayiz Alanazi 1，Sulaiman Saleh Aljamhan 2，Hilah Musaad Marzouq Alharbi 3
护理的未来：将技术整合到患者护理中Marzouq Shayiz Alanazi 1，Sulaiman Saleh Aljamhan 2，Hilah Musaad Marzouq Alharbi 3，Meznah Mohmmed Abdullah Alseafy 4，Wejdan yesef Alshuhytan 5 。1-5*卫生部 - Qassim Health-health-saudi Arabia 6*卫生部 - 麦地那健康集群-Saudi Arabia 7*卫生部 - 贾扎恩健康群 - 苏迪亚阿拉伯人通讯作者：Marzouq Shayiz Alanazi。摘要本研究研究了技术与护理实践及其对患者护理的影响。随着护理响应快速技术进步的发展，本研究探讨了电子健康记录（EHRS），远程医疗和人工智能（AI）等工具如何提高护理效率，患者结果和整体医疗保健。通过混合方法的方法，包括调查和对护士的访谈，研究确定了护理中技术采用的好处和挑战。关键发现表明，尽管技术可显着改善患者的护理和满意度，但诸如系统兼容性问题之类的障碍以及对全面培训的需求仍然存在。该研究以对医疗组织和政策制定者的可行建议结束，以优化技术在护理中的作用，以确保其补充以人为中心的护理方法。关键词：护理实践，技术整合，患者护理，电子健康记录（EHRS），远程医疗，人工智能（AI），医疗保健提供，混合方法研究，患者结果，护理挑战。引言护理正在经历重大的转变，因为技术进步重塑了医疗保健领域。将技术整合到患者护理中，可以彻底改变护理实践，增强患者的结果并提高医疗保健提供的总体效率和质量。本研究探讨了护理的未来，重点关注技术的作用及其对患者护理的影响。通过分析当前的趋势，挑战和机遇，本研究旨在提供有关技术将技术整合到护理实践中以改善患者体验和结果的见解。作为一种充满活力的，以患者为中心的职业，护理不断发展，以满足患者和医疗保健系统的不断变化的需求。快速技术进步为护士提供了创新的工具和系统，从电子健康记录（EHR）到远程医疗，可穿戴设备和人工智能（AI）。这些技术有可能使护理更有效，准确和可访问。但是，将技术纳入护理并非没有挑战。护士必须适应新系统，确保患者隐私和数据安全，并保持以人为本的护理方法。本研究研究了这些复杂性，确定了成功将技术整合到护理护理中的策略和最佳实践。通过利用现实世界中的例子，案例研究和专家见解，本研究对数字时代的护理未来进行了全面分析。它突出了基于技术的护理的好处，同时解决了这种转变的道德，法律和实际考虑。最终，该研究旨在为护理技术中不断增长的技术知识提供贡献，为护士，医疗保健组织和政策制定者提供可行的建议。文献综述了医疗保健技术的发展。医疗保健行业数十年来一直受到技术进步的影响，创新会改变医疗服务及其交付。早期的医疗工具已演变为复杂的设备，高级成像技术和复杂的数字解决方案。
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Avaada包含私人有限公司：[ICRA] A-（稳定）分配的
在Avaada Energy Private Limited（AEPL）的强额中，分配了Avaada包含私人有限公司（AIPL）因素，该评级在可再生能源领域具有既定的往绩记录，可再生能源功率投资组合为4.6 GWP，另外〜16.2 GWP的不足能力为4.6 GWP。AEPL由Avaada Ventures Private Limited（AVPL）推广。目前，AVPL持有AEPL和全球可再生协会公司（泰国PTT集团的一部分）的57％股份。虽然该集团内的承诺股权和可用现金将使AEPL能够在接近中期扩大其投资组合，但该集团正在探索筹集进一步资金的选择，以资助其欠发达投资组合。在竞争性关税中，长期购买协议（PPA），AEPL下资产的令人满意的发电绩效以及以有竞争力利率的长期项目融资的可用性预计将导致该集团的足够债务覆盖率。
Ikram Chraibi Kaadoud、Lina Fahed、Philippe Lenca。可解释的人工智能：知识发现、知识表示和表示学习交叉点的叙述性回顾。MRC 2021：第十二届国际情境建模与推理研讨会，2021 年 8 月，加拿大蒙特利尔（虚拟）。第 28-40 页。 hal-03343687
可解释人工智能 (XAI) 最近已成为一个非常活跃的领域，这主要是由于神经网络等黑箱模型的广泛发展。最新技术定义了最近的 XAI 目标，并提出了具体方法。在 XAI 和其他领域之间可以找到隐式链接，尤其是与知识和神经网络相关的领域。我们在此旨在强调这些隐式链接。我们对两个领域的研究工作进行了叙述性回顾：（i）知识领域，重点关注知识发现和表示，以及（ii）表示学习。我们讨论了这些领域与 XAI 之间的相似性和连接点。我们得出结论，为了使黑匣子更加透明，XAI 方法应该受到更多启发，并利用知识和表示学习领域的过去和最近的工作。通过本文，我们为多学科研究人员和人工智能专家以及人工智能知识渊博的用户提供了 XAI 领域的切入点。