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预防 SARS-CoV-2、埃博拉病毒和尼帕病毒感染的免疫相关性
保护相关性 (CoP) 是预测对传染病的一定程度保护的生物学参数。完善的保护相关性有助于疫苗的开发和许可，因为它可以评估保护效果，而无需让临床试验参与者接触疫苗旨在保护的传染源。尽管病毒具有许多共同的特征，但保护相关性在同一个病毒家族中，甚至在同一个病毒中，根据所考虑的感染阶段，可能会有很大差异。此外，感染过程中相互作用的各种免疫细胞群之间的复杂相互作用以及某些病原体的高度遗传变异，使得识别免疫保护相关性变得困难。一些对公共卫生影响重大的新出现和重新出现的病毒，如 SARS-CoV-2、尼帕病毒 (NiV) 和埃博拉病毒 (EBOV)，在识别 CoP 方面尤其具有挑战性，因为这些病原体已被证明会在感染期间使免疫反应失调。尽管已证明病毒中和抗体和多功能 T 细胞反应与针对 SARS-CoV-2、EBOV 和 NiV 的一定程度的保护相关，但免疫的其他效应机制在塑造针对这些病原体的免疫反应方面发挥着重要作用，而这些免疫反应反过来可能成为保护的替代相关因素。本综述描述了在 SARS-CoV-2、EBOV 和 NiV 感染期间激活的适应性和先天性免疫系统的不同组成部分，这些组成部分可能有助于保护和清除病毒。总体而言，我们重点介绍了与人类针对这些病原体的保护相关的免疫特征，这些特征可以用作 CoP。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Nahal，Y.，Menke，J.，Martinelli，J。等（2024）。人类在循环的积极学习fo
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
俄克拉荷马州学校人工智能的指导和注意事项
使用人工智能可以实现学习的个性化，并满足所有学生的需求。在利用人工智能时，确保数据隐私合规、数据保留和强大的安全措施以保护学生信息至关重要。此外，重要的是要认识到人工智能算法中存在偏见，以及这种偏见如何影响学生的成绩。机器学习模型是使用在线收集的大量数据进行训练的，但并非所有在线信息都一定是准确或可靠的。为了解决这个问题，通过与适当和合乎道德地使用计算设备相关的数字公民教育，让学生具备识别偏见、培养批判性思维和促进同理心的能力。此外，重要的是为教育工作者提供持续的专业学习，并与利益相关者（学生、社区成员、教育工作者和家庭）进行对话，以了解人工智能在教育中的应用方式并解决任何问题或疑虑。
爱达荷州立大学社区使用生成式人工智能工具的初步指南
● 合同审批与执行 ISUPP 1060 ● 电子和信息技术可访问性 ISUPP 1020 ● 平等机会、骚扰和非歧视 ISUPP 3100 ● HIPAA 合规性 ISUPP 1100 ● 采购 ISUPP 2560 ● 平等机会和平权行动 ISUPP 3080 ● 学术自由 ISUPP 4040 ● 学术诚信与不诚实 ISUPP 4000 ● 教师道德 ISUPP 4120 ● 学生行为准则 ISUPP 5000 ● 知识产权 ISUPP 7010 ● ISU 出口管制 ISUPP 7040 ● ITS 可接受使用 ISUPP 2400 ● ITS 访问控制 ISUPP 2410 ● ITS 采购、开发和维护 ISUPP 2420 ● ITS 资产管理 ISUPP 2430 ● ITS 信息安全 ISUPP 2500 ● ITS 安全角色和职责 ISUPP 2480
阿拉哈巴德大学电子与通信系时间表自 2024 年 1 月 16 日起生效，最后更新于 2023 年 12 月 27 日---
博士幸运阿格拉瓦尔 (LA) 博士Preeti Kumari（PKI）博士Nimish Kumar Srivastava（NSR），马里兰州阿尔沙德（马里兰州）哈立德博士Shiv Prakash（SP），博士维诺德·库马尔（VK），先生Archit Verma 女士Priyanshu Sinha 先生Chandra Gupt Maurya、Jolly Singh 博士Pooja 博士Nimish Kumar Srivastava，博士阿贾伊·库马尔先生阿鲁内什·杜特女士鲁帕姆·米什拉
rizos，Georgios，Lawson，Jenna，Mitchell，Simon L.，Shah，Pranay，Wen，Xin，Xin，Banks-Leite，Cristina，Ewers，Ewers，Robert和Schuller，BjörnW（2024）
在传播预测的输入之后，贝叶斯神经网络还可以不确定。这有可能通过拒绝低信心的预测来指导训练过程，而最近的变异贝叶斯方法可以在不进行蒙特卡洛重量的情况下这样做。在这里，我们在通过动物自然栖息地中通过被动声学监测设备进行的录音应用了无样品的野生动植物呼叫检测。我们进一步提出了不确定性吸引标签的平滑性，其中平滑概率取决于无样品的预测不确定性，以减少对损失值较少贡献的数据。我们介绍了一个记录在马来西亚婆罗洲的生物声学数据集，其中包含来自30种物种的重叠呼叫。在该数据集上，我们提出的方法在接收器操作特征（Au-Roc）下的面积约为1.5分，F1的13点和预期校准误差（ECE）的溶质百分比提高了约1.5点，与所有目标类别相比，预期校准误差（ECE）的位置为19.5点。
撒哈拉以南非洲农业人工智能现状
执行摘要 10 1. 简介 14 2. 方法论 16 研究方法 16 局限性 17 3. 人工智能在农业中的应用 19 3.1. 人工智能技术 19 收集农业数据技术 20 分析和决策技术 22 3.2. 农场管理 23 作物监测 24 疾病管理 25 作物产量预测 27 资源管理 29 数字农业咨询服务 30 3.3. 金融科技 32 3.4. 供应链和物流 34 4. 其他观察 3 39 5. 主要资助机构 41 5.1. 加拿大国际发展研究中心 (IDRC) 41 5.2. 比尔和梅琳达·盖茨基金会 41 5.3. 非洲开发银行 (AfDB) 42 5.4. 粮食及农业组织 (FAO) 42
由 Nor El Islam Dahmouni 推荐
车辆通信智能交通系统 (ITS) 对车辆通信有严格的要求，需要提供卓越的安全性和服务质量 (QoS)。C-V2X 和 ITS-G5 是为了满足 ITS 系统的需求而开发的。3GPP 的标准化和创新版本 16 引入了 NR C-V2X 或 NR-V2X，通过 V2I、V2V 和 V2P 等高级功能增强了可靠性、降低了延迟并确保了兼容性。
俄勒冈州与爱达荷州边界迁移的经济影响
在这项研究中，Points Consulting (PC) 致力于估计如果俄勒冈州南部和东部被并入爱达荷州，其经济将如何变化。我们的兴趣不在于探索社会或政治影响，而在于经济影响。图 1 显示了感兴趣的区域，此后称为转换县。对于这项研究，PC 依赖于 CGI 确定的边界选择，包括三个县（Wasco、Jefferson 和 Deschutes）的部分，如图 1 所示。只要有可能，PC 就会发布针对 22 个转换县的估计值，在这些情况下，部分县的数据已向下调整以考虑这些县的相关部分。然而，可用数据的限制并不总是允许对县进行特定级别的分解。