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疫苗接种作为对抗细菌抗菌耐药性的策略的影响
抗菌耐药性（AMR）对全球健康构成了重大威胁，从而损害了治疗对各种感染的疗效。世界卫生组织强调了AMR对医疗保健结果的影响，包括增加的发病率，死亡率和成本。疫苗接种是对抗AMR的关键策略，促进了针对感染的免疫防御措施，并随后减少了对抗菌剂的需求。本文通过审查现有疫苗接种策略的有效性及其在社区中的整合，评估了疫苗接种在管理AMR中的作用，尤其是在抗菌管理计划（ASP）的范围内。使用Google Scholar，Scielo和PubMed等数据库进行了全面的文献综述，分析了2005年至2024年的研究。在筛选132篇文章以获得相关性和资格后，总共包括了13项研究。研究强调了疫苗在减少对抗生素的依赖方面的重要作用，尤其是对于弱势群体，例如老年人，儿童和患有慢性疾病的人群。例如，引入结合肺炎球菌疫苗显着降低了耐药性肺炎链球菌感染的发生率。审查还讨论了广泛的疫苗接种的间接益处，包括饲养的免疫力和抗性菌株传播的降低。疫苗接种是对抗AMR的关键因素。概述的策略反映了全球健康目标，并强调需要持续努力以增强疫苗覆盖和接受。通过促进全面的疫苗接种计划，协调良好的ASP可以大大减轻抗性感染的兴起，优化抗菌素使用情况并改善医疗保健环境中的患者结果。
对抗菌抗性的加速作用
必须加强和制度化国家监视系统，以支持明智的决策。•三个国家中有一个不使用有关抗菌消费的相关数据来为决策制定和指导跨部门的政策制定提供信息。这个数字增加到了水生动物卫生部门的三个国家中的两个。•不到一半的woah成员（42％）具有用于AMR和抗菌使用（AMU）³的综合多源监视系统。•近25％的woah成员没有动物AMR监视系统。对AMR和AMU的监视系统需要在国家一级进行可持续的资源和升级。数据应跨部门共享，以支持一种健康方法下的决策。此外，国家监视系统应能够随着时间的推移报告一致的信息，以向全球监测平台（例如Animuse，Infarm和Glass）报告。
自动移动机器人的信息模型
摘要自动移动机器人（AMR）之间的合作，包括无人驾驶汽车（UAV），无人接地车辆（UGV）和/或无人的地表车辆（USV），可以显着增强其功能，使它们能够解决超出个人机器人的更复杂的任务。但是，为了充分利用这种合作，对所交换信息的综合理解（以语义互操作性为止）至关重要。实现这些机器人之间的语义互操作性需要深入了解相关信息及其基本结构。为了应对这一挑战，本文介绍了专门为AMR开发的平台和与技术无关的信息模型。该模型旨在通过确保语义互操作能力的方式构建信息来促进协作。本文概述了模型的开发过程，从相关科学文献的信息结构化结构化开始，从而产生了代表AMR域内知识和语义的基础框架。通过涉及多个AMR的用例证明了信息模型的实际应用。此外，本文还提供了有关所采用方法论的见解，强调了系统文献评论的重要性，并与从业人员合作以完善和验证模型。它还讨论了理论和实际含义，解决了研究过程中遇到的潜在局限性。
利用疫苗减少抗生素的使用并预防抗菌抗性：世界卫生组织的行动框架
抗菌耐药性（AMR）威胁要破坏抗菌剂和撤消对传染病的有效性。病原体对所有类别的抗菌药物都可以在世界范围内找到，并且感染具有抗性病原体的感染[1]。在临床护理环境中，AMR感染的风险增加了，在这种情况下，抗生素的使用频繁且病原体转移高，威胁着安全提供常规护理和手术程序的连续性[2]。用于治疗耐药病原体的第二或第三行药物通常更昂贵或需要在医院环境中给药，有时效果较差或具有严重的副作用（例如colistin），使其在低收入和中等收入国家（LMICS）（LMICS）的人们使用较差[3]。除非有快速且多方面的响应以防止和控制AMR，否则到2050年，生产力损失和造成的破坏造成的经济成本非常大[4]。全球抗菌素抗性的行动计划[5]和其他报告[6]指出，解决AMR需要改善感染预防，抗菌药物管理和抗菌疾病（图1）。新抗生素的发现和使用构成了一项经济和科学挑战。在过去的半个世纪[7]中很少开发抗生素类别，并且在相对短期内会出现抗性分离株，危害
利用CRISPR-CAS系统来对抗抗菌抗性
抗菌（AMR）细菌的出现已成为对全球健康的最严重威胁之一，因此需要发展新型抗菌策略。CRISPR（簇簇定期间隔短的短粒子重复序列）-CAS（CRISPR相关）系统，称为细菌适应性免疫系统，可以重新使用以选择性地靶向和破坏侵入性遗传元素以外的细菌基因组。因此，CRISPR-CAS系统为开发下一代抗菌剂的开发提供了一种有吸引力的选择，以打击传染病，尤其是由AMR病原体引起的疾病。但是，CRISPR-CAS抗微生物的应用仍处于非常初步的阶段，并且需要解决许多障碍。在这个微型审查中，我们总结了使用I型，II型和VI CRISPR-CAS抗菌剂的发展，以消除过去几年来消除AMR病原体和质粒。我们还讨论了应用CRISPR-CAS抗菌剂和潜在解决方案来克服它们的最常见挑战。
基于机器学习的无线通信的自动调制识别：全面调查
摘要信息和无线通信技术的快速发展，以及最终用户数量的大幅度增加使无线电频谱比以往任何时候都更加拥挤。此外，随着电磁环境正在发展并变得越来越复杂，提供稳定且可靠的服务是具有挑战性的。因此，迫切需要更可靠和智能的通信系统，以提高频谱效率和服务质量以提供网络资源的敏捷管理，从而更好地满足未来无线用户的需求。特别是自动调制识别（AMR）在大多数智能通信系统中起着至关重要的作用，尤其是随着软件定义无线电（SDR）的出现。AMR是在认知无线电（CR）中执行频谱传感的一项必不可少的任务。多亏了深度学习（DL）应用中的显着进步，已经提供了新的和强大的工具，可以解决该领域的问题。因此，今天，将DL模型整合到AMR中已引起了许多研究人员的关注。这项工作旨在提供针对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的最新机器学习（ML）AMR方法的全面最新审查。此外，将确定每个模型的体系结构，并在规范和性能方面进行详细的比较。最后，提供了开放问题，挑战和潜在的研究方向的概述以及讨论和结论。
2023 年至 2024 年 ESPAUR 报告
2023 年，抗菌素耐药性 (AMR) 负担（通过确定因其公共卫生重要性而选定的生物体 1 的抗生素耐药率计算得出）比 2019 年的水平高出 3.5%。这主要是由于大肠杆菌（AMR 负担病原体中最常见的耐药性菌血症原因，2023 年为 68%）的比例变化。AMR 负担在大流行开始时最初有所减少，随后有所上升，自 2020 年以来，报告的耐药性菌血症逐年增加。2023 年，肠杆菌目（大肠杆菌、肺炎克雷伯菌和产酸克雷伯菌）共占 AMR 负担的 83%，其次是革兰氏阳性菌（肠球菌属、金黄色葡萄球菌和肺炎链球菌），占 14%。与往年一样，2023 年英格兰各地区菌血症的耐药性负担存在显著差异，伦敦地区的耐药性菌血症发生率最高（每 100,000 人 41.5 人），而西南地区最高（每 100,000 人 25.9 人）。按种族分层患者时，负担也存在差异，亚洲或亚裔族群报告的耐药率最高（39.4%），几乎是白种人（20.1%）的两倍。2023 年，大肠杆菌菌血症对多种抗生素的耐药性与 2019 年相比有所增加。特别是，42.9% 和 15.8% 的分离株分别对阿莫西林克拉维酸钾和第三代头孢菌素具有耐药性，因此它们在经验性脓毒症治疗中的作用需要仔细考虑。 2019 年至 2023 年间，肺炎克雷伯菌中大多数主要抗生素类别的抗生素耐药性也有所增加。2023 年，患有选定的 2 型革兰氏阴性菌血症的患者 30 天全因死亡的总体粗病死率为 15.5%，感染对一种或多种 AMR 负担定义的抗生素有耐药性的菌株的患者的全因死亡率 (16.9%) 显着高于感染敏感菌株的患者 (15.1%)。 2023 年，无菌部位感染产碳青霉烯酶菌 (CPO) 的 30 天全因死亡率为 22.9%。自 2021 年以来，所有样本类型中报告的产碳青霉烯酶菌 (CPO) 率翻了一番（2021 年：每 100,000 人 4.7 例，而 2023 年：每 100,000 人 10.1 例）。2024 年初，全球抗菌素耐药性监测系统新出现的抗菌素耐药性报告 (GLASS-EAR) 向 GLASS-EAR 登记的抗菌素耐药性 (AMR) 国家联络点发出了信息请求，以快速评估当前的全球情况，因为在多个国家报告的携带碳青霉烯酶基因的高毒力肺炎克雷伯菌 (hvkp) ST23 分离株的鉴定有所增加
抗菌素耐药性国家战略框架（2014 年）
一、卫生部长前言 抗菌素耐药性 (AMR) 是公共卫生长期安全的重大威胁，有可能对我们的社会产生负面影响。这是一个严重且日益严重的全球卫生安全风险，需要在地方和国际层面上予以优先考虑。正如 2014 年 5 月世界卫生大会通过的 WHO EB134/37 号决议“应对抗菌素耐药性，包括抗生素耐药性”中所述，需要采取国家级应对措施来补充全球行动计划的制定。需要会员国采取的行动包括：• 提高政治意识、参与度和领导力• 加强感染预防和控制• 加强国际合作• 加强总体药品管理体系，包括监管体系和供应链机制以及实验室基础设施• 监测抗菌素耐药性的程度• 鼓励和支持研究与开发• 提倡负责任地使用抗菌素• 鼓励开发新型诊断方法和抗菌药物• 为医院住院患者、所有其他医疗机构和社区的门诊患者以及动物和非人类抗菌素的使用建立抗菌素耐药性监测系统• 制定具有问责制和民间社会参与的国家计划。在动物健康方面，世界动物卫生组织 (OIE) 国际委员会于 2003 年为所有 OIE 成员国发布了一套指导文件，涉及抗生素耐药性的公共卫生风险，这些风险源于兽医学中抗菌药物的使用。南非兽医协会药物委员会与兽医学系共同利用这些指导文件，制定了南非兽医学中负责任和适当使用抗菌药物的技术指南。这些指导文件巩固了过去十年来为提高和加强兽医行业对新出现的抗菌药物耐药性威胁的认识而做出的努力，需要通过动物健康领域的立法和政策改革来加强这些努力的实施。国家卫生部从世卫组织和 OIE 的建议中提取了将作为该战略基础的关键干预措施。制定和实施国家抗菌药物耐药性战略以补充国际努力，是遏制人类和动物健康中日益严重的抗菌药物耐药性威胁的重要一步。需要加强全球伙伴关系，因为减少耐药性的责任是共同的。这一责任不仅限于卫生保健部门，还要求所有部门（人类、动物和农业）采取合作行动。抗菌药物耐药性战略将影响南非对这一迫在眉睫的威胁的应对。我们已经拥有了改变现状的工具和专业知识，现在我们需要的就是共同努力，创造更美好的未来。
自动移动机器人的能源效率的审查
目的：本文旨在对自主移动机器人（AMR）的能源效率（AMR）的最新技术进行全面分析，重点介绍能源，消费模型，能源效率的运动，硬件能量消耗，路径计划中的优化和调度方法的优化，并建议未来的研究指示。设计/方法/方法：系统文献综述确定了244篇分析论文。从2010年开始发表的研究文章在包括Google Scholar，ScienceDirect和Scopus在内的数据库中搜索，并使用与各种机器人系统中的能源和功率管理有关的关键字和搜索标准进行了搜索。调查结果：评论重点介绍了以下关键发现：1）电池是AMR的主要能源，并且电池管理系统的进步提高了效率； 2）混合模型具有卓越的准确性和鲁棒性； 3）运动占移动机器人总能源消耗的50％以上，强调需要优化的控制方法； 4）诸如质量影响AMR能源消耗之类的因素； 5）路径规划算法和调度方法对于能量优化至关重要，算法选择取决于特定的要求和约束。研究局限性：审查集中于车轮机器人，不包括步行的机器人。未来的工作应改善消费模型，探索优化方法，检查AI/ML角色并评估能源效率的权衡。关键字：自动移动机器人，能源效率，系统文献审查，优化，能源消耗模型，路径计划文章类型：评论独创性/价值：本文对AMR中的能源效率进行了全面的分析，强调了系统文献综述的关键发现，并提出了未来的研究方向，以进一步进步。