Methhillins of Sttepateococcos in Saudia Aeronia: 1 gennotic of the Forenotic retennations of excinionns admid-from 2 Residential 2 4 , Omniya Fallala 3 , 5 Hirynan 3, Abram is Iphical 3 , Abra Alamma, Mawner 3 , Meler Bazhaf 4, dad 1 , 7 Doaa Bukkal 1 , Abdalgah N. Aljurayan 1, Alnauud T. Aljassham 5, Zeyad A. Aljadadi 6 , Alajil 1 , Rawan 1um , Alighdan , 1 , 9 Abila 12.13 † † † † † † Newcastle 13 University, Newcastle up Tones, NER2 4H, US 14 3 Law ng Abdullah 16 Appointed Steel Scessions and Technology (Shame, Arabal 17 4 Facecol of Acceptance, Newcastle Institute, Newcastle 18 Laborator Sciences, Ppplige Opplid Medical Study, King Sau 20 Friend 20, Rice 1145, the Arabica Apublicary 21 6 Clinicians Scablics, Pulick22 2 7 Execuitive Department of the Laboratorist, Research or Autor Reservation, Seudi 2 Toxicology, Pharmacy, the Universoy Kill, 27 Retreat Differtional forms of Sciences have Technology, 30 Foundation of Javanese, Jerodan Peri Health Script, Dubai, United 33
ntimicrobial抗药性(AMR)是全球主要的健康问题,与2019年全球估计495万人死亡有关(1,2)。尽管已经对AMR对临床和经济结果的影响进行了广泛的研究,但对AMR对感染反复感的影响相对较少,这是一项重大事件,导致大量疾病,死亡和医疗保健成本(3)。复发在菌血症患者中特别关注,他们通常脆弱并且患有潜在的疾病,因为菌血症与高死亡率和AMR有关(4)。AMR与更大的感染严重程度,治疗衰竭更高的风险以及更长的住院时间有关,所有这些都可能影响复发的风险(5-7)。很少有研究研究AMR是复发性菌血症的潜在危险因素,并且所有研究都限于归因于引起初始感染的同一细菌的感染的复发(8-13)。相反,少数不针对特定细菌物种或患者人群(例如,具有潜在条件的人)和研究危险因素在1年内复发的危险因素并不认为AMR是潜在的危险因素(14-16)。然而,在研究AMR与复发之间的联系时,重要的是要考虑延长的微生物不平衡,即广谱抗生素暴露(即标准细菌治疗)可以诱导宿主微生物组。AMR在初始菌血症发作中可能会增加这种不平衡包括对宿主对定殖和感染的易感性的影响(17)以及对抗生素耐药细菌的选择和持续时间的影响,例如,扩展的谱β-内酰胺酶(ESBL)可能会超过1年 - 产生肠tocteriaceae(18)。
AI代表了该地区的经济和社会发展机会,但其采用在整个国家中仍然非常不平衡。虽然毛里求斯,卢旺达和肯尼亚是非洲大陆的AI的先驱,而科莫罗斯和乌干达是政府对AI准备的全球排名中的最后一项。在区域规模上,东非国家支持非洲联盟(AU)AI战略,并于2024年通过内罗毕宣言。意识到AI对其经济的潜力,所有被调查的国家都制定了战略计划,其成功取决于数字基础设施和熟练的劳动力,经常得到国际捐助者的支持。迄今为止,肯尼亚等地区的国家已经将自己定位在(低成本)的适度和生成AI模型的培训和培训上,并且/或希望将其在很大程度上将其绿色的电力用作现场的竞争工具。但是,该地区的AI进一步发展仍然存在许多挑战:缺乏统一的法律框架,可用的数据,技能,连通性或研究的投资。
AI代表了该地区的经济和社会发展机会,但其采用在整个国家中仍然非常不平衡。虽然毛里求斯,卢旺达和肯尼亚是非洲大陆的AI的先驱,而科莫罗斯和乌干达是政府对AI准备的全球排名中的最后一项。在区域规模上,东非国家支持非洲联盟(AU)AI战略,并于2024年通过内罗毕宣言。意识到AI对其经济的潜力,所有被调查的国家都制定了战略计划,其成功取决于数字基础设施和熟练的劳动力,经常得到国际捐助者的支持。迄今为止,肯尼亚等地区的国家已经将自己定位在(低成本)的适度和生成AI模型的培训和培训上,并且/或希望将其在很大程度上将其绿色的电力用作现场的竞争工具。但是,该地区的AI进一步发展仍然存在许多挑战:缺乏统一的法律框架,可用的数据,技能,连通性或研究的投资。
H&M集团将继续重新谈判大量租赁,这还涉及重建以及调整商店数量和商店空间的数量,以确保其在每个市场中具有正确的商店投资组合。H&M集团的合同允许每年重新谈判或退出大约三分之一的租约。在审查了不加强H&M品牌或有助于每个品牌的长期销售和盈利能力的事物方面,已经确定了其他商店以进行整合。2025年,计划将在80家新商店开设。大多数空缺将在增长市场中。计划关闭约190家商店,主要是在既定市场。关闭包括大量的Monki商店。2024年11月底,蒙基有48家商店。其中一些将转换为工作日商店,并计划关闭其余的商店。
二十多年来,控制电力行业的温室气体排放一直是欧盟 (EU) 关注的重点。气候变化限制了该行业大规模引入可再生能源。这些新能源主要是间歇性和局部性的。它给电网管理带来了额外的挑战。能源行业数字化的解决方案之一是部署智能电网。数字工具与电力公用事业的结合促成了新参与者和商业模式的出现,这些参与者和商业模式从经济上评估了减少温室气体排放和能源消耗的每一项贡献。十年来,欧盟各地的公司之间建立了一个新的能源市场,以促进商业竞争,并简化新型分布式发电的引入。2015 年,欧盟提倡自用 [1],而 2019 年,一项新指令审查了内部电力市场的标准规则 [2]。
我们部门非常悲痛地宣布我们亲爱的同事和朋友 Gaurav Pandey 逝世。Gaurav 对科学充满热情,敢于迎接新挑战,并真心致力于指导学生和受训人员。在明尼苏达大学获得博士学位并在加州大学伯克利分校获得计算机科学与工程博士后学位后,他于 2011 年被招募到西奈山,在那里他成立了专注于机器学习和计算生物医学的研究小组。Gaurav 是一位敏锐的思想家和敏锐的科学家,他开发并应用了基于机器学习的计算方法来构建复杂生物过程和疾病(包括哮喘、糖尿病和癌症)的预测和网络模型。他早期的研究产生了一篇关于合成致死率预测的有影响力的论文,该论文被公认为 2010 年计算生物学领域的突破之一。Gaurav 的创新研究得到了多项 NIH 资助,并得到了媒体的报道。他是一位杰出的教授和导师,指导西奈山生物医学科学研究生院的数据分析、数据挖掘和机器学习课程,同时指导 30 多名学员,从高中生到博士后,他们欣赏他的高标准、严谨的思维和创造性的方法。Gaurav 强烈主张为学员提供更多的教育机会,在教职工会议上,他总是用洪亮的声音来表达自己的观点,激发对话。他是一位完美的合作者和同事,为研究项目带来了新的想法和充满活力的承诺,具有出色的沟通能力和跨学科沟通能力。科学深深地、真诚地激励着 Gaurav,他对发现的热情让所有有幸与他共事的人都感到振奋。Gaurav 是一位有原则、善良、真诚的朋友,坚定地支持同事克服工作和生活中的挑战,并创造机会在工作之外培养友谊和社区。他是一位慈爱的丈夫、快乐的父亲、忠诚的兄弟和叔叔,他喜欢做饭、照顾他的宝贝女儿和去国家公园旅行。我们将深深怀念我们亲爱的朋友和同事 Gaurav Pandey。
1 弗朗斯维尔跨学科医学研究中心 (CIRMF),弗朗斯维尔 BP 769,加蓬 2 法国国家科学研究院,生物统计和进化生物学实验室 UMR5558,里昂第一大学,69622 维勒班,法国 3 LabEx ECOFECT,传染病生态进化动力学,里昂第一大学,69622 维勒班,法国 4 MIVEGEC 实验室,UMR-CNRS 5290-IRD 224,IRD 蒙彼利埃,34394 蒙彼利埃,法国 5 国家葡萄球菌参考中心,传染病研究所,Croix Rousse 医院,里昂民事临终关怀院,69004 里昂,法国 6 细菌学实验室,罗纳-阿尔卑斯分枝杆菌观测站,传染性病原体,临终关怀院,69004 里昂,法国 7 国际传染病学研究中心,INSERM U1111,CNRS UMR5308,里昂第一大学,里昂高等院校,里昂临终关怀院,69004 里昂,法国 * 通讯地址:genistha@hotmail.com (BN); dominique.pontier@univ-lyon1.fr (DP) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
本研究探讨了小岛屿发展中国家对全球变暖的潜在担忧,以及随后逐步淘汰煤炭以将全球气温上升控制在 1.5 摄氏度以下,这是《巴黎协定》规定的。煤炭是碳密集度最高的燃料之一,因此,向低碳燃料和可再生能源过渡是实现能源系统脱碳的必要条件。在本研究中,采用线性最低成本方法,使用开源能源建模系统 (OSeMOSYS) 来研究毛里求斯替代煤炭所需的潜在能源结构。该研究是在 2021 年提交更新的 NDC 后启动的。该模型涵盖 2015 年至 2040 年。这项研究表明,需要对可再生能源进行更大胆的投资,例如对太阳能、风能、废物转化能源和生物质能技术的投资,这些技术的开发成本将超过 25 亿美元,但到 2040 年将减少 70% 以上的排放量,减少对进口化石燃料的需求,从而使电力系统脱碳。