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首次反应性大规模疫苗接种运动后针对南苏丹本特肝炎E的两剂疫苗有效性
针对Hecolin的三剂重组疫苗自2011年以来已在中国使用许可。由于缺乏对普通民众负担的证据，不建议常规使用，但2015年建议在爆发中考虑疫苗。截至2022年初，疫苗尚未用于爆发环境中。减少的剂量疫苗接种时间表，即使有效，可以使疫苗成为重要的爆发反应工具。响应于2021年底在南苏丹的本内流离失所者的丙型肝炎病例增加，无国界医生和南苏丹的MOH实施了第一次针对乙型肝炎病毒（HEV）的大规模反应性疫苗接种运动。三次疫苗接种巡回赛发生在2022年3月，4月和10月，针对26,848名16-40岁的人，包括孕妇。我们建立了增强的监视，并进行了一项病例对照研究，以估计两剂量疫苗的有效性（VE）。
draft_sbti化学品扇区指导。docx
SBTI已发布针对林业，土地和农业（FLAG）部门排放的公司（SBTI，2022年）的指导。本指南要求如果这些排放占范围1、2和3的总排放量的20％或更多，则必须根据SBTI的标志指南在FLAG部门中没有直接运营的公司在相关排放中设定目标。生产氮肥的化学公司由于农业使用了销售的氮肥，因此可以具有N 2 O的大量排放（在范围3类别11中）。如下所述，该化学部门的指导包括肥料制造商在范围上设定目标的标准。3类别从土地部门n 2 O排放。范围3中N 2 O排放的公司11类别使用出售的氮肥，应遵循本指南，而不是针对这种排放来源设定目标的SBTI Flag指南。此外，范围3中N 2 O的排放量11从使用出售的氮肥不得计算计算SBTI FLAG指南的20％适用性阈值。如果公司有其他相关的排放，则应将这些排放量考虑到20％的适用性阈值。此外，如果公司符合国旗指南中的任何其他直接适用性标准，则应遵循标志指南。
生物识别数据 - 螺旋 - 二元 - 识别识别1-0。 ...
有关此指南的内容关键数据保护概念生物识别识别我们如何证明我们遵守数据保护义务？我们如何合法处理生物特征数据？我们如何公平处理生物识别数据？准确性原理如何适用于生物识别数据？我们如何确保生物识别数据的处理是透明的？我们如何考虑对生物识别数据的权利请求？我们如何确保生物特征数据安全？
组织学在抗氧化剂中的比较潜力预防阿霉素诱导大鼠雄性不育症的毒性
摘要目的：这项研究旨在比较各种抗氧化剂在防止阿霉素诱导的睾丸毒性和随后在大鼠中的男性不育症的组织学影响。研究设计：横断面研究。研究的地点和持续时间：这项研究是在2023年5月至2024年4月在巴基斯坦白沙瓦白沙瓦医学院的动物室和组织病理学实验室进行的。方法：研究中包括120只雄性大鼠。将大鼠分为六组：对照组，仅阿霉素组和四个接受阿霉素的治疗组以及不同的抗氧化剂。施用的抗氧化剂是维生素C，维生素E，辅酶Q10和硒。组织学分析，以评估抗氧化剂的损伤和保护作用的程度。结果：仅阿霉素组显示出具有统计学意义的组织学损害，包括精子发生和生精小管的变性的明显减少。抗氧化剂治疗的组表现出显着的保护作用，硒组表现出最高的保护水平，非常类似于对照组，其次是维生素E和辅酶Q10，这也提供了睾丸结构的实质性保存。结论：该研究得出的结论是，抗氧化剂，尤其是硒，维生素E和辅酶Q10，为大鼠抗霉素诱导的睾丸毒性提供了重大保护。这些发现表明可能使用这些抗氧化剂来缓解与阿霉素治疗相关的雄性不育症。
FedRamp渗透测试指南
关于本文档2谁应该使用此文档？2如何与我们联系3 1。测试范围6 1.1表2：云服务分类6 2。威胁7 2.1威胁模型7 2.2攻击模型8 3。攻击向量9 3.1强制性攻击向量9 3.1.1攻击矢量1：公司外部10邮件phish活动10基于基于基准的基于基于基准的基于基于条件13特权和无私人用户13 3.1.4攻击向量4：租户到租户14 3.1.5攻击矢量5：移动应用程序到目标系统14 3.1.6攻击矢量6：客户端应用程序和/或目标系统14 4.范围施加渗透测试15 5。参与规则（ROE）16 6。报告17 6.1目标系统的范围17 6.2渗透测试期间评估的攻击向量17 6.3评估活动的时间表18 6.4进行实际测试，结果18 6.5发现和证据18 6.6访问路径18 7.测试时间表要求18 8.第三方评估组织（3PAO）人员配备要求19附录A：定义19附录B：参考文献20
教育，文化，研究和技术部...
与此相关的是，研究，技术和社区服务局（DRTPM）要感谢参与并幸免于2024财年的资金研究和社区资助计划的提议者此外，我们要求您提供帮助，将此公告信息传达给公告信附件中列出的资金收件人的名称。
一击开放的负担能力学习与基础模型
我们介绍了一声开放的负担能力学习（OOAL），其中一个模型只有一个基本对象类别的一个示例训练，但有望识别新颖的观点和负担能力。虽然视觉语言模型在识别新颖的物体和场景方面表现出色，但它们通常会努力理解诸如亲戚之类的粒度水平。为了解决这个问题，我们对现有基础模型进行了全面分析，以探索他们对负担的理解并评估潜在的数据限制负担能力学习。然后，我们提出了一个视觉语言框架，并具有简单有效的范围，以增强视觉特征和负担能力文本嵌入之间的对齐方式。对两个负担能力分割基准的实验表明，所提出的方法优于最先进的模型，这些模型少于1％的完整培训数据，并且在看不见的物体和负担能力上表现出合理的概括能力。项目页面：https：//reagan1311.github.io/ooal。
PKM-2024-Skema-Poet-report-Report.pdf
与2024 PKM实施期末有关，我们认为，PKM资助学生必须将最终报告上传为PKM活动的最终输出，以确保根据计划进行活动并完成财务日志填写，以填写财务日志，以填写对国家预算的资金的使用，以实现资金的责任，以发展学生的创造力。与此相关的是，尚未上传最终报告或尚未完成的附件学生团体可以关注以下事项：
Madan Kumar Pernati
个人陈述是一位热情的技术领导者和创新者Madan Kumar Pernati致力于推进人工智能和计算机视觉解决方案的前沿。他从一个软件工程师开发数字识别系统到成为领导全球AI计划的董事的旅程展示了有抱负的专业人员技术行业中令人兴奋的可能性。他作品的核心是AI，IoT和现实世界应用的令人着迷的交集。Madan开创了解决方案，从而使城市更聪明，更安全 - 从智能交通管理系统到关键基础设施的高级监视。他使用计算机视觉技术的工作有助于改变城市如何管理停车，机场如何监控安全性以及企业如何保护其资产。这些解决方案现在为全球众多智能城市，运输当局和企业提供服务。使Madan的技术专业知识特别有价值的是他在Cutt-Edge Technologies方面的动手经验。他与AI/ML框架，IoT传感器，边缘计算设备以及诸如AWS，Azure和GCP之类的云平台广泛合作。他的项目通常涉及令人兴奋的技术，例如智能相机，无人机，激光雷达传感器和AI驱动的边缘设备，展示了教室中教授的理论概念如何转化为现实世界的创新。对于对技术职业感兴趣的学生，Madan的旅程强调了强大的基础知识的重要性以及实际实施技能。他从研究特定的计算机视觉算法到领导全尺度AI解决方案的演变表明，技术专长如何发展成为领导角色。他积极促进包括Genai，计算机视觉和物联网在内的新兴技术的创新，使他成为学术概念和行业应用之间的桥梁。通过他对发展团队和卓越中心的领导，Madan继续指导下一代技术专业人员，帮助他们了解如何将创新思想转变为影响全球数百万用户的解决方案。他的工作说明了技术职业如何为城市技术，公共安全和业务转型的有意义发展做出贡献。