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处理辐射：COVID 199的状况及其对个人和社会的持续影响
PCC报告已知和未知数：SARS-COV-2是一种新型病毒，在我们一生中以前所未有的规模开始感染全球各地的人们。PCC报告指出，截至2022年8月，根据加拿大统计局的数据1，加拿大成年人超过100万成年人经历或正在经历了长期症状。其他关键发现包括严重程度和持续时间的各种症状，也称为“ Covid-19（PASC）的长期或急性后续签后遗症”。患有PCC的人是成年人，通常是有年轻家庭的妇女。PCC症状因类型，严重性和持续时间而异，在大多数情况下，PCC影响了儿童工作和护理的能力。引用的危险因素包括女性，急性Covid-19的严重程度以及反复的SARS-COV-2感染。受PCC影响的人报告说，在驾驶健康和社会系统（包括残疾保险）时，面临不屑一顾，污名，缺乏知识和不足的支持。
量子计算用于处理与确定性因素模型相关的不准确知识
摘要：本文说明了不准确的知识可以在量子环境中有效实现。为此，我们分析了确定性因素与量子概率之间的相关性。我们首先从经典的角度探讨了不精确推理的确定性因素方法。接下来，我们介绍量子计算的一些基本方面，并特别关注基于量子规则的系统。在此背景下，构建了一个特定的用例：一个推理网络，用于测试确定性因素方法在量子环境中的行为。在设计和执行实验后，在三种不同情况下对得到的结果进行了相应的分析：（1）陈述性知识不准确或不精确，（2）程序性知识不准确或不确定性，以及（3）陈述性和程序性知识都不准确。正如结论中所述，本文旨在为未来处理不准确知识的成熟方法的量子实现铺平道路。
处理组织战略管理中战略制定与实施的分离
图 1：组织战略管理框架 在这种表示中，战略制定由战略规划人员进行，实施由项目经理和其他人进行。前者向后者的移交通常发生在第 3 阶段的某个时间点，出于当前目的，我将其标记为移交阶段（用方括号表示）。Stretton 2020c 强调了这种做法的一个特殊后果，即项目管理通常不参与项目的初步选择，而项目是第 2 阶段制定、评估和选择的战略举措的主要组成部分。我进一步指出，让项目经理参与估算第 2 阶段战略举措项目组成部分的成本以及评估和选择这些组成部分似乎既合乎逻辑又明智。尽管如此，在大多数情况下，项目管理通常要到第 3 阶段的某个时间点，即在选择了战略举措及其项目组成部分之后，才会参与其中。
巴西老年人的疫苗犹豫和应对 COVID-19 大流行的挑战
巴西是世界上国家免疫计划最完善、地理分布最全面的国家之一。国家免疫计划 (PNI) 实施 40 年来，在全国范围内开展并获得国际认可的活动，积累了成功的经验，但近年来，人们对该系统的信心和某些疾病的疫苗覆盖率有所下降 2 。如果不开展宣传活动向民众普及疫苗知识，新疫苗（尤其是针对 COVID-19 的疫苗）的问世可能会导致民众对疫苗接种的抵制和拒绝增加。这种抵制被称为“疫苗犹豫”，即拒绝或推迟接受疫苗，尽管卫生系统中可以提供疫苗。它受到信心、自满和便利等变量的影响，在疫苗接种的历史上频繁出现 3 。
应对摩擦：脱欧后的欧盟-英国贸易和爱尔兰经济（Conefrey 和 Walsh）
与无协议脱欧相比，英国的无协议脱欧可能会带来更多前期损失，但基本的自由贸易协定仍意味着贸易摩擦将比现在严重得多。我们估计，2020 年后过渡到欧盟-英国自由贸易协定将使爱尔兰的产出从长远来看降低约 3.5%。比我们模拟的自由贸易协定更全面的欧盟-英国协议将减少这些损失。相反，如果英国在 2020 年后转为按照 WTO 条款进行贸易，这将导致爱尔兰产出下降超过 5%。无论未来协议的具体性质如何，没有任何安排能够复制欧盟成员国的贸易和经济一体化程度，这将给受影响的行业，尤其是农业食品行业带来重大挑战。随着有关英国脱欧后最终欧盟-英国贸易关系的更多细节浮出水面，将需要进一步分析以评估其对爱尔兰经济的影响。
机器人技术和自主系统
最近，机器学习（ML）已成为支持自我适应的流行方法。ML已被用来处理自我适应的几个问题，例如保持最新的运行时模型不确定性和可扩展的决策。然而，利用ML带来了固有的挑战。在本文中，我们关注基于学习的自适应系统的特别重要挑战：在适应空间中漂移。使用适应空间，我们参考了自适应系统可以根据适应选项的估计质量属性进行选择以适应的适应选项集。适应空间的漂移源自不确定性，影响适应性访问的质量特性。这样的漂移可能意味着系统的质量可能会恶化，最终，没有适应选项可以满足初始适应目标集，或者可能出现适应选项，从而可以增强适应性目标。在ML中，这种转变对应于一种新型的班级外观，在目标数据中的一种概念漂移，常见的ML技术会遇到问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的自我适应方法，可以增强具有终身ML层的基于学习的自适应系统。我们将这种方法称为终身自我适应。终生的ML层跟踪系统及其环境，将这些知识与当前的学习任务相关联，根据差异确定新任务，并相应地介绍了自适应系统的学习模型。人类利益相关者可能会参与支持学习过程并调整学习和目标模型。我们提出了终身自我适应的一般体系结构，并将其应用于影响自我适应决策的适应空间的漂移情况。我们使用Deltaiot示例来验证一系列场景的方法。
为处理野生鸟类和后院家禽的兽医提供的禽流感 (AI) 建议
• 禽流感是鸟类的一种法定传染病。它通常在冬季与迁徙季节相关的野生鸟类中传播。• 当出现病例时，环境、食品和乡村事务部 (Defra) 可能会宣布禽流感预防区 (AIPZ)，并提供生物安全建议并限制鸟类聚集、饲养和活动。• 禽流感是一种人畜共患疾病，但人类感染很少见。此前，亚洲谱系 H7N9 和 H5N1 毒株仅在欧洲以外的人类中引起发病和死亡。目前在英国传播的毒株与与人类感染有关的较老的 H5N1 亚洲毒株无关，根据公共卫生机构的说法，目前的 H5N1 高致病性禽流感毒株对公共卫生的风险非常低。• 鸟类的临床症状因物种和个体而异，一些受感染的个体可能无症状。鸡形目家禽通常会表现出疾病迹象。• 此时应以适当的谨慎和生物安全对待所有鸟类，包括在诊所外进行初步检查和分类，必须穿戴适当的个人防护装备，并且可能需要对患病的鸟类实施人道安乐死。• 应向 Defra 帮助热线 - 03459 33 55 77 报告发现的野生鸟类尸体
南苏丹的气候变化和洪水的威胁
这项研究的主要目的是评估信用卡欺诈检测领域机器学习算法的性能，然后根据各种性能指标对其进行比较。使用了七种不同的监督分类算法，包括逻辑回归，决策树，随机森林，Xgboost，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居和支持向量机。这些算法的性能是通过对指标的全面评估来衡量的，包括准确性，精度，召回，F-SCORE，AUC和AUPRC值。此外，还使用ROC曲线和混淆矩阵来评估这些算法。数据制备阶段在这项研究中至关重要。数据不平衡问题是欺诈和非欺诈交易之间不平等的分布。解决这种不平衡对于成功的模型培训和随后的可靠结果至关重要。采用了各种技术，例如缩放和分布，随机的下采样，降低性降低和聚类，以确保对模型性能的准确评估及其有效概括的能力。结果，“随机森林”和“ K-Neartheard Neighbors”算法在这项研究中表现出最高的性能水平，精度率为97％。这项研究对正在进行的与财务欺诈的斗争做出了重大贡献，并为未来的研究工作提供了宝贵的指导。
塞西莉亚·林德教授，瑞典
1个心脏病学系，医院De la Santa Creu I Sant Pau，Ir Sant Pau，Barcelona de Barcelona Universitation，Cibercv，Sant Antoni M. Claret 167，08025西班牙巴塞罗那；意大利佛罗伦萨凯吉大学医院的2个心律失常单位； 3德国科隆大学的心脏生理学系，德国科隆大学； 4克罗地亚分裂大学医院中心心血管疾病系； 5德国汉堡大学汉堡大学医院汉堡大学心脏和血管中心心脏病学系； 6英国伦敦的圣巴塞洛缪医院Barts Heart Center的6电生理部； 7英国伦敦伦敦大学学院健康信息学研究所； 8法国图卢兹的Clinique Pasteur心律学管理系； 9布鲁塞尔大学Vub，比利时布鲁塞尔；和10个心脏病学Centrum Bethanien（CCB），Medizinische Klinik III，Agaplesion Markus Krankenhaus，Frankfurt Am Main，德国，德国
2020年美国家庭的经济福祉
Overall Financial Well-Being ................................................................................................ 2 Income ............................................................................................................................. 3 Employment ...................................................................................................................... 3 Dealing with Unexpected Expenses ..................................................................................... 4 Banking and Credit ............................................................................................................ 4 Housing ............................................................................................................................ 5 Education .......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................