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SIRS流行病具有免疫力的个体异质性
在当前的论文中，我们分析了一个扩展的SIRS流行模型，在该模型中，个体水平的免疫力以指数级的速度逐渐降低，但是在个体之间的减弱率可能会有所不同，例如，作为免疫系统差异的影响。该模型还包括旨在达到和维持牛群免疫力的疫苗接种方案。我们考虑了已知各个减弱参数的知情情况，因此可以根据自上次疫苗接种以及个体衰减率以来的时间来选择疫苗，以及更有可能未知的情况下的疫苗不知情的情况，在这些情况下，只有允许疫苗接种量以来，因此允许时间依赖时间。得出了知情和均匀异质情况的最佳疫苗接种政策，并将其与均质减弱模型（这意味着所有个体都具有相同的免疫力降低率），以及经典的SIRS模型，其中在一个飞跃中完全免疫以完全免疫力下降。表明，经典的SIRS模型需要最少的疫苗，其次是均匀逐渐减弱的SIRS，然后是该模型的知情情况，具有异质性的逐渐减弱。最有可能的情况是，需要大多数饲养群疫苗的情况是，免疫异质性逐渐逐渐减弱。对于被选为模仿Covid-19-19的参数值，并假设最初的初始免疫力和12个月的累积免疫力为12个月，经典的同质爵士的流行表明，每15个月为个体疫苗接种足以达到和维持畜群的免疫力，而不是呈阳性的情况，则需要呈额定的速度，以相对的速度逐渐降低。每4.4个月接种一次。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
2000 年以来亚洲流行病和大流行病对经济的影响
1. 国际货币基金组织根据人均收入、出口多样化程度和融入全球金融体系的程度，对不同国家总量（例如发达经济体、新兴经济体和发展中经济体）进行分类。有关更多详细信息，请参阅：国际货币基金组织 (IMF)，“《世界经济展望》如何对发达经济体、新兴市场经济体和发展中经济体进行分类？”，访问日期：2020 年 4 月 7 日；IMF，“世界经济展望：国家信息”，2019 年 4 月。
基于可变表位库的 COVID-19 疫苗，用于治疗当前和未来相关流行病
SARS-CoV-2 引发的另一场流行病（即 COVID-19 大流行）的爆发提醒科学界，更重要的是提醒全世界，尽管在针对主要疾病的疫苗开发方面投入了大量财力和人力，但成功率并不令人满意。因此，我们必须采取特别措施，试图遏制这种疾病的蔓延并找到有效的治疗方法；预防性/治疗性疫苗的产生可能解决这些目标。COVID-19 和其他疾病是主要的公共卫生问题，到目前为止，仍然难以应对；当然，我们指的不仅仅是最近的流行病，还包括其他流行病，甚至是引发这一切的艾滋病毒/艾滋病。这些疾病（艾滋病毒、流感、寨卡病毒、登革热、疟疾、丙型肝炎等）是由我们所谓的抗原可变病原体 (AVP) 引起的 [1]。针对该组的任何成员生产疫苗都是一项艰巨的挑战，但障碍是相似的。我们的愿景是，这些“不可能”的疾病在一个基本和根本层面上是相似的：基因组和抗原不稳定性。这一压倒性的特征让许多人望而却步，然而，乐观的研究人员尝试了更传统的方法（全病原体或基于细胞的疫苗），而其他人则通过基于结构的反向疫苗学方法转向对生物免疫学事件的还原论思维。数十年来的尝试获得的压倒性科学证据表明，针对 AVP 的疫苗设计的传统和“新”方法多次失败（艾滋病毒就是主要例子）。疫苗效力的最高标准（即 3 期临床试验）证实了这一点。我们可以说，失败的一个可能原因是过去和现在的疫苗生成平台没有解决遗传/抗原变异的主要问题，并且