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功效研究（包括干扰研究）
效力研究（包括干扰研究）概述 许可/获准产品的每个抗原部分都必须得到 APHIS 认可的效力研究的支持。如果需要标签声明交叉保护，则必须进行单独的效力研究来支持每项声明。同样，必须进行单独的效力研究来支持具有多种不同疾病综合征的疾病的多综合征声明。一旦证明了给定产品配方中抗原的效力，该抗原通常可以与相关产品中的其他抗原结合使用，从而降低效力要求。如果拟议新产品中的每种抗原之前已被证明单独（或其他组合）有效，则可能只需要证明抗原在新组合中不会过度干扰彼此。获得许可后，可以进行效力类型的研究，以使参考序列符合效力测试的要求，或确认适当的再接种间隔。尽管参考资格研究有时可能使用比关键效力研究略小的治疗组，但所有其他审查和解释结果的指南均适用。信息流
第七届高级国际会议...
1571070947：“ MQTT-MTD：将移动目标辩护集成到MQTT方案中，作为TLS的替代方案。 Khalid Chougdali (Ibn Tofail University, Morocco) 1571070585 : “ Towards an SDN-Based Reconfigurable Edge Architecture for Railway Environment”, Radheshyam Singh (Technical University of Denmark, Denmark) Mohamed Aymen Chalouf (IRISA Lab - University of Rennes 1, France), Leo Mendiboure (Université Gustave Eiffel, France), Michael S. Berger和Lars Dittmann（丹麦丹麦技术大学）1571084296：“自适应PMME PMME Medium Access Control Control协议的多事件IoT传感器网络” Nguyen Thi thi-thi-thi-thi-thi-thu-hang（邮政和电信技术研究所，越南和米德尔塞克斯大学，英国，英国） 1571088118：“评估入侵检测的机器学习算法：迈向确保实地大数据的一步” Ikram Hamdaoui，Khalid El Makkaoui，Zakaria elali（NADOR的MF）
药物依从性和相关因素的水平
背景：2型糖尿病（T2DM）是极大地影响菲律宾家庭的主要慢性病之一。药物不遵守是为患有这种情况的个体实现最佳治疗结果的重大挑战。目的：这项研究确定了药物依从性的水平，并探讨了在宿雾南方医学中心（CSMC）家庭医学门诊诊所的T2DM患者不存在的相关因素。方法：从8月至2023年10月，在CSMC家庭医学门诊诊所进行了一项横断面研究。采用了一份自我管理的问卷，分为三个不遵守领域。的含义，频率和百分比用于分析依从性，社会人口统计学和临床因素的水平。逻辑回归分析用于确定因素与药物不遵守的关联。结果：共有69名参与者。总体而言，部分遵守T2DM药物。在与成本相关的不遵循（CRNA）结构域中，部分依从性（39.1％）存在很高的患病率。的因素显示出非依从性不足增加的因素包括年龄（AOR 1.363，95％CI 0.345-5.386），女性（AOR 1.544，95％CI 0.386-6.176），低收入（AOR 1.05，95％CI 0.352-3.135％），1.135％的频率（AOR 1.05％） CI 0.44-4.664），T2DM的持续时间不到10年（AOR 1.99，95％CI 0.46-8.637）。结论：对糖尿病药物的依从性可能会受到药物成本和财务状况的影响，这反映在总体部分依从性，CRNA领域中部分依从性的高度流行以及不遵守低收入与低收入的优势增加。应该进行更多的研究，以调查对糖尿病药物（例如糖尿病知识，患者的自我效能感和医疗保健提供者沟通）不遵守的其他可能因素。
议程TSRC 2024-斯坦福法学院会议
○ LLMs and Web Search: Questioning the Impact on User Subjectivities and the Findability of Knowledge Nora Freya Lindemann, University of Osnabrück, Germany ○ Examining The Influence of AI-Generated Search Results on User Behavior and Trust in Search Outputs Aleksandra Urman, University of Zurich ○ Building Responsible Meta AI Search Systems Yvonne Lee, Meta ○ New Contexts, Old Heuristics: How Young印度的人们和美国在生成的AI Rachel Xu时代，Google Jigsaw时代信任在线内容○将外部专业知识整合到产品路线中，将外部专业知识整合到玛丽·艾奥尼迪斯（Mary Ioannidis），google○良好的AI法律帮助，不好的AI法律帮助玛格丽特·达林·哈根（Margaret Darin Hagan），玛格丽特·达林·哈根华盛顿○LLMS信任的未来 - You.com的课程Bryan McCann，You.com
银杏生物托运 - JP Morgan会议 - 2024
前瞻性陈述本演示文稿，电话会议和网络广播（一起，“演示”）包含某些前瞻性陈述，其中包含联邦证券法的含义内的某些前瞻性陈述，包括有关我们的计划和策略的陈述，包括关于我们的资产负债表和现金跑道，当前的期望，期望，运营以及运营的业务和企业的成功率，包括在内包括客户的成功应用，对收入的期望以及所有这些可能导致我们的实际结果，绩效或成就，市场趋势或行业结果，从而使这些前瞻性陈述表达或暗示的那些可能导致我们的实际结果，绩效或行业趋势或行业结果可能会导致我们的实际结果，绩效或行业趋势或行业结果。这些前瞻性陈述通常由“相信”，“ can”，“ project”，“潜在”，“期望”，“预期”，“估算”，“估算”，“策略”，“未来”，“机会”，“机会”，“计划”，“五月”，“五月”，“应该”，“威尔·威尔·”威尔·威尔·威尔·威尔·威尔·威尔·威尔·威尔（“”），“”和“”可能会效果，”前瞻性陈述是基于当前期望和假设的预测，预测和其他关于未来事件的陈述，因此，风险和不确定性都受到风险和不确定性的影响。上述因素清单并不详尽。这些文件识别并解决了其他重要的风险和不确定性，这些风险和不确定性可能导致实际事件和结果与前瞻性陈述中包含的事件相差。您应该仔细考虑在Ginkgo的“风险因素”部分中描述的上述因素以及与美国证券交易委员会（The SEC）的“风险因素”部分中所述的“风险因素”部分中所述的，以及其他文档由Ginkgo不时与SEC一起领导的文档。前瞻性陈述仅在制作之日起说话。读者被告知不要不依赖前瞻性陈述，而银杏则没有义务，并且不打算更新或修改这些前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。银杏不保证它将达到其期望。在本演讲中的行业和市场数据，银杏依赖于有关银杏竞争的市场和行业的某些信息和统计信息。此类信息和统计数据基于银杏管理的估计和/或从第三方来源获得的，包括市场研究公司和公司文件的报告。银杏认为这种第三方信息是可靠的，但不能保证指定信息的准确性或完整性，而银杏并未独立验证第三方来源提供的信息的准确性或完整性。
新闻稿2025-会议KFS4 2.11.25 -PDF
McMahon和More Austin，德克萨斯州 - 2025年2月11日 - South WySouthwest®（SXSW®）会议和节日宣布增加了新的Keynotes，以及第39届年度会议的第四轮演讲者，庆祝技术，电影，电影，电影，电视和音乐的融合。SXSW于2025年3月7日至15日在德克萨斯州的奥斯汀举行。今天宣布的主旨包括演员，作家，制片人和导演Issa Rae，Signal Meredith Whittaker的总裁，以及Colossal Biosciences Ben Lamm的创始人兼首席执行官Ben Lamm与演员，制片人，作家，作家，艾美奖，艾美奖，艾美奖获奖的配音演员和现实竞赛竞赛竞赛主持人Joe Manganiello。“每年，SXSW都会组装一群演讲者，这些演讲者正在做非凡的，通常令人惊讶的事情，例如破坏讲故事和代表的界限，倡导安全的交流，并带回羊毛猛mm象。“ Issa Rae，Meredith Whittaker，Ben Lamm和Joe Manganiello组成了一个杰出的变革者组，他们非常适合SXSW社区。”Issa Rae, Meredith Whittaker, Ben Lamm, and Joe Manganiello join the previously announced Rock and Roll Hall of Famer and Grammy Award-winning lead singer for Creedence Clearwater Revival John Fogerty , Bluesky CEO Jay Graber , and IBM Chairman and CEO Arvind Krishna as Keynote Speakers for SXSW 2025.今天宣布的特色演讲者包括HBO艾美奖获奖系列《最后的演员》的演员和创作者；游戏创建者和Kojima Productions Hideo Kojima的创始人； Rivian RJ Scaringe的首席执行官；食品评论家和创作者基思·李（Keith Lee）；五次获得艾美奖的电视主持人，喜剧演员，作家，制片人和播客柯南
Khadija Ahmed Matrook博士
T-01（PG）主持人标题：主持人姓名：伯大尼蒙哥马利系：药房大学：贝尔法斯特皇后大学贝尔法斯特联系电子邮件：bmontgomery05@qub.ac.ac.uk合着者和分支机构：Lisa E. J. J. Douglas，Qub; S. Lorraine Martin，Qub。会议主题：药学教育中的AI摘要标题：高度选择性的FURIN抑制对基质金属蛋白酶在囊性纤维化中的影响。摘要文本简介：囊性纤维化（CF）是一种慢性气道疾病，其特征是感染和中性粒细胞炎症的慢性循环，导致与异常基质金属蛋白酶（MMP）表达相关的肺组织损伤。MMP还调节细胞因子活性，该活性在炎症和免疫反应中起关键作用。普遍表达的普洛蛋白转化酶，FURIN可以裂解并激活各种疾病的底物，以包括几个MMP [1]。这项研究的目的是研究新型，高度选择性的脂蛋白抑制剂BOS-857是否会调节下游MMP活性。
第一次人工智能与机器学习与数据国际会议
关于2004年成立的研究所，在慈善事业，技术官僚的领导下，我是Jayaram Shetty和标志性的MNBS信托基金会，Mitk已与农村社区联系，作为希望获得技术教育的希望的象征。对于那些在经济上不那么优势的年轻人来说，它成为了光明的灯塔，但仍在照顾攻读专业工程学位并成为胜任企业家，技术专家或员工的大梦想。Mitk还为技术和人文学科毕业生提供研究生管理课程。成立于2008年，MITK提供了管理研究研究生学士学位（MBA - 工商管理硕士）。该部门属于Moodlakatte技术研究所的行政管辖权。该机构隶属于贝拉加维的Visveswaraya Technology University，并获得了新德里Aicte的批准。
知识，疫苗的偏好和对马来西亚人的Covid-19的恐惧，在Covid-19的阶段增强阶段，大流行Anis aqilah aqilah binti romzi 1，megat
目的：这项研究的目的是调查马来西亚人中对Covid-19的知识，疫苗偏好和恐惧。材料和方法：这项在线问卷调查是从2021年9月6日至2021年11月12日通过成人马来西亚人的Google表格进行的。为了收集数据，将经过试验的经过验证的问卷调查给387个样本。由参与者的社会人口统计学特征，有关信息来源的COVID-19疫苗的知识，参与者的特定疫苗偏好，具有理由，疫苗接种状态和COVID-19的恐惧的调查表。结果和讨论：参与者对Covid-19疫苗有良好的了解。总共275（71％）参与者表现出对特定疫苗的偏爱；辉瑞-biontech是最优选的（61.5％）疫苗。偏爱的主要原因是有效性（56.4％）。疫苗优先组的参与者获得的知识评分（7.38/8）比非偏爱（7.28/8）的知识评分更高。总共376名（97％）的受访者接种疫苗，其中250名（66.5％）接受了首选疫苗，而22（5.85％）未获得挑选，而休息却没有偏爱。在11名未接种疫苗的参与者中，有3名拒绝接种疫苗，以提供非脱颖而出的疫苗。与非接种疫苗的组相比，疫苗接种组中对共vid-19分数的恐惧更高（21.34/35）（19.09/35），尽管没有观察到显着差异。结论：大多数马来西亚人都对COVID-19疫苗接种知识渊博，接受了疫苗优先和疫苗接种。疫苗偏爱的参与者比没有明显差异的非偏爱更具知识渊博。在非接种疫苗的参与者中，有27％（3/11）拒绝提供的疫苗接种，如提供的非偏爱疫苗。疫苗接种组对19009的恐惧比非接种疫苗的恐惧更多，而差异无关。提高意识是人们不愿意或犹豫接种疫苗所必需的。
职权范围
• 项目的详细描述，其中将确定与项目相关的具体环境和社会问题，包括所有风险和健康与安全方面。 • 分析旨在减少或消除负面环境和社会影响的替代方案，包括“不采取行动”替代方案。因素包括项目地点、时间、规模、合作伙伴、强度、技术/流程、设施设计、建设、运营和维护、组织和管理设置、处理影响的方式以及充分应对风险/影响的能力。 • 项目位置和敏感的环境和社会特征的描述。这包括一张足够详细的地图，标明项目地点和可能受到项目直接、间接和累积影响的区域（即影响区域） • 组成部分和子组成部分，其中考虑主要元素或单元、支持设施、要使用的设备或技术、原材料、劳动力（建设、运营和维护阶段）和工作时间表。这包括可能需要的任何场外活动（例如专用管道、通道、电力供应、供水、住房以及原材料和产品储存设施），以及项目的主要供应链。 • 简要描述社区参与的机制和手段（将在单独的章节中展开），包括受项目影响群体的协商和参与程序，以及直接使用服务的人群的投诉机制。 • 包括不同利益相关者可以理解的非技术性摘要，以促进和鼓励参与和评论。 3. 项目影响区域和受益者的诊断 必须使用新收集的数据以及现有文件进行环境范围界定，以描述现有的环境和社会条件，包括将在其中实施活动的生物物理、社会经济和文化背景。这些信息应尽可能基于定性和定量数据。分析必须包括：