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增加糖尿病到糖尿病的筛选和预防 -
最近受过委托的药房第一服务为七个常见条件提供紧急护理。在第一个月，在最高剥夺的领域进行了两倍半。[29]同样，社区药房提供的共同疫苗中有三分之一是最受贫困的社区。[25]通过社区药房对国家护理的调试，自然可以在贫困地区提供更多的访问和活动。
一页摘要防止租赁住房卡车的算法促进
●使租赁财产所有者为协调租赁住房价格和供应信息的公司的服务合同，并指定此类安排本身违反《谢尔曼法》； ●禁止在两个或多个租赁财产所有者中协调价格，供应和其他租赁住房信息的实践； ●使两个或多个协调员合并在合并产生明显减少竞争的风险的情况下合并； ●允许单个原告无效任何证据前的仲裁协议或截止前的联合行动豁免，这将阻止其根据本法提起诉讼。
COVID-19 疫苗接种状况（防止歧视...
2021 年末，我们被迫接种新冠疫苗，才能保住工作。我当时不想接种疫苗，因为我觉得疫苗接种过程仓促，而且没有证据证明疫苗可以预防新冠。由于没有政府部门愿意听取我的担忧，医生害怕不遵守他们的指示，我感到困惑和失望，质疑这个国家的民主。我觉得自己被勒索接种疫苗以保住我做了 30 年的工作，所以我勉强去接种了一剂辉瑞疫苗。接种疫苗后大约 7 小时，当我看电视时，一股寒意袭来。我的皮肤开始刺痛，我的心跳开始非常快。我的皮肤变得出汗和寒冷。我感到一阵焦虑袭来，所以我给医院打了电话。我被要求去急诊室。一到那里，我就被立即看病。我不得不接受血液检查和心脏监测大约 4 个小时，然后才被解雇。回家后，我反复发作心悸、出汗、皮肤冰冷和一阵阵令人恐惧的焦虑，持续了一周多。我感到非常害怕和孤独，但医疗界似乎没有人关心。他们告诉我要接种第二剂疫苗，并告诉我我所经历的一切都“正常”。我不敢相信这些医疗专业人士竟然认为这些症状是正常的。正常的不是这种感觉。
白喉传输动力学的数学建模，以进行有效的预防和控制策略，重点
I.引言白喉是由核核细菌二甲菌引起的严重感染，可导致毒素导致严重疾病。细菌主要是通过咳嗽或打喷嚏的呼吸液滴传播的，但也可以通过与感染的疮或溃疡接触而传播。那些处于较高风险的人包括生活在同一家庭中的人或经常与受感染者密切接触的人（CDC，2022）。症状通常在感染后2-5天出现，并且严重程度有所不同，包括喉咙痛，嘶哑，厚厚的灰色膜覆盖喉咙和扁桃体，发烧，发冷和疲劳。如果未经治疗，白喉可能会引起并发症，例如呼吸道问题，心脏损伤和神经损伤（Mayo，2023年）。自2022年12月以来，NCDC报告了各个州的多次白喉爆发。到2023年6月30日，有798个确认的案件已从八个州的33个地方政府地区（LGA）报告，其中卡诺（Kano）为多数（782例）。这些病例主要影响2-14岁的儿童，导致确认病例80例死亡（NCDC，2023年）。从2023年6月至2023年8月，尼日利亚的白喉病例显着增加，有5898例可疑病例报告了11个州的59个LGA。仅第34周就看到了五个州的20个LGA的234例可疑病例，其中一个实验室确认的病例（WHO，2023年）。
利用人工智能（AI）和开源情报（OSINT）预防冲突：
尽管拉丁美洲和加勒比地区 (LAC) 在过去 20 年里没有发生过国家间武装冲突，但暴力、政变、侵犯人权以及非法武装团体的存在继续对该地区的和平与安全构成重大挑战。随着联合国将注意力集中在为所有人建立一个开放、自由、安全和以人为本的数字化未来，包括最近制定的全球数字契约 (GDC) ，拉丁美洲和加勒比地区的和平建设者正在开拓性地探索如何利用人工智能 (AI) 和开源情报 (OSINT) 以本地化、包容和冲突敏感的方式支持建设和平和预防冲突 1 。 ___________________________________________________________________________
青少年药物滥用及其预防
青少年占世界人口的20%，是药物滥用风险最高的群体。未完全完成认知、情感、社会和身体发育的青少年表现出各种认知、行为和心理社会症状，与成瘾障碍有关，并在个人和社会层面造成各种问题。据报道，青少年预防和早期干预计划是解决这一问题最合适的方法。为了使这些预防计划取得成功，有必要识别处于危险中的青少年并了解保护因素。因此，政府、非政府组织、教师、家庭，特别是在公共卫生和学校卫生领域工作的卫生专业人员肩负着重要责任。本文将讨论导致青少年使用药物的风险因素、保护因素以及药物成瘾的预防和预防计划。特别是护士，他们有机会与社会所有成员一起工作，肩负着重要职责。护士应为受抚养儿童和家庭组织预防、早期诊断/治疗和康复计划。本文将讨论导致青少年滥用药物的风险因素、保护因素、药物成瘾预防和预防计划以及护士的职责。关键词：成瘾、青少年、教育、护理、预防、药物滥用
使用Li-Fi技术的车辆碰撞检测和预防系统
摘要 - 该项目解决了高速公路上驾驶员隐身性的关键问题，这通常会导致碰撞，尤其是当较小的车辆接近大型车辆（例如公交车或卡车）时。高速公路上的驾驶员隐身通常会导致事故，尤其是当较小的车辆接近较大车辆（如公共汽车或卡车）时。该项目使用图像处理和基于LIFI技术的实时车辆检测和通信系统。在重车上，有一个相机和一个Li-Fi发射器，而接近的车辆具有Li-Fi接收器。如果较小的车辆太近，则系统会发出仪表板警告的警告。该系统致力于减少与盲点和较晚反应有关的事故。具有基于Python的图像处理，在每种类型的天气和照明条件下都会发生准确的检测。NodeMCU微控制器控制图像处理单元和LI-FI发射器的数据流。实时数据通过LI-FI传输到传入的车辆，允许驾驶员更快地响应。该系统的延迟非常小于100毫秒，因此减少了后端碰撞，尤其是在可见度较差的情况下。这种具有成本效益和可扩展的解决方案适用于商用和乘用车，并突出了Li-Fi技术在改善汽车安全性方面的潜力，尤其是在基础设施有限的地区。
COVID-19 疫苗接种状况（防止歧视...
3. 众所周知，新冠疫苗偶尔会导致健康人死亡——TGA 承认了这一事实。当一个人被要求接种新冠疫苗作为就业、教育或社会融入的条件时，该人在经济或文化上被强迫参与一项活动，而该活动预计会导致一定比例的员工/学生/人员因该活动而死亡。有人可能会反对说，传染性病原体也会致人死亡，但这两类死亡在道德上并不等同。感染病原体不是强制性的，而强制接种疫苗导致的死亡是强制性的死亡，是合法杀害一些人以造福大多数人。至关重要的是，任何对未接种疫苗者的歧视（或对接种疫苗者的特殊待遇）都构成对生命权的侵犯，因为预计一定比例的目标人群会因这种强制性治疗而死亡。雇主故意造成一些员工死亡以造福大多数劳动力，这显然不符合工作场所安全立法。
迈向更安全的斯里兰卡 - PreventionWeb
preventionweb.net › files › 1745_Roa... PDF 2006年4月15日 — 2006年4月15日 河流流域的航空调查（LIDAR）是识别的基本要求... 研究如何提高预测灾害的可靠性。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控