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表1：用于COI和18S基因片段的DNA-Barcoding的引物。所有序列均以5'至3'方向给出。
ku905921 COI SERCI317-14 BOLD：ACO3861 Clymenella Torquata Gloucester县，美国弗吉尼亚州，美国KU906065 COI SERCI316-14 BOLD：ACO38611 Clymenella torquata粗体：ACO3861 Clymenella torquata Gloucester县，弗吉尼亚州，美国HQ024004 COI NBPOL064-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews St. Andrews，New Brunswick，New Brunswick，New Brunswick，加拿大加拿大HQ024009 COI NBPOL12121212121-NEACENELL：AAC769 aac76955 bold：AAC76995555加拿大不伦瑞克省HQ024010 COI NBPOL123-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews，New Brunswick，New Brunswick，加拿大HQ024006 COI NBPOL082-08 BOLD BOLD BOLD：AAC7695 NBPOL044-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews，新不伦瑞克省，加拿大加拿大HQ024008 COI NBPOL101-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews St. Andrews St. Torquata St. Andrews，加拿大新不伦瑞克省HQ024007 COI NBPOL088-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews St. Andrews，New Brunswick，加拿大Coi Invcl003-23 Bold：AAC7695
患有躁郁症谱系障碍的青少年及其护理人员接种 COVID-19 疫苗的预测因素
背景：目前对患有双相情感障碍 (BSD) 的青少年接种 COVID-19 疫苗的比率知之甚少。因此，本研究的目的是评估美国患有 BSD 的青少年及其照顾者的 COVID-19 疫苗接种率和预测因素。方法：从一个大型实用研究队列中招募了青少年及其主要照顾者。在收集数据时年龄在 8 至 22 岁之间、被诊断为双相情感障碍、超重或肥胖并接受第二代抗精神病药物治疗的青少年被邀请参加在线调查和访谈，以评估 COVID-19 大流行的影响。结果：2021 年 7 月至 2022 年 5 月期间，青少年及其照顾者共完成了 453 份调查和 341 次访谈。67% 的看护者和 63% 的青少年报告接种了 COVID-19 疫苗。青少年和看护者的疫苗接种率高度相关。青少年接种疫苗的预测因素是年龄较大和居住在美国东北部地区。看护者接种疫苗的预测因素是男性、家庭年收入较高和无需因 COVID-19 而隔离。局限性：样本量小，不能完全代表患有双相情感障碍的人群，因此结果可能不具有普遍性。研究设计和统计方法不允许进行因果推断。结论：这些发现可能有助于针对性干预措施，以最大限度地提高患有双相情感障碍的青少年及其家人接种 COVID-19 和其他疫苗的几率。
2024 年亨利·庞加莱奖 布鲁诺·纳赫特盖勒 赞扬基塔耶夫 我很高兴也很荣幸今天为阿列克谢·基塔耶夫颁奖。我学到了
2024 年亨利·庞加莱奖 基塔耶夫荣誉奖 布鲁诺·纳赫特盖勒 我很高兴也很荣幸今天为阿列克谢·基塔耶夫颁奖。我从他的工作中学到了很多东西。很难夸大他对我研究的影响，我知道这对无数其他人也是如此。阿列克谢·基塔耶夫毕业于莫斯科物理技术学院，于 1986 年获得硕士学位，并毕业于著名的兰道理论物理研究所，于 1989 年在瓦列里·波克罗夫斯基的指导下获得博士学位。从那时起，他一直与加州理工学院有联系，并于 2002 年成为该校的正教授。二十世纪九十年代中期，量子计算作为一个多学科研究领域出现，迅速吸引了物理学、数学和计算机科学领域一些最聪明、最具创造力的人才。阿列克谢·基塔耶夫是其中之一，但不仅仅是“其中之一”。很快人们就发现，他是独一无二的。很难想象还有谁能像 Kitaev 一样，做出如此多的基础性贡献，产生如此广泛而持久的影响。他一次又一次地成为这个新领域的开拓者。让我简要回顾一下一些亮点。我所知道的 Kitaev 的第一个成果是 1997 年的 Solovay-Kitaev 定理，该定理通过从生成集中获取的不长单元序列（量子计算语言中的门）的乘积，提供了对任意单元的受控近似。因此，只需使用一小组单元门，就可以在量子计算机上执行任意量子算法。Kitaev 被广泛认为是量子复杂性理论的创始人。他引入的量子复杂性类 QMA（量子 Merlin-Arthur）在他与 Shen 和 Vyalyi 合著的书中有所描述。它是经典复杂度类 NP 的量子类似物，描述了可以在多项式时间内在量子计算机上验证以量子态表示的解决方案的问题。与经典的 NP 完全可满足性问题类似，Kitaev 证明了 k 局部汉密尔顿问题是 QMA 完全的。物理量子计算机并不完美，也永远不会完美。因此需要量子纠错。Kitaev 在量子纠错和量子编码理论（尤其是稳定码）方面做出了开创性的工作。他与合著者 Dennis、Landahl、Preskill 和 Aharonov 和 Preskill 一起证明了所谓的阈值定理，该定理确定了给定纠错方案和噪声模型的最大允许错误率。
pfizer-biontech的收件人和护理人员的事实说明书
您的孩子得到了由病毒SARS-COV-2引起的辉瑞-biontech Covid-19疫苗（2024-2025配方奶）1，以预防冠状病毒疾病2019（COVID-19）。2此情况说明书包含信息，以帮助您了解辉瑞-biontech Covid-19-19疫苗（2024-2025配方奶）的风险和好处，此后称为Pfizer-Biontech COVID-19疫苗，您的孩子可能会收到，因为目前有COVID-COVID-COVID-19。如果您有疑问，请与孩子的疫苗接种提供者交谈。此情况说明书可能已更新。有关最近的情况说明书，请参见https://www.covidvaxoption.com/。美国食品药品监督管理局（FDA）已发布紧急使用授权（EUA），以使Pfizer-Biontech COVID-19 Covid-19疫苗在COVID-19-19大流行期间可用（有关EUA的更多详细信息，请参阅“什么是紧急使用授权？”在本文档的末尾）。Pfizer-Biontech Covid-19疫苗在美国不是FDA批准的疫苗。阅读此情况说明书，以获取有关辉瑞-biontech Covid-19疫苗的信息。什么是Covid-19？covid-19是由称为SARS-COV-2的冠状病毒引起的。您可以通过与患有该病毒的另一个人密切接触来获得Covid-19。主要是一种呼吸道疾病，可能会影响其他器官。Covid-19患者报告了广泛的症状，从轻度症状到严重疾病导致死亡。暴露于病毒后2到14天的症状可能出现。症状可能包括：发烧或发冷；咳嗽;气促;疲劳;
为受助者和护理者提供的有关辉瑞-Biontech 的信息表
您的孩子正在接受辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗（2024-2025 配方）1 以预防由 SARS-CoV-2 病毒引起的 2019 冠状病毒病 (COVID-19)。2 本情况说明书包含的信息可帮助您了解辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗（2024-2025 配方）（以下简称辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗）的风险和益处，由于目前 COVID-19 大流行，您的孩子可能会接种该疫苗。如果您有任何疑问，请咨询您孩子的疫苗接种提供者。本情况说明书可能已更新。有关最新的情况说明书，请参阅 https://www.covidvaxoption.com/。美国食品药品管理局 (FDA) 已发布紧急使用授权 (EUA)，以使辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗在 COVID-19 大流行期间可用（有关 EUA 的更多详细信息，请参阅本文件末尾的“什么是紧急使用授权？”）。辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗不是美国 FDA 批准的疫苗。阅读此情况说明书，了解有关辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗的信息。什么是 COVID-19？COVID-19 是由一种名为 SARS-CoV-2 的冠状病毒引起的。您可能通过与感染该病毒的人密切接触而感染 COVID-19。它主要是呼吸道疾病，会影响其他器官。据报道，COVID-19 患者的症状多种多样，从轻微症状到导致死亡的严重疾病。症状可能在接触病毒后 2 至 14 天出现。症状可能包括：发烧或发冷；咳嗽；呼吸急促；疲劳；
糖尿病自我管理：对加纳Keta市的教育需求，实践和护理人员支持的定性研究
摘要简介糖尿病管理的主要部分涉及患者的自我管理。自我管理差会增加病情并发症的风险。良好的自我管理需要适当有足够的教育和照顾者支持，通常是通过结构化的糖尿病教育计划提供的。关于各种主题的教育，包括自我管理，是加纳糖尿病管理服务的关键组成部分。然而，诸如知识有限，经济限制和社会文化因素之类的挑战阻碍了自我管理实践。我们探索了Keta Municipal Hospital的2型糖尿病（T2D）成人的自我管理教育（SME），实践和支持需求。研究设计和方法这项现象学研究涉及16名与加纳Keta市的T2D和两个医疗保健提供者的成年人。使用访谈指南通过深入和专家访谈收集数据。使用NVIVO V.12进行了解释性现象学分析来分析数据。结果中小型企业在每月糖尿病诊所的第一部分之内提供了一个小时，涵盖了饮食需求和限制，体育锻炼，对药物治疗以及预防伤口的遵守和护理。中小企业的需求是个性化的中小企业，并将教育扩展到普通人群。参与者从事自我管理活动。他们将改进的实践归因于一般小组教育以及在个人咨询会议期间收到的个性化目标和投入。自我管理的动机是来自负面健康结果的线索，希望长期生存并收到中小企业。在审查访问期间，对自我管理的挑战需要工作角色，药物剂量不足和药物不可用。结论该研究表明，个性化的中小型企业和护理人员支持可以增强自我管理实践和结果。这强调了在设计有效的糖尿病管理策略时考虑患者特定因素和支持系统的重要性。提供全面的中小企业，包括小组和各个会议，以及视觉辅助工具的利用，可以改善自我管理结果。
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
AR6预算提升促进了英国海上风能
必须注意，“预算”一词可能会误解。这不是政府将向海上风开发商支付的钱，而是一个数字，用于限制可以在拍卖中获得的能力的数量，并维持竞争。预算是通过计算价格开发商竞标和政府预测未来电价的参考价格（并且需要反映可再生能源的捕获价格）来“耗尽”的。实际上，CFD的成本取决于实际的电价，并且由消费者支付。但是，我们可以看到持续的高批发价格，在这种情况下，开发人员将偿还低碳合同公司（最终是消费者）。以这种方式，CFD充当对冲，可以保护消费者。