摘要本文提出了有关使用护照用于国内外旅行的卫生公平问题,以证明Covid-19-19。第一部分认为,对于国际旅行,健康公平异议削弱了捍卫疫苗护照的论点,这些论点是基于对负责人的倾斜者,保护全球健康,维护个人自由并持续进行当前的实践。第二部分为在广泛且可公开可用的国家 /地区提供了缩小疫苗护照供国内使用的提案。它提出了与疫苗谨慎的人有关种族概况和公平性有关的健康公平问题。第三部分提出了一项灵活通行证的提案,该提案证明了已接种,测试,感染或认可的反对意见的人。它为促进公平,公共卫生教育,反歧视,隐私和灵活性的灵活通行证的时机和使用设定了道德准则。
b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此,我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法,其中涉及碘转位(方案 1D)。值得注意的是,我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应(表 1)。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂(如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 )的反应。在碳酸钠存在下,在异丙醇中,在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ,产率为 50%(表 1,条目 5),而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环,产率为 60%(表 1,条目 3)。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率,未检测到副产物或聚合反应。然而,在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解,这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是,重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'
老年护理管理 护理对身体、情感和经济都要求很高。这项服务将帮助评估并推荐适合您家庭成员的护理。服务包括上门评估、设施评估、住院后评估和持续护理协调。
长时间储能将通过以柔性,低碳和低成本的方式存储和提供能源来提供净零的关键作用。这些技术可以在日内和日期的持续时间内储存成本优势,从半天到一周的容量不等,从而填补了当今电池和季节性存储之间的空白。从长远来看,LDE可以针对长时间或没有可再生功率输出的延长时期捐款,而在近期,这些资产可能会对上涨的电力价格(例如当今世界许多地区都经历过的电力价格上涨的保险。ldes可以直接有助于能源过渡的三重命令,推动更大的安全性,可负担性和较低的电源排放。
前糖尿病是一个严重的健康问题,它增加了患有2型糖尿病,心脏问题和中风的风险。前糖尿病意味着您的血糖很高,但不是很高,以至于被认为是糖尿病。在吃完之前的早晨,第一件事检查被称为禁食的血糖。正常的空腹血糖小于100。100到125之间的禁食血糖被认为是糖尿病前期,或者医生可能会说您的禁食葡萄糖受损。您可能有一个称为口服葡萄糖耐量测试的测试。在此测试中,您喝了甜液体,并抽血了两个小时后检查血糖。如果您的两小时血糖水平在140到199之间,则是糖尿病前期。医生可能会说您的葡萄糖耐受性受损。
本技术报告是为怀卡托地区议会编写的参考文件,因此不构成议会的政策。议会要求,如果个人或组织从本文件中摘录或推断以供进一步使用,应注意确保保留适当的背景,并在任何后续口头或书面交流中准确反映和引用。尽管怀卡托地区议会已尽一切合理技能和谨慎控制本报告的内容,但议会不承担因提供此信息或您或任何其他方使用此信息而产生的任何损失、损害、伤害或费用(无论是直接、间接还是后果性的),无论是合同、侵权还是其他方面的责任。
解剖学是一门对视觉要求很高的学科,使用传统的教学方法往往很难理解抽象概念。1,2 使用多媒体资源(如动画、三维模型和智能手机应用程序)可以弥补这一限制,学习者可以在易于理解的动画或三维环境中直观地看到复杂的解剖结构。3,4,5 虽然这些多媒体资源无疑是信息丰富的,但它们的效率受到不同程度的用户交互性的限制,而且往往很单调。为了克服这些交互性问题,游戏化的概念通常应用于教育环境中。韦氏词典将“游戏化”定义为在活动中添加游戏或类似游戏的元素以鼓励参与的过程。游戏化已经成为一种潜在的替代教学法,6,7 因为它利用了人们对竞争和成就的自然渴望。
如果强化学习 (RL) 代理未接受过 AI 培训,那么当领域专家试图评估 AI 的适用性时,他们应该如何向这些领域专家解释自己?为了研究这个问题,我们进行了一项有 124 名参与者参与的实验,并通过以下方式衡量他们的心智模型:(a) 他们预测 AI 行为的能力和 (b) 他们认为 AI 如何做出决策的书面“规则手册”。我们这样做是为了在简单的 RTS 游戏环境中比较参与者对 RL 代理的心智模型。我们的目标是比较参与者在四种解释配置下对 AI 代理的心智模型:(控制) 无解释;(显着性) 显着性图,解释 AI 的注意力焦点;(奖励) 奖励分解条,解释 AI 对未来奖励类型的预测;和 (一切) 显着性和奖励。这些解释如图 1 所示。为了比较这些解释配置,我们设计了一项受试者间控制实验室研究,以测量人们对 RTS 游戏中不同解释组合的反应差异。为了控制可能采取的行动空间,我们构建了自己的游戏,我们称之为 4-Towers 游戏。在 4-Towers 游戏中,
组织将其用于预测建模和洞察、数据挖掘推理和建议。其中大部分都是回顾性的。您可以查看历史数据,训练算法,然后查看算法的建议。但是,要将这些建议转化为行动,仍然需要人类采取这些行动,解释建议的数量并采取行动。我们支持在实时交易中应用 AI。我们不仅限于数据挖掘以获得建议,还利用 AI 准确且情境化地应用建议,以便自主做出常规和复杂的决策,即代表人类采取行动。