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应对全球流行病的智能疗法：短肽的潜力
自从世界卫生组织 (WHO) 于 2020 年 3 月宣布新型冠状病毒严重急性呼吸综合征 (SARS-CoV2) 疫情为全球大流行 COVID-19 (COronaVIrus Disease 19) 以来，我们已经进入了这场大流行的第三年，我们仍在与越来越多的病毒变异作斗争。迄今为止，全球已报告超过 5.5 亿例 COVID19 病例，死亡人数已超过 640 万，这一严峻的里程碑已经过去。事实上，到今年年底，死亡人数可能会超过 1500 万。这种大流行很有可能成为地方性流行病，而冠状病毒的全部进化潜力尚未揭示。下一次大流行即将到来。具有 SARS-中东呼吸综合征 (MERS) 和 SARS-CoV-2 特征的微生物可能会导致更为严重的生命损失。与其他病毒的共同进化不容忽视。世卫组织表示，我们应该预见到各种人畜共患、易发疫情的微生物，包括高致病性流感病毒株、尼帕病毒、埃博拉病毒、寨卡病毒或出血热病毒。世卫组织总干事谭德塞表示，“从进化的角度看，肯定会出现另一种比这种病毒更具传染性和致命性的病毒。”另一方面，在贫穷国家和武装冲突地区，由于疫苗接种受到阻碍，历史性疾病正在重新出现，而移民和流离失所影响了传播风险、限制了控制，并增加了疫情进一步爆发的可能性。此外，还有其他与黑死病一样对人类构成可怕威胁的生物恐怖主义或抗生素耐药性微生物。在大多数情况下，有效的预防和治疗方法都很有限。
适应还是延展——新冠肺炎疫情期间的组织适应策略
摘要 COVID-19 大流行正在重新定义经济现实。全球封锁造成的混乱导致人们重新评估商业模式和业务惯例。组织采取两种主要的适应策略来应对环境变化。战略契合度是指公司寻求机会和资源之间的匹配，而战略延伸是指公司在资源和/或机会不足的情况下仍遵循其愿望（战略意图）。通过创新和杠杆作用可以弥补差距。本文的主要目标是研究战略契合度和战略延伸的理论和实例，以适应大流行现实。Red Noses International、迪卡侬、福特、特斯拉汽车或学校和大学等组织的例子被用来说明战略延伸。GAP、Zoom、Teams、Uber Eats、Veclaim 和 PKN Orlen 正在说明战略契合度。
第2部分：制造新的Pandemics疫苗
摘要：我们研究了使用与铸造型完全消耗的硅在绝缘子（FD-SOI）过程中制造的硅纳米线效率晶体管中栅极诱导的量子点。一系列包裹在硅纳米线上的分裂门自然会沿单个纳米线产生2×N双线阵列的量子点。我们首先研究了这种2×2阵列中量子点的电容耦合，然后展示如何通过通过共享的，共享的，电的，电流的”电极在两个平行的硅纳米线上扩展此类耦合。用一个用作单电子盒传感器运行的量子点，电流门可用于增强电荷灵敏度范围，从而使其能够在单独的硅纳米线中检测电荷状态过渡。通过比较来自多个设备的测量值，我们通过量化电荷灵敏度衰减作为点传感器分离的函数和在双纳米线结构中的构造来说明浮游栅极的影响。关键字：量子点，反射测量法，流栅极耦合器，静电耦合
COVID-19 能教会我们什么关于在疫情中使用人工智能的知识？
2019 年 12 月，从中国武汉的一系列肺炎病例中分离出严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) [ 1 ]。此后，该病毒在国际上广泛传播，迄今已报告数百万病例，数十万人死亡 [ 2 ]。由于该疾病的毒性和发病率，与这种冠状病毒感染 (COVID-19) 相关的疾病继续给医疗保健系统和整个社会带来压力 [ 3 , 4 ]。历史上有过与 COVID-19 类似疫情的例子，世界卫生组织 (WHO) 创建了一个框架，描述了传染病爆发的不同间隔（图 1）[ 5 – 8 ]。首先，必须确定新型病毒、病毒株或生物体传播给人类的“身份”。接下来是“识别”阶段，其特点是全球范围内病例群的识别。接下来是“启动”，指的是持续人际传播的发展。接下来，在“加速”阶段，病例率加快，同时部署了多项缓解策略。这些努力导致病例率趋于稳定并随后下降，从而使国际社会进入下一个大流行阶段，即“减速”。随着病例率最终放缓，国际社会进入最后一个阶段，即“准备”（为下一波大流行做准备）[ 8 ]。
大流行：历史上缓慢的“学习曲线”导致生物医学信息学和疫苗突破
摘要背景：严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）的全球悲剧生动地证明了如何在与新的微生物遇到具有新的微生物具有未知病原效应的新微生物时，如何缓解和控制感染性疾病的传播不足。政府负责公共卫生的政府以及所有其他有关组织的回应。数据基础架构以及处理大流行所需的信息和通信系统同样不能符合任务。，在全球爆发的一年之后，这是历史上的第一个主要大流行事件，基因组和相关的生物科学（依靠生物医学信息学）对于解码病毒序列数据并产生了MRNA和其他生物技术的迅速迅速进行了研究，导致了研究，设计，开发，测试，并实现了有用，并产生了迅速的生物技术，这是至关重要的。医学信息学也可能有助于支持公共卫生的行动和临床干预措施 - 但可伸缩性和影响将取决于克服根深蒂固的人
人工智能助力新冠肺炎类疫情评估动员：曲线早期趋平案例研究
摘要：2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行的全球爆发暴露了医疗保健和公共卫生对流行病/大流行的准备和规划的脆弱性。除了治疗和免疫的医疗实践外，彻底了解社区传播现象也至关重要，因为相关研究报告称 17.9–30.8% 的确诊病例仍无症状。因此，有效的评估策略对于在短时间内最大限度地增加受检人群至关重要。本文提出了一种人工智能 (AI) 驱动的流行病/大流行移动评估代理动员策略。为此，使用从过去的移动众包感知 (MCS) 活动中获得的数据训练自组织特征图 (SOFM)，以模拟城市多个地区的个人流动模式，从而在最短的时间内用最少的代理最大限度地增加评估人群。通过移动众包感知模拟器对真实街道地图的模拟结果，并考虑最坏情况分析，结果表明，在社区传播风险下，在城市出现第一例确诊病例后的第15天，通过AI驱动的评估中心动员，可以在评估代理随机部署到全城的情况下，将未评估人口规模减少到未评估人口的四分之一。
纳米材料治疗神经系统疾病的范围
世界在整个历史上都面临着大流行病，其中最具破坏性的是1918年的“西班牙流感”，在最短的时期杀死了许多人。其他历史上有记录的大流行包括“雅典的瘟疫”，“黑死”和“白瘟疫” [2]。在1959年之前的早期阶段，大多数研究都集中在动物模型上，对营养对个体免疫的影响最少。后来，随着复杂工具和技术的可用性，研究人员开始着重于营养不良的感染周期和基本机制[3]。对患有缺陷和实验研究的人的研究表明，适当的维生素和矿物质的饮食摄入对于增强免疫力和降低患有多种疾病的风险至关重要[4]。
在 COVID 大流行的不同阶段，AI 算法的表现：我们可以从 AI 中学到什么，反之亦然。
a 意大利帕维亚大学临床、外科、诊断和儿科科学系和意大利帕维亚圣马泰奥联邦 IRCCS 医学指导系 b 意大利帕维亚大学电气、计算机和生物医学工程系 c 意大利帕维亚圣马泰奥联邦 IRCCS 医学指导系 d Reply S.p.A.，Corso Francia，110，意大利都灵 e 意大利帕维亚大学内科和治疗学系和急诊科意大利帕维亚圣马泰奥联邦 IRCCS 医学指导系 f 意大利帕维亚大学临床、外科、诊断和儿科科学系和意大利帕维亚圣马泰奥联邦 IRCCS 医学指导系 g 意大利帕维亚大学放射肿瘤学系意大利帕维亚 IRCCS Policlinico San Matteo 基金会传染病科 h 意大利帕维亚大学内科和治疗学系呼吸疾病科，Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo，帕维亚，意大利
https://prospectivayestrategia.cl/héctorcasanueva教授。 ...
3。改革联合国安理会，以包容性和多样性的方式扩大其成员，并在其能力中纳入对和平与安全的新威胁，例如人工智能，气候变化，网络犯罪，生物学和核武器，科学外交，工作和教育的未来以及对Pandemics或健康危机的多边管理。
全球经济不断变化的新西兰供应链
- 物流的结构变化：运输行业的合并（较大的船舶，频率降低）；国际旅游的潜在疲软；由于排放定价 - 地球竞争：新西兰人将越来越面临成本，将越来越面临着在中国采购某些进口类别的压力，这可能会增加成本和延误 - 对生产和供应链的物理破坏：增加供应链中的频率由于冲突，环境冲击，环境震惊，自然障碍，pandemicts，pandemicts，pandemics，of