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RapiD AI：一种用于新型疾病和大流行防范的快速部署 AI 框架
COVID-19 不太可能是我们面临的最后一次大流行。根据对 1600 年至今全球历史大流行数据集的分析，估计发生类似 COVID 的大流行的风险为每年 2.63% 或一生中发生的概率为 38%。未来几十年，这一比率可能会翻倍。虽然我们可能无法预防未来的大流行，但我们可以通过投资防范来减少其影响。在本研究中，我们提出了 RapiD AI：一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架，以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用 ML。RapiD AI 框架允许我们使用在大流行前几周收集的数据构建高性能 ML 模型，并提供一种方法来使模型适应当地人口和医疗保健需求。其目的是使医疗保健系统能够克服阻碍发展的数据限制
新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病
“孕妇在流感和SARS-COV-2大流行病和埃博拉病毒流行期间经历了高死亡和危重疾病率。”全球努力需要在大流行病开始之前积极认识并减轻这种风险，而不是一旦开始健康危机，而不是作为反应性过程。
策略，创新和企业家精神
•对合并和收购的战略观点•优化您的全球价值链活动：离岸，近乎交易，登录作为对大流行主义，保护主义的反应，……•如何管理您的子公司网络？子公司授权•方法：国际业务战略咨询：基于项目：案例 - 反思工作，小组项目
高中学生中的阿片类药物滥用和使用酒精和其他物质的使用 - 青年风险行为调查，美国，2019年
大流行流感与季节性流感有何不同？流感大流传学发生在出现新的流感病毒与人类当前流感病毒并感染世界各地大量患者时。人们生病了，因为他们对以前从未暴露的病毒几乎没有免疫力，因此该病毒很容易在人之间传播。没有人知道什么病毒会引起下一个大流行，因此，当流感大流行开始时，至少几个月内可能不会有一种疫苗来保护人们免受特定的大流行病毒的侵害。流感大流传学与每年发生的季节性流感不同。在季节性流感期间，患者通常不受以前的流感病毒感染和/或年度流感疫苗接种的免疫力。最后一个流感大流行是在2009年。在此期间，出现了一种新病毒（“ 2009 H1N1”），迅速在美国和世界各地传播。CDC估计151,000-575,000人死亡发生。³
l'L'Initiative支持对结核病的斗争（TB）
尽管非政府组织和基于社区的组织是针对结核病打击的最常见项目的领导，就像所有项目一样（所有大流派结合）的情况下，研究机构越来越多地成为主要参与者，作为主要参与者，在通过运营研究项目和“L'AccélérateRationsIntercoms”下的授予筹款方面的拨款中斗争，例如统一的项目介入，例如tubercrass interclions untercs Interclions，例如TUBERC，例如TUBERC，例如Tuberc tuberc tuberc。
供应链与物流技术部门简介
大流行，自然灾害，劳动力短缺和其他供应链冲击正在放大全球供应链中的盲点。为了回应，组织正在投资技术，使他们能够预期并更快地响应供求的突然变化（例如，从店内转移到电子商务，从单源供应链，近乎发货和供应商合规的转变）。
健康保护策略报告
在过去的一年中，我们一直是一项综合国家卫生保护局，以打击和减轻冬季呼吸道病毒（包括季节性流感，RSV和COVID-19）等传染病造成的风险流感（HPAI）。我们的报告描述了所有这些领域的伟大工作的例子，由区域卫生区卫生保护小组和我们的国家卫生保护办公室（包括国家免疫办公室和卫生保护监视中心）领导。通过建立顾问LED环境和卫生计划，以及通过国家和国际工作来为放射性核或化学威胁做出准备和回应，我们有责任开发所有危害卫生保护方法。我们还一直在努力为爱尔兰做好准备，以为未来的大流行学，从COVID-19-Pandemics的硬击课程中学习，并与包括ECDC，欧盟委员会以及英国卫生安全局在内的国际合作伙伴紧密合作。
感染预防与控制核心...-蓝光
医疗保健相关感染（HAI）是医疗保健提供中最常见的不良事件之一，对发病率，死亡率和生活质量产生了影响。此外，由于流行病，大流行病和抗微生物抗性（AMR）构成的威胁变得越来越明显，因为持续的普遍挑战，并被卫生部认为有效的感染预防和控制（IPC）的所有级别的卫生部都将其视为最佳优先事项。
量子生物技术和病毒物联网
摘要：量子化是将信息转换为量子 (qubit) 格式的过程，是推动制药领域全新独特基础设施的关键推动因素。量子信使 RNA (QmRNA) 技术是量子生物技术 (QB) 不可或缺的组成部分，由于其具有快速开发、高效和低成本制造以对抗传染病的能力，因此是传统疫苗方法的有力替代方案。病毒物联网 (IoVT) 是物联网 (IoT) 的生物版本，包括用于对抗流行病和提供有效疫苗管理的应用程序。QB 和 IoVT 的集成构成了 QBIoVT 系统，以推进在几天内发现 QmRNA 疫苗的前景。这项研究传播了 QBIoVT 系统范例，包括架构方面、优先领域、挑战、应用和 QmRNA 研究引擎设计，以加速 QmRNA 疫苗的发现。完成了全面的文献综述，并将以背景为中心的方法应用于 QBIoVT 范式法医调查，以推动 QmRNA 疫苗的发现。基于上述思考，本研究的主要动机是开发一种新颖的 QBIoVT 理论框架，这种框架尚未通过早期理论产生。拟议的框架将启发未来的 QBIoVT 系统研究活动，以改善流行病的检测和保护。
疾病，经济低迷和福祉：经济史和COVID-19的长期影响
从长远来看，Covid-19如何影响人力资本和福祉？COVID-19的大流行已经实现了沉重的人为成本 - 合计，这场公共卫生危机及其随之而来的经济低迷似乎已经准备好使大多数现代大流行的范围，规模和破坏性缩短。我们对其他现代大流行的证据在很大程度上仅限于短期影响。因此，最近的经验几乎无能为力，可以帮助我们预期并回应Covid-19的潜在长期影响数十年甚至几代人。历史记录提供了解决方案。历史危机在其每个关键方面（作为全球经济衰退的全球大流行）中提供了更紧密的类似物，并提供了研究生命过程和代际成果所必需的跑道。在本文中，我们回顾了有关历史大流行病的长期影响（重点介绍1918年流感大流行病）和历史悠久的衰退（重点是大萧条）的长期影响的证据。我们通过讨论过去的危机如何告知我们对COVID-19的方法来得出结论 - 助攻告诉我们要寻找什么，准备什么以及我们现在应该收集的数据。