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基于人工智能的自动化主动准备实时系统，用于准确预测 COVID-19 感染——性能评估
COVID-19 是一种传染病，已感染全球超过 5 亿人。由于病毒的迅速传播，各国面临着应对感染增长的挑战。特别是，医疗保健组织在有效配置医务人员、设备、病床和隔离中心方面面临困难。机器和深度学习模型已用于预测感染，但模型的选择对于数据分析师来说具有挑战性。本文提出了一种自动化的人工智能主动准备实时系统，该系统根据感染演变的时间分布选择学习模型。所提出的系统集成了一种确定合适学习模型的新方法，无需人工干预即可产生准确的预测算法。对我们提出的方法和最先进的方法进行了数值实验和比较分析。结果表明，与最先进的方法相比，所提出的系统预测感染的平均绝对百分比误差 (MAPE) 平均降低了 72.1%，均方根误差 (RMSE) 平均降低了 65.2%。
RapiD AI：用于新型疾病和流行病防范的快速部署人工智能框架
大流行，我们可以通过投资防范措施来减少其影响。在这项研究中，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机器学习。RapiD AI 框架使我们能够使用大流行前几周收集的数据构建高性能机器学习模型，并提供一种方法来使模型适应当地人群和医疗保健需求。其动机是使医疗保健系统能够克服数据限制，这些限制阻碍了在新型疾病背景下开发有效的机器学习。我们以数字方式重现了 COVID-19 大流行的前 20 周，并通过领域自适应和归纳迁移实验演示了 RapiD AI 框架。我们 (i) 在代表英国牛津一般住院患者群体的大型电子健康记录数据集上对两个神经网络模型 (深度神经网络和 TabNet) 进行预训练，(ii) 使用疫情前几周的数据进行微调，以及 (iii) 通过在 COVID-19 患者的保留测试数据集上测试模型的性能来模拟本地部署。与仅在 COVID-19 数据上训练的 XGBoost 基准模型相比，我们的方法已显示平均相对/绝对增益为 4.92/4.21% AUC。此外，我们展示了通过聚类识别最有用的历史预训练样本的能力，以及通过归纳迁移扩展已部署模型的任务的能力，以满足无需访问大型历史预训练数据集的医疗保健系统的新兴需求。
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
英国电力行业的风险准备计划
• 1989 年《电力法》是一部基本立法，旨在规范电力生产、运输、分配和供应活动。该法禁止未经许可开展这些活动，除非国务卿批准豁免；并设立天然气和电力市场管理局 (GEMA) 作为能源市场监管机构，负责监管所有许可证持有人，并将监管职能委托给天然气和电力市场办公室 (Ofgem)。该法还为 BEIS 国务卿制定了紧急规定，以便向电力许可证持有人（包括已获得豁免的人）发出指示，以维护建筑物或设施的安全；或“减轻可能发生的任何民事紧急情况的影响”。
英国电力行业风险防范计划
• 1989 年《电力法》是一部基本立法，旨在规范电力生产、运输、分配和供应活动。该法禁止未经许可开展这些活动，除非国务卿批准豁免；并设立天然气和电力市场管理局 (GEMA) 作为能源市场监管机构，负责监管所有许可证持有人，并将监管职能委托给天然气和电力市场办公室 (Ofgem)。该法还为 BEIS 国务卿制定了紧急规定，可向电力许可证持有人（包括已获得豁免的人）发出指示，以保护建筑物或设施的安全；或“减轻可能发生的任何民事紧急情况的影响”。
应急准备计划.pdf
应急准备计划体现了养老院在紧急情况或灾难期间满足员工和居民的健康、安全和保障需求的方法。书面应急准备计划应是一个综合计划，包括基于全灾害方法的风险评估、沟通计划、新发传染病部分、培训和测试计划以及基于计划每个部分的政策和程序。您的机构的感染预防专家应参与应急准备计划的规划、制定和修订。机构应每年和根据需要审查这些文件，以保持内容最新，并每年为员工提供培训。本资源为养老院应急准备计划的关键组成部分提供了指导，但不会取代或凌驾于任何监管要求之上。
斯洛伐克共和国电力行业风险防范计划
重大 2 危机可能通过直接或间接原因在至少一个邻国引发跨境危机。 2.2.2 国家危机情景描述 (1) 针对与电力系统相连实体的关键业务 ICT 基础设施的网络攻击，例如 TSO、DSO、发电厂和大型（工业）客户 情景：针对 SCADA 系统和控制系统的网络攻击，随后导致中断。控制室无法接收实时数据，和/或无法实时保证 ES 状态数据的有效性，系统管理受到极大限制。此类中断导致系统管理无法正常运作，系统运行时无法干预，和/或控制室无法做出正确决策。如果发生意外情况，则可能会错误地识别问题，进而导致系统元素发生故障/中断，这可能导致装置的连锁中断，随后导致大停电。
引用本文：de la Fuente J，Bedia J，GortázarC。Covid-19的视觉交流和学习，以提高对Pandemics的准备。 Explor
目前正在进行的冠状病毒19（Covid-19）大流行已影响全球人类健康和经济。正在进行的研究表明，事实与该疾病有关，并提出了与疾病控制和预防有关的问题。In this perspective, the collaboration between science and art in visual communication using the artwork “Enseñanza” (“Teaching”) contributes to the representation of the lessons learned from COVID-19 and the way forward.To advance preparedness for current and future pandemics, the authors propose to address international collaborations, support to science, access to food supplies and health services, sustainable development and a “One Health” approach searching a balanced interaction of humanity with nature and a more holistic approach to disease prevention and control.
