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COVID-19 疫苗接种状况（防止歧视...
3. 众所周知，新冠疫苗偶尔会导致健康人死亡——TGA 承认了这一事实。当一个人被要求接种新冠疫苗作为就业、教育或社会融入的条件时，该人在经济或文化上被强迫参与一项活动，而该活动预计会导致一定比例的员工/学生/人员因该活动而死亡。有人可能会反对说，传染性病原体也会致人死亡，但这两类死亡在道德上并不等同。感染病原体不是强制性的，而强制接种疫苗导致的死亡是强制性的死亡，是合法杀害一些人以造福大多数人。至关重要的是，任何对未接种疫苗者的歧视（或对接种疫苗者的特殊待遇）都构成对生命权的侵犯，因为预计一定比例的目标人群会因这种强制性治疗而死亡。雇主故意造成一些员工死亡以造福大多数劳动力，这显然不符合工作场所安全立法。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
利用人工智能（AI）和开源情报（OSINT）预防冲突：
尽管拉丁美洲和加勒比地区 (LAC) 在过去 20 年里没有发生过国家间武装冲突，但暴力、政变、侵犯人权以及非法武装团体的存在继续对该地区的和平与安全构成重大挑战。随着联合国将注意力集中在为所有人建立一个开放、自由、安全和以人为本的数字化未来，包括最近制定的全球数字契约 (GDC) ，拉丁美洲和加勒比地区的和平建设者正在开拓性地探索如何利用人工智能 (AI) 和开源情报 (OSINT) 以本地化、包容和冲突敏感的方式支持建设和平和预防冲突 1 。 ___________________________________________________________________________
青少年药物滥用及其预防
青少年占世界人口的20%，是药物滥用风险最高的群体。未完全完成认知、情感、社会和身体发育的青少年表现出各种认知、行为和心理社会症状，与成瘾障碍有关，并在个人和社会层面造成各种问题。据报道，青少年预防和早期干预计划是解决这一问题最合适的方法。为了使这些预防计划取得成功，有必要识别处于危险中的青少年并了解保护因素。因此，政府、非政府组织、教师、家庭，特别是在公共卫生和学校卫生领域工作的卫生专业人员肩负着重要责任。本文将讨论导致青少年使用药物的风险因素、保护因素以及药物成瘾的预防和预防计划。特别是护士，他们有机会与社会所有成员一起工作，肩负着重要职责。护士应为受抚养儿童和家庭组织预防、早期诊断/治疗和康复计划。本文将讨论导致青少年滥用药物的风险因素、保护因素、药物成瘾预防和预防计划以及护士的职责。关键词：成瘾、青少年、教育、护理、预防、药物滥用
益生菌在预防中的有益作用...
腹泻代表接受化学疗法的癌症患者的常见病情，可能会严重影响生活质量和治疗结果。化学疗法相关的腹泻是一种复杂的疾病，需要正确理解其潜在机制和预防和管理的有效策略（1）。腹泻是由各种因素引起的，主要是由癌症的侵略性和治疗性干预措施（如化学疗法）的副作用引起的。胃肠道粘膜是一种保护消化系统的关键屏障，它因破坏正常细胞过程的处理而易受损害。化学疗法诱导的腹泻是一种常见的表现，其特征在于抗癌药对肠壁上快速分裂的细胞的毒性作用。此外，肠道微生物群的改变，炎症和各种信号分子的释放进一步有助于破坏生理肠功能（1）。在预防和管理腹泻中使用益生菌是基于理论考虑和众多临床试验的结果（2-6）。乳酸细菌通过竞争致病细菌，产生细菌蛋白并增强跨皮性耐药性来解决营养不良中的关键作用（7）。它们的酶活性影响负责诱导腹泻的代谢物的激活或失活（8）。这种副作用不仅给患者带来不适，还可能导致剂量降低或此外，短链脂肪酸的产生，对于肠粘膜细胞的福祉至关重要，进一步有助于益生菌的抗diarheal作用（9，10）。与其他化学治疗剂相比，在包括大肠癌在内的各种癌症（包括大肠癌）的培养酶I抑制剂（包括结直肠癌）的治疗率更高的腹泻发生率有关（11）。
预测和预防犯罪
抽象的预测警务是指数据分析，人工智能和机器学习技术的应用，以预测潜在的犯罪活动。通过利用历史犯罪数据，人口统计信息和实时意见，预测警务旨在确定犯罪热点，有效地分配警察资源，并最终防止犯罪。这种技术驱动的方法在全球执法机构中寻求打击犯罪率上升的同时，同时最大程度地利用有限的资源，他们在全球范围内获得了关注。此摘要探讨了预测警务在预防犯罪方面的有效性，并应对其收益和挑战。在积极的一面，预测性警务表明，通过加强犯罪可能性高的官员的战略部署来降低犯罪率的承诺，从而导致更快的响应时间和犯罪事件的减少。但是，存在与数据模型，隐私问题以及边缘化社区过度过度积极性的偏见有关的问题。预测警务的有效性与数据输入的质量，算法的透明度以及围绕其实施的道德考虑密切相关。背景信息预测性警务是一种使用数据分析，统计算法和机器学习技术来预测犯罪活动并指导警察行动的执法策略。这种方法旨在通过预测可能发生犯罪的何时何地来增强预防犯罪，从而更具战略性的资源和干预工作。历史上下文的预测警务概念是从传统的犯罪分析技术演变而来的，该技术的重点是分析过去的犯罪数据以识别趋势和模式。随着技术和数据科学方面的进步，预测性警务变得更加复杂，利用复杂的算法和大型数据集来生成预测和建议。大数据的兴起，加上计算能力的改善，已大大扩大了预测性警务工具的范围和准确性。技术组件
COVID-19疫苗接种状况（预防歧视）2022年和公平工作修正案（禁止Covid-19疫苗歧视）BIL
一个家庭成员失去了休闲工作无法旅行州市去看家人无法参加州际家庭婚礼无法参加社会 - 酒吧，餐厅，咖啡馆，娱乐中心，娱乐中心，音乐会，音乐会，夜总会，夜总会，大学校园，非必不可少的商店，非必不可少的商店等特别影响的年轻人及其与朋友社交的能力，这会影响他们的心理健康由于健康选择的价值观不同，失去了长期朋友一个家庭年轻人甚至不允许进入体育馆去厕所，不得不穿过马路。他们还必须在大型垃圾桶后面换成，以穿上运动装备，因为他们不允许进入体育场。
ai增强的预测系统，用于僵局僵局：云应用中的早期检测和预防
在云应用程序的领域中，线程僵局构成了重大挑战，影响了系统性能和可靠性。用于检测和解决僵局的传统方法通常在动态和可扩展的云环境中落下。本文为AI增强的预测系统提供了一个高级框架，该系统旨在早期发现和预防线程僵局。通过利用机器学习算法和实时数据分析，提出的系统可以预测潜在的死锁情景，然后才能升级为关键问题。该框架与基于云的应用程序集成在一起，以监视线程交互，确定指示即将发生僵局的模式并推荐先发制人的动作。通过广泛的模拟和现实世界的案例研究，我们证明了方法在减少僵局的发生率和改善整体应用稳定性方面的有效性。这项研究通过为并发计算的最具挑战性的方面之一提供积极的解决方案，从而有助于开发更具弹性的云系统。
使用Li-Fi技术的车辆碰撞检测和预防系统
摘要 - 该项目解决了高速公路上驾驶员隐身性的关键问题，这通常会导致碰撞，尤其是当较小的车辆接近大型车辆（例如公交车或卡车）时。高速公路上的驾驶员隐身通常会导致事故，尤其是当较小的车辆接近较大车辆（如公共汽车或卡车）时。该项目使用图像处理和基于LIFI技术的实时车辆检测和通信系统。在重车上，有一个相机和一个Li-Fi发射器，而接近的车辆具有Li-Fi接收器。如果较小的车辆太近，则系统会发出仪表板警告的警告。该系统致力于减少与盲点和较晚反应有关的事故。具有基于Python的图像处理，在每种类型的天气和照明条件下都会发生准确的检测。NodeMCU微控制器控制图像处理单元和LI-FI发射器的数据流。实时数据通过LI-FI传输到传入的车辆，允许驾驶员更快地响应。该系统的延迟非常小于100毫秒，因此减少了后端碰撞，尤其是在可见度较差的情况下。这种具有成本效益和可扩展的解决方案适用于商用和乘用车，并突出了Li-Fi技术在改善汽车安全性方面的潜力，尤其是在基础设施有限的地区。