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季节性流感是香港的重大疾病负担。自 2004 年以来，疫苗可预防疾病科学委员会 (SCVPD) 审查了
4. 卫生署卫生防护中心的实验室监测数据显示，公共卫生化验服务处及医院管理局的呼吸道样本检测结果呈流感病毒阳性的比例在1月初达到高峰，达11.77%，高于基线阈值9.21%。在这个流感季节，大多数（55%）流感检测结果都是甲型流感（H3）病毒，尽管甲型流感（H1）和乙型流感检测结果的比例在2月底至3月初逐渐增加。与此同时，公立医院以流感为主要诊断的整体入院率也达到高峰，为每10,000人口0.80例，超过了每10,000人口0.25例的基线阈值。在这个流感季节，各年龄组的入院率都有所增加，尤其是12岁以下的儿童和65岁或以上的长者。但流感病毒检测率和流感相关入院峰值均低于去年流感季节的水平，也远低于2018年（检测峰值为27%，入院峰值为1.50）和2019年（检测峰值为30%，入院峰值为1.58）的新冠疫情前的冬季流感季节。
b'Abstract：在石墨烯纳米结构中掺入非苯并丁基基序会显着影响其特性，从而使其对碳基电子中的应用有吸引力。但是，了解特定的非苯并结构如何影响其性质仍然有限，并且需要进一步的研究以充分理解其含义。在这里，我们报告了一种表面合成策略，用于制造非偶氮纳米仪，其中含有五角形和七型环的不同组合。通过扫描隧道显微镜和光谱法研究了它们的结构和电子特性，并得到了计算研究的补充。在Au（111）表面上的前体P热激活后，我们检测到了两种主要的纳米摄影产物。纳米谱A A A A嵌入了通过甲基取代基的氧化环闭合形成的两个叠氮单元，而A A S则包含一个叠氮单元和一个石 - 孔缺陷，由氧化环闭合型和骨架环形反射反应组合形成。 A A A表现出一种抗铁磁基态，其磁性含量最高的磁交换耦合最高的含量含有纳米谱，与副产品并存，副产品与封闭的壳构型共存，这是由环闭合型和环型重新训练反应组合（B A，B A A A，B A S，B A S，B S，B S-S-A和B S）。我们的结果提供了对新型NGS
b'Abstract：在石墨烯纳米结构中掺入非苯并丁基基序会显着影响其特性，从而使其对碳基电子中的应用有吸引力。然而，了解特定的非苯基结构如何影响其性质仍然有限，并且需要进一步的研究以充分理解其含义。在这里，我们报告了一种地面合成策略，用于制造非偶氮纳米仪，其中包含五角形和七型甲环的不同组合。通过扫描隧道显微镜和光谱检查研究了它们的结构和电子特性，并补充了计算研究。在AU（111）表面的前体P的热激活后，我们检测到了两种主要的纳米摄影产物。纳米谱烯A A A A嵌入了通过甲基取代基氧化环闭合形成的两个叠氮烯单元，而A A S包含一个叠氮单元和一个石 - 孔缺陷，由氧化环盘纤维和骨骼环形反应组合形成。a a A表现出抗铁磁基态，其磁性交换耦合最高的含量最高的含量含量为纳米谱，并与副产品并存，副产品具有封闭的壳构型，这是由环封元型和环型重新计算反应组合的（b a a a，b a s s s s，b a，b a s，b a，b a s s，b a s s，b s-a和b s s）。我们的结果提供了对包含非苯甲酸基序及其量身定制的电子/磁性的新型NG的单个金原子辅助合成的见解。
早期有效干预可以大大减少所有...
背景：降低糖尿病性的核心，用于评估糖尿病前期干预措施的有效性。现有的证据表明，早期基于生活方式的干预措施可以显着降低糖尿病的发生率。然而，有效的干预措施是否可以减少患者的长期结局，包括全因死亡率，心血管风险以及微血管并发症的发生，这对于患者和临床医生来说都是最令人关注的问题，仍然是不一致的研究发现的主题。，没有直接的证据可以回答有效的干预是否对糖尿病前患者具有长期益处。因此，我们进行了系统的审查和荟萃分析，以评估糖尿病前患者的早期有效干预与大血管和微血管并发症之间的关系。
如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，可以考虑采取哪些策略 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，以及采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途外，我们还可能希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文档类型的指南/示例。帮助学生理解并遵守学术诚信准则需要我们持续努力和投入，并在作业、项目和考试中设置提醒 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在滥用人工智能的情况，请考虑以下流程，该流程可能与您已经使用的流程类似：
如果您怀疑存在人工智能，可考虑采取的策略课程中的滥用 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程作业中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，并采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》 11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程作业中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明我们的课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途之外，我们可能还希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文件类型的指南/示例。帮助学生理解和遵守学术诚信准则需要我们不断努力和承诺，并在作业、项目和考试中提醒学生 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，请考虑以下可能与您已经使用的流程类似的流程：
德克萨斯州的商业房地产开发是一个强大的经济引擎，创造了就业机会，并为当地、州和地方政府带来了巨大的财政贡献。
NAIOP，即商业房地产开发协会，是办公、工业、零售和混合用途房地产开发商、业主、投资者和相关专业人士的领先组织。NAIOP 提供无与伦比的行业网络和教育，并代表我们的 21,000 名会员倡导立法。NAIOP 推动负责任的可持续发展，创造就业机会并造福我们会员工作和生活的社区。
田纳西州的商业房地产开发是一种强大的经济引擎，创造就业机会并为地方产生重大的财政贡献，
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电动汽车行业投资 - 重要的监管...
简介总统最近发布了一项新法规，旨在鼓励对印尼电动汽车行业进行更多的投资。此后不久，新的总统法规遵循了新的行业法规。特别感兴趣的是，新的总统法规和新的行业法规部长对（i）将内燃机转换为电池电动机，（ii）电动汽车的国内内容要求以及（iii）向印度尼西亚电动汽车行业投资的当事方的激励措施。在本文中，作者将审查新总统法规和新的行业法规所引入的主要变化，同时考虑这些变化是否足以鼓励对印尼电动汽车行业进行更大的投资。背景政府仍然坚信印度尼西亚在电动汽车（BEV）行业拥有巨大的未来。除了与充满活力的本地BEV行业相关的明显经济利益外，多年来，政府已经认识到，在印度尼西亚鼓励对BEV的更大和更广泛地使用的重要性，这是有助于使清洁能源，更好的空气质量和环境进步的一种手段，而不是目前在印度尼西亚广阔的人群中更为现实。鉴于上述，政府正在进行一个持续的过程，为印度尼西亚新生的BEV行业创建“正确”的监管环境。2019年8月12日，总统发布了总统法规2019年第55条公路运输计划的BEV加速度加速（PR 55/2019）。 PR 55/2019旨在作为印度尼西亚BEV计划（公路运输计划的BEV）的法律基础，并为实施BEV实施公路运输计划提供指导，基础和法律确定性。2019年第55条公路运输计划的BEV加速度加速（PR 55/2019）。PR 55/2019旨在作为印度尼西亚BEV计划（公路运输计划的BEV）的法律基础，并为实施BEV实施公路运输计划提供指导，基础和法律确定性。
Pacritinib 是一种有效的 ACVR1 抑制剂，对骨髓纤维化患者具有显著的贫血益处
MF 中的贫血是多因素的，尽管异常细胞因子产生驱动的炎症是主要原因。6、10-13 疾病相关的炎症会导致铁调素生成增加，从而造成功能性铁缺乏和红细胞生成受损。11、14 有人推测，通过针对病理性炎症 12 或抑制铁调素调节剂活化素 A 受体 1 型 (ACVR1) 15 来降低铁调素水平可能是改善贫血的可行治疗策略。最近在小鼠慢性病模型中的研究表明，ACVR1 抑制会导致隔离铁的动员增加并刺激红细胞生成。 15 这些结果在人体研究中得到了重现，实验性 JAK1/JAK2/ACVR1 抑制剂 momelotinib 被发现与 MF 患者的输血独立性 (TI) 稳定或增加有关。16-19
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于