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纳米孔测序的多任务基准数据集
纳米孔测序是第三代测序技术，具有生成长阅读序列并直接测量DNA/RNA分子的修改，这使其非常适合生物学应用，例如人类端粒对象至tomemere（T2T）基因组组装，Ebola Virus Surveillance和Covid-19 Mrna vaccine vaccine vacine vaccine vacine vaccine vaccine vaccine vacine。但是，纳米孔测序数据分析的各种任务中计算方法的准确性远非令人满意。例如，纳米孔RNA测序的碱基调用精度约为90％，而目标的基础精度约为99.9％。这凸显了机器学习社区的迫切需要。一种阻止机器学习研究人员进入该领域的瓶颈缺乏大型集成基准数据集。为此，我们提出了纳米巴塞利布（Nanobaselib），这是一个综合的多任务台上数据集。它将16个公共数据集与纳米孔数据分析中的四个关键任务进行了超过3000万个读取。为了促进方法开发，我们已经使用统一的工作流进行了预处理所有原始数据，并以统一的格式存储了所有中级结果，分析了针对四个基准测试任务的各种基线方法分析的测试数据集，并开发了一个软件包来轻松访问这些结果。纳米巴斯利布可在https://nanobaselib.github.io上找到。
儿童和青少年疫苗禁忌症筛查清单
他们感染导致 COVID-19 的病毒后是否患有多系统炎症综合征 (MIS-C)？COVID-19 疫苗接种的预防措施包括接种任何 COVID-19 疫苗后 3 周内有心肌炎或心包炎病史，或有多系统炎症综合征 (MIS-C) 病史。接种任何 COVID-19 疫苗后 3 周内出现心肌炎或心包炎是一种预防措施：该人通常不应再接种 COVID-19 疫苗。有与疫苗接种无关的心肌炎或心包炎病史的儿童可以在病情完全消退后接种 COVID-19 疫苗。有 MIS-C 病史的儿童如果病情完全消退且确诊后至少已 90 天，则可以接种疫苗。有关心肌炎、心包炎和 MIS 的更多注意事项，请参阅 CDC COVID-19 疫苗指南（见注释）。
对埃及成年人的Covid-19疫苗和相关因素的态度和意图
广泛的疫苗接种对于共vid-19传输控制很重要[2]。尽管大流行，但疫苗安全和效率仍然存在全球不信任[3]。计划的行为理论解释了一个人是否遵守特定行为。涉及COVID-19疫苗，这取决于三个主要因素：个人对疫苗接种的一般状况，尤其是COVID-19疫苗，特别是Covid-19疫苗，“对疫苗的重要态度”的态度，对疫苗的行为控制，以及所谓的行为控制，这是指从事行为行为的二种景点[4]。在2020年4月，在大流行的早期，包括英国在内的七个欧洲国家中约有四分之一的成年人在可用时不知道或无法接受Covid-19-19 [5]。对Vacine新颖性和效果的关注以及可能的副作用一直是
引用：Parks T，Narube L，Perman ML等。斐济风湿性心脏病的心血管并发症的基于人群的评估：RE
抽象的目标是检查COVID-19-19疫苗接种的患病率，以及与澳大利亚孕妇和产后妇女的疫苗接种意图和犹豫有关的因素。在2021年8月31日至2022年3月1日之间进行了6个月的设计和设置全国在线调查，对疫苗接种状况的反应被归类为：“接种式”，“疫苗意图”和“疫苗犹豫不决”。数据加权以反映生殖年龄妇女的比例。使用多项式逻辑回归分析检查了潜在的混杂变量，并进行了与接种疫苗接种的孕妇和产后妇女进行的所有比较。参与者2140名妇女对调查做出了回应（838孕妇；最近的餐具后1302年）。孕妇的结果，586名（69.9％）接种疫苗，166（19.8％）表示意图，有86（10.3％）犹豫不决。在产后妇女中，分别为1060（81.4％），143（11.0％）和99（7.6％）。只有52名（6.2％）的孕妇说永远不想要Covid-19疫苗。疫苗的犹豫会随着时间的推移而增加，对于孕妇来说，与：生活在新南威尔士（NSW）以外的州（调整后的相对风险（ARR）2.77，95％CI：1.68-4.56 viccine for Vaccine意图和ARR = 3.31，3.31，95％CI：95％CI：1.52-7.20 for vicacine for vacine for vacine note <30岁，年龄<28年，年龄<28年，<28年<28年，A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A MENTEN <28 <28几周，没有怀孕危险因素，并且对寿命的满意度较低（疫苗意图的ARR = 2.20，95％CI：1.04-4.65，ARR = 2.53，95％CI：1.02-6.25疫苗的犹豫）。经济激励措施可以对于产后妇女：生活在新南威尔士州或维多利亚州以外的州，收入<80k AUD和拥有私人产科护理（ARR = 2.06，95％CI：1.23-3.46）与疫苗犹豫显着相关。结论约有十分之一的孕妇中有1个，而产后妇女中有13名超过1个报告在这项澳大利亚调查中疫苗犹豫不决，而后3个月的犹豫较高。对年轻母亲和中低社会经济群体的信息量身定制信息，以及助产士和产科医生的建议，可以帮助减少怀孕和产后妇女的犹豫。
孟加拉国大学学术界的Covid-19疫苗增强疗法和犹豫的多维潜在因素：一项横断面比较研究
分别为教师和大学学院社区的教师和学生分别为67.2％（95％CI 81.5─87.7）和67.2％（95％CI 63.8─70.6），分别为84.6％（95％CI 81.5─87.7）和67.2％（95％CI 81.5─87.7）。 在采用二进制逻辑回归时，这项研究表明，在十二（12）个多维关键预测因子中，“相等安全”，“风险效益比”和“变体控制”与两组中的VBD认可都有显着的正相关性（p = 0.000，p = 0.000，p = 0.000，p = 0.005）。 发现几个预测因子的各种效果。疫苗接种后的“副作用”具有显着的负相关性（P = 0.020），“社区保护”与教师社区的VACINE助推器剂量的接受度具有显着的正相关性（P = 0.034），而这些变量在学生队伍中很有意义。 “信任”具有非常重要的积极关联（p = 0.000）；“沟通”和“学术成就”与学生队列中VBD接受的积极关联（分别为p = 0.033和0.024），而这些预测因素在教师社区中微不足道。 妇女更有可能接受第三剂疫苗（OR = 1.4 vs. 0.9在教师和学生模型之间）；但是，在比较卡方模型中，性别和增强疫苗接受之间没有明显关联。 因此，从统计学上讲，没有发现助推疫苗疫苗危险组暗示大学学术界的大规模增强疫苗驱动。分别为84.6％（95％CI 81.5─87.7）和67.2％（95％CI 81.5─87.7）。在采用二进制逻辑回归时，这项研究表明，在十二（12）个多维关键预测因子中，“相等安全”，“风险效益比”和“变体控制”与两组中的VBD认可都有显着的正相关性（p = 0.000，p = 0.000，p = 0.000，p = 0.005）。各种效果。疫苗接种后的“副作用”具有显着的负相关性（P = 0.020），“社区保护”与教师社区的VACINE助推器剂量的接受度具有显着的正相关性（P = 0.034），而这些变量在学生队伍中很有意义。“信任”具有非常重要的积极关联（p = 0.000）；“沟通”和“学术成就”与学生队列中VBD接受的积极关联（分别为p = 0.033和0.024），而这些预测因素在教师社区中微不足道。妇女更有可能接受第三剂疫苗（OR = 1.4 vs. 0.9在教师和学生模型之间）；但是，在比较卡方模型中，性别和增强疫苗接受之间没有明显关联。因此，从统计学上讲，没有发现助推疫苗疫苗危险组暗示大学学术界的大规模增强疫苗驱动。
TippingPoint™安全管理系统
关键功能•全局安全设备配置和监视。•灵活的网络安全策略管理跨临界点设备共享。•SMS威胁洞察力，优先考虑事件响应措施，并提供相关威胁数据的可见性。•使用主动响应者简化和自动化高级和外部操作的能力。•趋势Micro™数字疫苗™（DV）和Trend Micro™威胁数字疫苗（TELLTDV）服务的集中安全饲料管理。•管理URL信誉源的能力，并支持用户提供的恶意URL条目，并具有完整的API管理。•企业漏洞补救（EVR），以绘制漏洞以趋向Micro™Digital Vacine™威胁智能，并使用虚拟补丁进行补救发现的漏洞。•根据地理区域或国家 /地区检测和阻止网络流量双向的能力。•能够将临界点标识的潜在威胁提交给沙箱进行高级威胁分析和自动阻塞的能力。•启用了框架SSL检查的SMS和托管临界点设备的集中证书存储库。•Active Directory（AD）集成，用于优先的网络用户上下文和报告。•与最新一代临界点解决方案结合使用时，所有网络流量的可视化。•对安全事件和网络使用的高级报告和趋势微分析。•与SIEM，漏洞检测和其他第三方安全解决方案集成的能力。
生成代理社会可以模拟人类行为并为公共卫生政策提供信息？疫苗犹豫的案例研究
我们可以模拟一个用发电的代理人模拟人类行为的沙盒社会，从而减少对实际人类试验评估公共政策的过度依赖？在这项工作中，我们研究了使用疫苗犹豫，将与健康相关的决策模拟的可行性定义为尽管有疫苗接种服务的可用性，但作为案例研究，被定义为延迟接受或拒绝疫苗的可行性（Macdonald，2015年）。为此，我们引入了V ac S IM 1框架，其中100种由大型语言模型（LLMS）提供动力的生成代理。v ac s im模拟了通过以下步骤模拟VACINE政策结果：1）根据人口普查数据实例化具有人口统计信息的代理商； 2）通过社交网络连接代理商，并建模疫苗态度，这是社会动态和与疾病相关的信息的函数； 3）设计和评估各种旨在减轻疫苗犹豫的公共卫生干预措施。为了与现实世界的结果保持一致，我们还引入了模拟热身和态度调节以调整药物的态度。我们进行了一系列评估，以评估各种LLM模拟的可靠性。实验表明，诸如Llama和Qwen之类的模型可以模仿人类行为的各个方面，但也突出了现实世界的一致性挑战，例如与人口统计学特征的不一致的响应。对LLM驱动的模拟的这种早期探索并不意味着作为确定的政策指导；相反，它是采取行动检查政策制定的社会模拟的呼吁。
在...
背景：这项研究旨在监测血清总抗SARS-COV-2（严重的急性呼吸道合成性冠状病毒2）在使用PFISER-BIONTECH CORONAVIRUS病2019（COVID19）（COVID-19）（COVID19）MRNA MRNA MRNA MRNA MRNA的一系列医疗保健工人中的抗体。方法：研究人群由787名卫生保健工作者（平均年龄44±12岁；女性66％）组成，他们收到了两周30 m g剂量的辉瑞-biontech Covid-19疫苗，相隔3周。静脉血液在第一次疫苗剂量之前，在第二个Vacine剂量之前，然后在第二次疫苗剂量后的1、3和6个月抽出。血清学测试采用了Roche Elecsys抗SARS-COV-2S化学发光免疫测定法进行总抗SARS-COV-2抗体测量。结果：第二次疫苗剂量后1个月，总抗SARS-COV-2抗体的中位血清水平达到了峰值（1762 kU/L），但在3个月（1086 kU/L）和6个月（802 kU/L）随访点时倾向于逐渐下降。总体而言，3和6个月后的值比在峰值上测得的相应浓度低37％和57％。没有医疗保健工作的总抗SARS-COV-2抗体在6个月后依赖于方法依赖性的抗体。与基线的基线血清阳性人群相比，与峰值相比，下降比基线
一项对1921年4月至5月 - 5月至5月至5月未接种疫苗的美国人的疫苗信心和吸收的疫苗信心和吸收的定性研究
在美国，Covid-19疫苗于2020年12月被授权使用[1，2]，到2021年4月，资格扩展到16岁以上的个人。最初的疫苗推出challenges包括安排约会的困难和不足以满足疫苗接种需求的供应[3]。，但对于某些亚组，“疫苗犹豫不决”，由世界卫生组织的行为和社会疫苗接种框架的行为和社会驱动因素[4]作为“与预期的疫苗接种疫苗的冲突或反对接种疫苗的动机状态”，导致了与预期的疫苗接种率低于预期的Covid-19疫苗接种率。例如，Kaiser家族基金会的一项研究发现，大约32％的美国人不打算获得或不确定2021年4月获得Covid-19-19疫苗[5]。美国成年人一直犹豫不决，因为从有关疫苗安全性和有效性的问题，对当局的信任，实际障碍以及其他政治和社会因素的问题等各种原因，各种原因[6-8]。此外，在VACINE推出期初进行的研究发现，在不愿接受Covid-19-19疫苗的人中，许多人表示愿意接受疫苗接种，如果获得了额外的安全性和有效性信息[9]。为了制定促进疫苗信心的成功策略，美国疾病控制与预防中心（CDC）签约了IPSOS公共事务（IPSOS），以与表达疫苗犹豫的美国成年人协调10个焦点小组。本文报告了焦点小组的调查结果，以提高我们对选定成年人疫苗犹豫的原因的理解，并为未来的制定量身定制的策略开发，以解决这些问题或类似问题。
第一个公共部门的交付成本在印度纳维尼孟买引入伤寒结合疫苗
印度孟买的地方政府NAVI MUMBAI MUNICIPAL CORPORATION（NMMC）于2018年推出了第一个公共部门TCV运动。这项研究使用基于Microsoft Excel的工具（基于政府的微观成本方法（NMMC）的角度）估算了该TCV活动的交付成本。收集了现有的现有免疫计划的竞选活动的财务（直接支出）和经济成本（金融成本以及其他捐赠或现有项目的货币化价值）。数据收集方法涉及与NMMC员工的咨询，NMMC和世界卫生组织（WHO）的财务和程序记录的审查以及与采样城市健康职位（UHPS）的健康人员之间的观点。三个UHP是有意采样的，代表了集水区中的三种主要居住类型：高层，贫民窟和混合（高层和贫民窟）区域。与混合面积（71％）和贫民窟区域UHP（76％）相比，高层区域UHP的疫苗接种覆盖率较低（47％）。疫苗和疫苗接种供应的经济成本（注射器，安全盒）为每剂量1.87美元，2018年美元的经济成本为每剂量2.96美元。不包括疫苗和疫苗接种供应成本，3次UHP的财务交付成本从每剂量的0.37美元到0.53美元，经济交付成本范围从1.37美元到3.98美元至3.98美元，高层地区的每剂量最高。在活动中包括的所有11个UHP中，加权平均财务交付成本为每剂量0.38美元，经济交付成本为每剂量1.49美元。建议在伤寒的国家中使用TCV的物理使用，而Gavi已将TCV纳入其Vacine Portfolio。公共部门内的大规模TCV介绍的首次成本核算研究