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World File Search System不堪重负
DSD-指南-尼日利亚.pdf
尼日利亚政府致力于通过提供高质量和标准化的艾滋病预防、治疗和护理干预措施来保障公民的生命和健康。2021 年《预防、治疗和护理艾滋病毒感染的国家差异化服务提供操作手册》提供了急需的指导和统一性，以提供一整套高质量、以客户为中心的干预措施，满足不同艾滋病毒感染者亚群的个人需求。该手册还概述了减少和限制已经不堪重负的卫生系统负担以及为患者和医护人员提供医疗服务所面临的挑战的策略。除了个别患者之外，该手册有望提高对治疗、护理和客户结果的依从性，同时作为量身定制干预措施的指导，使国家能够实现联合国艾滋病规划署的全球 95-95-95 目标并实现疫情控制。这将通过在设施和社区层面采用差异化服务提供模式来实现。因此，我很高兴及时制定了这份文件，它将有助于缩小预防、检测和治疗方面的差距，重点是早期诊断、及时联系护理、继续治疗和利用以客户为中心的方法抑制病毒。这份差异化服务提供操作手册明确概述了向各种亚人群提供的服务，包括孕妇和哺乳期母亲、儿童、青少年、成人和重点人群。它还包括采购和供应链考虑因素以及如何监测和评估这些服务。
冬季呼吸道疫苗接种计划
亲爱的同事们 冬季呼吸道疫苗接种计划：2023/24 秋冬季 我们都知道我们的医疗和社会护理服务面临着持续的压力。随着我们进入秋冬季节，我们必须尽一切可能降低呼吸道感染使系统不堪重负的风险。呼吸道疾病在冬季肆虐，每年都给医疗和护理系统带来巨大压力。这种影响既体现在人员缺勤方面，也体现在需要在该季节获得 NHS 服务的人数方面。疫苗接种是一种重要的工具，它有助于减轻社区中传播的呼吸道病毒的影响，保护弱势群体，并在压力巨大的时候支持 NHS 和护理系统的恢复力。去年秋天，威尔士首次实施了冬季呼吸道疫苗接种计划，将 COVID-19 和流感疫苗接种计划结合在一起。这使卫生委员会能够协调两个计划的规划，并在可能的情况下简化交付流程。它还改善了患者的体验。该计划实施期间，超过 110 万人接种了 COVID-19 加强针，并接种了超过 100 万支流感疫苗。为了巩固这一成功，2023/24 年，国家流感免疫计划和 COVID-19 疫苗接种计划将再次合并，形成单一的冬季呼吸道疫苗接种计划 (WRVP 2023/24)。该计划将以以下关键原则为基础：
行政办公桌
2020 年是多么不平凡的一年；新冠疫情、黑人的命也是命、竞选活动和选举、加州山火、飓风甚至杀人蜂。没有人认为世界正在分崩离析。但是，尽管有这些可以理解的感受，但也存在一些亮点。首先，我们的世界比人类历史上任何时候都更加和平。虽然存在许多冲突，但规模往往较小，而且不如过去的冲突那么致命。我知道这似乎不真实，但数据不会说谎。有关更多详细信息，请参阅 https://ourworldindata.org/war-and-peace 今年，1.54 亿美国人参加了总统选举投票，我读到的参与率是百多年来最高的。关于种族平等的讨论继续在多个场合进行，而且比以往任何时候都更加公开。2020 年上半年，美国的慈善捐款增长了约 7.5%。人们关心他人。在不到一年的时间内，多种有效的 COVID-19 疫苗被开发、测试、批准并开始分发。美国医疗保健系统总体上受到严重打击，在一些领域面临不堪重负，但迄今为止尚未完全崩溃。尽管面临上述挑战，但过去一年，你们在 NDI 的工作非常出色。你们“顺应形势”，许多患者得到了评估、治疗、稳定和康复。下个月，我们的 DAMAR 合作伙伴关系将最终开始，未来几周，礼来将扩大其抗体治疗能力，并在其当前的 4W 运营中增加 4E，使他们每天服务的患者数量增加一倍。2021 年将发生变化，希望在多个方面和问题上有所改善，但 2020 年 12 月 31 日只是一个人为的时间标记和里程碑，我们应该用它来评估我们目前所处的位置，并借此机会重新致力于在 2021 年尽我们所能和应该做到的一切。Jerry Sheward，医学博士
人工智能在干细胞治疗中的意义
近年来，人工智能 (AI) 的快速发展及其在日常生活中的不断增加的使用，正在以多种方式帮助人们。人工智能已成为不同医学学科的巨大帮助，包括管理日常需求，例如提醒患者及其护理人员等有需要的人进行必要的活动。在医疗保健行业，对数据的仔细和系统记录导致所有医学学科积累了大量信息。虽然这些丰富的数据提高了诊断和治疗能力和准确性，但也带来了重大挑战。信息量本身可能会让临床医生不堪重负，使他们难以在治疗特定疾病时找到相关见解。同时，医学知识的快速发展意味着保持最新状态正逐渐成为一项艰巨的任务，通常被称为信息过载。因此，即使是针对一种疾病，浏览大量数据也会成为医疗保健提供者的挑战。找到有效的方法来简化数据访问并将其用于改进决策过程对于确保临床医生能够提供最佳护理而不受现代医疗数据量产生的复杂性拖累至关重要。为了应对这一挑战，人工智能辅助导航为患者的福祉逐渐变得不仅是可取的，而且是不可避免的。人工智能 (AI) 一词由约翰·麦卡锡于 1956 年在一次关于这一主题的会议上创造。1 从那时起，人工智能在医疗保健行业领域迅速发展，各种人工智能应用程序已经并正在开发中，以解决医疗保健个人和组织目前面临的一些最紧迫的问题，这些问题很可能在未来继续存在。对于医疗保健个人包括领导者来说，了解人工智能技术的现状以及如何使用此类技术来提高功效、安全性和提供健康服务，同时提供基于价值的医疗保健服务至关重要。
加强电力需求侧管理
天然资源、环境及气候变化部长聂纳兹米重申政府致力于提供有针对性的能源补贴，并宣布减少对用电量过大家庭的电力补贴，探索整体解决方案以改善我们的电力需求侧管理至关重要。这一点尤其重要，因为最近的热浪导致电力需求意外激增，电力系统不堪重负，沙巴州当局不得不在多个地区实施限电，以防止电力供应严重中断。如果没有整体策略来管理不断增长的电力需求，随着极端天气和气候变化的加剧，这些破坏性事件只会加剧。在我们进一步脱碳的过程中，重新认识电力需求侧管理对于我们的电力系统面向未来也至关重要。有效的需求侧管理可以经济高效地减少部署过剩发电能力和系统平衡设施所需的投资。为此，尽管人口增长、生活水平提高和能源服务需求电气化程度提高会导致电力需求增加，但可以实施各种需求侧策略来提高电力系统的弹性。减少能源服务需求要实现人均能源服务需求的显着减少，必须促进文化转变。这可以通过不断推动和改变决策环境来鼓励长期行为改变来实现。可以努力赋予企业权力，推动有意义的行为改变并实现更广泛的文化转变。例如，鼓励远程工作的企业政策可以减少运输能源服务需求。此外，鼓励监测个人排放可以提高认识并激励个人采取行动减轻其对气候变化的影响。然而，这些举措要想产生有意义的影响，需要有充分知识的个人，他们了解其行为的重要性
保持社交和经济距离
最近的 COVID-19 疫情提醒我们，在传染性极强的疾病面前，保持社交距离的重要性和有效性。无论是自愿的还是强制性的，保持社交距离的做法都可以通过减少感染者和易感者之间的接触率来防止疾病传播，从而将疫情的蔓延范围降至最低。历史数据和近期的初步数据确实表明，防止大型集会可以成功减缓传染速度。尽管 COVID-19 的致死率较低，但降低传播速度对于避免卫生系统不堪重负至关重要，可以防止医生、护士、病床以及呼吸机的反应可以防止的死亡。保持社交距离在预防传染和死亡方面非常有效，但至少在原则上，对经济活动却有害，因为保持社交距离通常意味着保持经济距离：大多数行业都要求工人肩并肩合作生产商品（汽车厂的装配线、面包店的生产等），而多种服务需要客户和供应商（餐馆、大学、理发店、酒店、航空公司等）或客户之间的密切接触（体育赛事、赌场、游乐园等）。社交距离和经济距离之间无处不在的联系揭示了经济文献中的一个显著空白。大多数模型都抽象出了距离在经济和社会互动中的作用。也许最显著的例外可以在贸易文献中找到，其中重力模型使用距离来捕捉运输成本，以及在城市经济学中，它使用距离来影响通勤成本，而通勤成本是人口集聚和城市形态的重要决定因素。然而，距离是贯穿所有人类和经济互动的一个因素。然而，它并没有在微观经济层面上明确地建模来捕捉宏观经济影响。同事之间的距离如何影响他们的生产力？哪些服务可以在远距离提供，哪些需要近距离接触？这些问题在正常情况下可能听起来毫无意义，因为面对面或远距离开展活动只是在通勤、基础设施或物流成本上有所不同。疫情揭示了
AI 自适应 POW：用于 DDoS 防御的 AI 辅助工作量证明 (POW) 框架
在客户端-服务器架构中，负载均衡器负责验证和分配各个服务器实例之间的传入客户端请求。这可以防止单个服务器实例不堪重负。客户端通过发起请求开始交互。成功建立连接后，负载均衡器将请求放在服务器队列上。假设服务器的队列大小是有限的，大量恶意流量可能会耗尽此队列，使其无法处理真正的客户端请求。在本文的范围内，我们重新讨论了容量密集型分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。在这里，对手假装是真正的客户端，从而消耗大量服务器资源，并且几乎没有资源留给真正的客户端。一种可能的防御策略是强制所有连接的客户端在初始客户端-服务器连接建立阶段解决工作量证明计算难题。通用工作量证明 (POW) 框架由难题生成器、难题解答器和难题验证器组成。谜题生成器将谜题发送给解算器，解算器解开谜题并将解决方案发送给验证器。这些谜题的难度级别不同，即每个谜题需要不同数量的计算资源才能解决。解决谜题的任务会在交互过程中引入延迟，并且此延迟时间与谜题难度成正比。在本文中，我们使用 Java 编程语言 AI Adaptive POW 构建了一个基于 POW 的 DDoS 防御框架。该框架由人工智能 (AI) 协助，通过分配适当的 POW 谜题自适应地减慢对抗流量，从而在持续的 DDoS 攻击期间提高服务器的可用性。我们的 AI Adaptive POW 框架利用声誉分数来指导决定每个客户端应该解决多难的谜题。声誉分数是一种启发式方法，可指导系统区分真实客户端和恶意客户端。此启发式方法是使用检查传入客户端请求特征的 AI 算法计算的。
新常态过渡计划
新冠肺炎疫情是我们近代史上最重要的危机之一，对健康、社会和经济产生了重大影响。为了遏制病毒传播并防止卫生系统不堪重负，各国采取了越来越多的措施，重点是通过限制人员流动、确保社会和经济领域的物理隔离来加强卫生应对并降低感染率。在西班牙，疫情的蔓延迫使卫生当局采取行动，并随后导致3月14日皇家法令的批准，宣布进入紧急状态，对人员流动和经济活动采取重大限制措施，迄今为止该法令已延长三次，至2020年5月9日。在国家和世界范围内采取的遏制措施已被证明对控制疫情有效，但它们对全球经济活动和弱势社会群体产生了非常负面的影响，对某些行业和国家的影响尤其严重。与其他国家一样，为了减轻这一特殊情况带来的负面影响，西班牙采取了一系列社会和经济支持措施，旨在维持生产结构，促进科学研究，并在经济放缓期间保护工人和家庭的收入，从而为经济复苏奠定坚实的基础，确保不让任何人掉队。疫苗、治疗或社会高度免疫等有效对抗该疾病的潜在解决方案目前尚不可用，而且在未来几个月内也不太可能出现。等待这么长时间才开始社会和经济复苏既不可能也不现实，因此必须实现向新常态的过渡，采取必要的预防和保护措施，防止疫情传染，并最大限度地降低疫情复发的风险，避免疫情复发影响卫生服务的充分应对，进而危及整个社会的健康和福祉。面对前所未有的、意味着重大牺牲的举措，西班牙公民表现出了责任感和纪律方面的模范态度。由于采取了防控措施，自宣布进入紧急状态以来，西班牙新冠肺炎疫情扩散的各项指标均实现了大幅、持续下降。
一种新型的GIS-SWMM-ABM方法，用于数据砂城市排水系统中的洪水风险评估
摘要：城市化和气候变化对雨水管理构成了关键的挑战，尤其是在迅速发展的城市中。这些城市经历了越来越不透水的表面和更激烈的降雨事件。这项研究调查了巴基斯坦拉合尔现有排水系统的有效性，这是受到快速城市化和气候变化影响的大型挑战。解决缺乏预定义的风暴模式和有限的历史降雨记录，我们采用了公认但适应能力的方法。此方法利用Log-Pearson III型（LPT-III）分布和交替的块方法（ABM）在各个返回期间创建设计射击图。本研究将雨水管理模型（SWMM）应用于2.71公里2的代表社区，以评估其排水系统的容量。此外，将地理信息系统（GISS）用于洪水风险映射的空间分析，以识别容易发生区域。结果表明，为期2年的回报期设计的当前排水系统不足。例如，一场2年的风暴产生的总洪水量为070万加仑，淹没了研究区域约60％。这项研究确定了洪水风险区，并强调了系统在处理未来，更激烈的降雨事件中的局限性。这项研究强调了迫切需要改进基础设施，以处理增加径流量的增加，例如低影响力开发实践的整合。这些基于自然的解决方案可以增强渗透，减少径流并改善水质，从而提供可持续的方法来减轻洪水风险。重要的是，这项研究表明，整合LPT-III和ABM为洪水风险评估提供了强大而适应性的方法。这种方法在数据稀缺和多样化的降雨模式可能阻碍传统风暴建模技术的发展中国家中特别有效。我们的发现表明，当前的排水系统不堪重负，一场2年的风暴超过了其容量，导致洪水泛滥，影响了该地区一半以上。LPT-III和ABM的应用，通过为数据划分区域创建更现实的设计射击图，从而改善了洪水风险评估，从而更准确地识别了容易洪水的区域。
计算认知原理
当今的神经科学研究需要使用计算机科学技术来分析和绘制大脑和神经系统极其密集和复杂的神经基础。这些地图虽然视觉上引人注目，但却无法揭示它们所描绘的生命和进化系统。事实上，我们对大脑的结构和功能了解得越多，就越难解释它究竟是如何实现人类行为的。另一方面，计算机科学技术和硬件能力正在以指数级的速度发展，而使用它们所需的巨大能源消耗正在加剧已经让我们不堪重负的问题。这种快速发展的计算能力可以为它所应用的几乎所有主题提供见解，神经科学也不例外。许多最新的深度学习技术都受到大脑结构的启发，例如神经网络和神经形态算法。人类大脑本身就是最高效的计算机，它已经教会了我们很多关于如何使我们使用的硬件更强大、更高效、更智能的知识，并将继续教会我们很多关于如何使我们使用的硬件更强大、更高效、更智能的知识，而这些知识反过来又可以用来帮助我们更好地理解大脑的功能。计算认知或计算认知心理学既包括研究大脑和行为的计算机科学技术，也包括启发计算机科学技术的神经功能模式。增强我们对其中一个主题的理解和知识，有可能对另一个主题产生同样的影响。该领域的研究人员寻求应用计算机模型来揭示有关脑科学的知识，同时也升级我们的模型以使用从神经科学中学到的技术。计算认知不是两个不同的研究领域，而是认识到，通过相同的视角研究大脑和硬盘上发生的计算会受益匪浅。通过将它们的研究分开，或将每个领域视为独立的，我们剥夺了这两个领域可以转移的知识。此外，编码能力直接转化为更广泛的方法技术，人们可以采用这些方法来研究神经系统，同时减少对昂贵设备和资助研究的必要性。加州大学洛杉矶分校设有计算认知和认知心理学专业，以及认知神经科学专业。他们承认并鼓励研究计算与人类智能/认知 1 之间的联系。这些学科在当今的智力和大脑研究中被描述为日益融合。该领域研究人员可用的方法论方法种类繁多，目标明确，仅受程序员的技能和可用数据的限制。编程能力并不