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安全问题适用于流感疫苗
27。10岁以下的儿童受到2018/19年流感A（H1N1）PDM09在加拿大的流行病的影响更大：2009年流感大流行后可能的队列效应。Skowronski DM，Leir S，De Serres G等。欧元监视2019; 24（15）：1900104。28。在2018/19年度流感A（H3N2）在加拿大流行病期间的矛盾进化枝和年龄特异性疫苗的有效性：疫苗（I-REV）的潜在烙印作用。Skowronski DM，Sabaiduc S，Leir S等。欧元监视。2019; 24（46）。 29。 流感疫苗不会增加冠状病毒或其他非影响力呼吸道病毒的风险：加拿大的回顾性分析，2010-11至2016-17。 Skowronski DM，Zou M，Clarke Q等。 临床感染。 2020; 71：2285-2288。 30。 2020年2月，加拿大流感和B病毒早期共同循环期间2019/20疫苗有效性的临时估计。。2019; 24（46）。29。流感疫苗不会增加冠状病毒或其他非影响力呼吸道病毒的风险：加拿大的回顾性分析，2010-11至2016-17。Skowronski DM，Zou M，Clarke Q等。临床感染。2020; 71：2285-2288。30。2020年2月，加拿大流感和B病毒早期共同循环期间2019/20疫苗有效性的临时估计。Skowronski DM，Zou M，Sabaiduc S等。欧元监视。2020; 25（7）：2000103。31。流感疫苗的有效性（H3N2）系统发育亚簇和先前的疫苗接种历史：2016-17和2017-18在加拿大的流行病。Skowronski DM，Leir S，Sabaiduc S等。J Infect Dis 2022; 225：1387-98。32。在加拿大延迟的2021/22流行期间，对A（H3N2）的流感疫苗有效性。
一种用于流行病动力学建模的有效自适应时间步进方法
摘要。在本研究中，我们提出了一种新颖而有效的自适应时间步进方法来模拟流行病动态。数学流行病模型的例子包括易感-感染-恢复 (SIR) 模型、易感-暴露-感染-恢复 (SEIR) 模型、易感-感染-易感 (SIS) 模型、易感-感染-恢复-易感 (SIRS) 模型和易感-感染-隔离-恢复 (SIQR) 模型。更复杂的模型包括母体免疫易感-感染-恢复 (MSIR) 模型、年龄结构 SEIR 模型和随机流行病模型。这些模型旨在捕捉特定的疾病特征，例如潜伏期、免疫持续时间和干预影响，是研究不同人群中传染病动态的重要工具。所提出的自适应时间步进方法基于单个时间步后隔室人口差异总和的总量。与其他自适应方法不同，所提出的算法不需要重新计算以满足给定的公差，并且只需一次更新即可达到所需的精度。因此，自适应时间步进方法既简单又有效。进行了几次数值测试，以证明所提出方法的卓越性能。
Div> Dexamethasone用于流感v3.0 2025-01-09
孕妇应每天接受口服泼尼松龙40mg或每天两次静脉内氢化可的松，而不是地塞米松。关于地塞米松的流感恢复和其他随机试验的信息表明，皮质类固醇减少了死亡的风险，降低了五分之一的五分之一。1,2在住院的流感患者中可能也有类似的好处，但是他们在这种情况下的作用仍然不确定。皮质类固醇已经在住院的流感患者中使用了很多年，而没有良好的福利或安全证据。3,4尽管观察性研究报告了与使用皮质类固醇相关的死亡率较高，但这些死亡率很容易使它们变得不可靠，尤其是如果患病患者更有可能接受类固醇治疗。3需要进行大规模的随机试验，以可靠地确定任何收益或风险。资格
回应EIOOPA关于流动性风险管理计划的咨询文件
保险欧洲支持引入的LRMP，这些LRMP与风险成比例，并且足够灵活，以允许整合整个行业中现有的流动性风险管理方法。LRMP应保持战略文件，以概述与公司实践一致的原则，治理，流程以及比例的数据水平，以证明如何管理流动性风险。保险公司和主管可以就流动性分析结果告知主管的程序达成共识。但是，必须通过向主管报告详细的数据报告，必须在计划及其执行之间进行明确的区别。在行业看来，规定一种通用流动性风险管理方法的价值有限。这实际上可能导致系统性风险增加，这与预期的结果相反。在过去的几年中，超出第44条第2款的偿付能力II要求，有许多监管和监督计划来评估和监控流动性风险。其中包括财务稳定报告，EIOPA流动性压力测试，国家临时流动性报告和IAIS全球监测活动，包括IAIS辅助流动性风险指标。由于引入LRMP旨在满足未来流动性风险的监管和监督要求，因此欧洲保险将支持对欧洲一级的这些额外要求的审查，以避免重复和不必要的负担。这将与委员会打算减少运营和报告负担25％的意图。以下评论列出了欧洲保险的高级观点。这些在详细问题的答案中得到了进一步的解释和建议。
在学校联系中保存友谊：一种构建合成时间网络的算法，用于流行建模
关于宿主之间接触的高分辨率时间数据提供了有关传染病传播基础的混合模式的重要信息。公开可用的联系数据集通常在短时间窗口中记录有关流行病的持续时间。为了告知疾病传播模型，数据经常经常重复几次，从而产生涵盖足够长时间的时间表的合成数据。在短期数据上循环到较长的时间尺度上的接触模式可能会导致无效的传输链，因为所有接触的确定性重复，而无需在连续期之间每个人的接触伙伴任何续约。真正的联系确实包括定期重复的接触（例如，由于友谊关系）和更随意的联系。在本文中，我们提出了一种算法，以纵向扩展学校环境中记录的联系数据，并考虑到这一问题的双重方面，尤其是由于友谊而导致的重复联系人。为了说明这种算法的兴趣，我们使用针对学校环境的基于代理的模型模拟了SARS-COV-2在合成接触上的传播。我们将结果与对综合数据进行的模拟进行了比较，以更简单的算法来确定在数据扩展方法中保存友谊的影响。值得注意的是，友谊的保存不会强烈影响学校班级之间的传输路线，而是导致各个学生之间的不同感染途径。我们的结果还表明，在两天内收集接触数据足以产生该人群中较长时间尺度的个体之间的现实综合接触序列。所提出的工具将允许建模者利用现有的联系数据，并有助于最佳未来现场数据收集的设计。
PDMS在体外生物模型中的最新进展用于流量可视化和测量：从宏到纳米级应用
1个指标机械工程和资源可持续性中心，Minho University，Azur校园的机械工程系M，葡萄牙4800-058 Guimar-4800-058； andrewsv81@gmail.com（A.S。）; glaucotvn@hotmail.com（g.n.）; neves.lucas17@gmail.com（L.B.N.）; a88077@alunos.uminho.pt (f.b.)2 cmems-number-Center for Microelectromechanical Systems, Mechanical Engineering Department, University of Minho, Azur Campus is M, 4800-058 Guimar ã ES, Portugal 3 Cimo-Smuntain Research Center GANÇA, 5300-252 BRAGANÇA, Portugal; jribeiro@ipb.pt 4政治研究所是BragançaCnico，5300-252Bragança，葡萄牙5 Ingenier I A MEC A MEC，MEC，Energ是Los Materiales，de Extremadura大学，06006 BADAJOZ，西班牙Badajoz； cfll@unex.es 6Computación科学研究所（ICCAEX），de Extremadura大学，06006西班牙Badajoz，西班牙7 CEFT-Transport现象研究中心，Porto大学工程学院（FEUP），FEUP），Rua Roberto Frias Frias Frias Frias friias，4200-465-465-465 Porto，Portugnal * coodence
重要更新 - 请通过电子邮件阅读 2024 年 7 月 31 日关于流感和新冠肺炎代码以及 2024-25 年西弗吉尼亚州疫苗评估网格的信息：致华盛顿
所附网格在 2024 年 7 月 1 日至 2025 年 6 月 30 日期间有效，并以 PDF 和 Excel 格式发布在 WVA 网站上（ https://wavaccine.org/assessment-grid/ ）。提醒一下，网格列出了疫苗及其相应的 CPT 代码，这些代码是供应商、健康保险公司和第三方管理员 (TPA) 的剂量评估 (DBA) 流程的一部分。实际上，网格相当于收费表。供应商必须按照网格金额提交 DBA，健康保险公司和 TPA 必须将全额汇给 WVA。正确汇出和支付的 DBA 可确保有足够的资金支持该州继续在华盛顿购买儿科疫苗。除了网格之外，请参阅附件中的以下 WVA 健康保险公司和第三方管理员合规指南。本指南包含一份项目清单，以确保符合 WVA 的要求。
基于流域的资源管理战略
大河保护局 (GRCA) 代表 38 个市镇和大约 100 万大河流域居民管理水资源和其他自然资源。GRCA 是流域市政当局的合作伙伴关系，提供了合作的途径，解决环境问题并抓住机遇，造福整个大河流域。通过平衡人类、环境和经济需求的计划，GRCA 与各级政府、各种组织和社区成员合作，确保流域的水、土地和自然栖息地的保护、恢复和负责任的管理。
用于流动性分类的机器学习及其在投资组合选择中的应用
投资者，尤其是规避风险的投资者，在经济不确定性期间寻求流动资产（Amihud等人，2015年；刘，2015年）。因此，通过使投资者能够避免投资者避免在低迷期间难以销售的投资者，这使股票流动性分类成为投资组合优化和管理风险的关键工具。但是，流动性是一个复杂而多方面的概念，受到公司声誉，行业规模和管理专业知识等各种因素的影响。准确地用单个指标捕获它是高度挑战的。因此，如Tavana等人。（2018）建议，“流动性”一词可能同时包含多个维度，尤其是在与市场流动性风险或全身流动性风险相关联时。表1显示，2019年，巴西交易股份的33.1％的每日交易量低于100万雷亚尔（200,000美元），表明流动性较低。这使得它们对养老基金，投资银行和经纪公司等机构侵入量的吸引力降低了，这是由于潜在的购买和销售困难。是拉丁美洲和世界上最大的最大股票市场（Haqqi，2020），B3提供了许多量身定制的指数。例如，IBOVESPA是巴西市场的基准，而IBRX 100
基于流密码>构建安全快速的键推导功能
摘要 - 为了保护电子数据，由称为钥匙推导功能的标准函数生成的伪随机密码键起重要作用。该功能的输入称为初始键合材料，例如密码，共享秘密键和非随机字符串。关键推导功能的现有标准安全函数基于流密码，块密码和哈希功能。最新的安全和快速设计是基于流密封的键推导功能（SCKDF 2）。基于流密码，块密码和哈希函数的密钥推导功能的安全级别相等。但是，与其他两个函数相比，基于流密码的密钥推导函数的执行时间更快。本文提出了基于流密码的密钥推导函数的改进设计，即i -sckdf 2。我们使用Trivium模拟了提出的I -SCKDF 2的实例。结果，与现有的SCKDF 2相比，i -sckdf 2的执行时间较低。结果表明，i -sckdf 2生成n -bit加密密钥的执行时间比SCKDF 2低50％。i -sckdf 2的安全性通过了Dieharder测试工具中的所有安全测试。已证明提出的I -sckdf 2是安全的，并且与SCKDF 2相比，模拟时间更快。