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COVID-19 疫苗效力对老年人群的重要性
a 加拿大不列颠哥伦比亚大学儿科系，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 b 加拿大不列颠哥伦比亚大学微生物学和免疫学系，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 c 加拿大不列颠哥伦比亚大学数学系，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 d 加拿大不列颠哥伦比亚大学应用数学研究所系，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 e 加拿大不列颠哥伦比亚大学疫苗评估中心，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 f 加拿大不列颠哥伦比亚大学 BC 儿童医院研究所，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 g 宾夕法尼亚州立大学数学系，美国宾夕法尼亚州大学公园 h 宾夕法尼亚州立大学传染病动力学中心，美国宾夕法尼亚州大学公园 i 加拿大不列颠哥伦比亚省本拿比西蒙弗雷泽大学数学系 j 加拿大蒙特利尔大学微生物学、免疫学和传染病系及 CHU Sainte-Justine 研究中心
使用机器的人群管理和工作监控
印度铁路是世界上最大的铁路网络之一，每天迎合数百万乘客。确保这大量乘客的安全和保障，同时也保持有效的操作是一项艰巨的任务。传统的手动监视和监视方法具有局限性，包括人为错误和无法实时处理大量数据。为了应对这些挑战，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的整合提供了有前途的解决方案。该项目提议开发AI驱动的系统，用于分析印度铁路的现有闭路电视（CCTV）录像，以增强人群管理，预防犯罪和工作监控。系统将利用高级AI算法来检测异常行为，跟踪人群的运动并实时确定潜在的安全威胁。通过利用ML功能，系统还将能够预测人群模式并优化资源分配。所提出的系统将包括几个组件。首先，先进的AI算法将用于分析CCTV素材，并检测异常情况，例如可疑行为，废弃的物体或异常人群运动。这些算法将在正常人群行为的大型数据集上进行培训，以最大程度地减少误报。其次，将采用Mlalgorithms根据历史数据，季节性和外部因素（例如天气和事件）来预测人群模式。此信息将用于优化资源分配，以确保安全人员有效，有效地部署。第三，将开发用户界面以向安全人员显示实时数据和见解，从而使他们能够迅速对任何潜在威胁或问题做出响应。
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
公共卫生的基因组印度人群基因组学
我很高兴地宣布完成了来自99个社区的1074个人的整个基因组测序，代表了印度人口的所有主要语言和社会群体。通过揭示印度人口的遗传复杂性，该项目奠定了基因组中心的基础，作为印度进入新兴医学领域的机会。在该项目下创建的“印度人口参考基因组”将使人们更好地了解疾病的本质和对各种族裔必不可少的特定干预措施。基因组印度项目将把印度置于世界基因组研究地图上，并将共同促进全球研究人员的未来大规模人类遗传研究。
流感疫苗现仅供高危人群使用
• 在此处或 durham.ca/HCP（然后依次点击“表格”、“订单”）订购一个月的疫苗。 • 订单处理需要 5 到 7 个工作日。当订单可以在要求的地点（惠特比或波特佩里）取货时，将通过电话或电子邮件联系站点。 • 供应商不会在第一次订购时收到上一季的所有剂量。 • 不要推迟接种某种疫苗。 • 不要在接种流感疫苗之前预约 • 等到 11 月再进行大规模流感免疫接种诊所，以确保可以订购足够的疫苗，并可满足诊所需求。
年轻人群皮层下结构分割数据库
从 MRI 扫描中分割皮层下结构是许多神经系统诊断中关注的问题。由于这是一项艰巨的任务，机器学习，特别是深度学习 (DL) 方法已被探索。大脑的结构复杂性要求大量高质量的分割数据集，以开发基于 DL 的良好皮层下结构分割解决方案。为此，我们发布了一组 114 个 1.5 特斯拉 T1 MRI 扫描，其中手动描绘了 14 个皮层下结构。数据集中的扫描来自健康的年轻（21-30 岁）受试者（58 名男性和 56 名女性），所有结构均由经验丰富的放射学专家手动描绘。使用该数据集进行了分割实验，结果表明使用深度学习方法可以获得准确的结果。我们的皮层下结构分割数据集印度大脑分割数据集（IBSD）在 https://doi.org/10.5281/zenodo.5656776 上公开提供。
人群管理，干预和控制 - 加利福尼亚邮政
PART 2 Planning and Preparation ........................................................................................5 2.1 Standardized Emergency Management System (SEMS) and Incident Command System (ICS) ................................................................................................5 2.2 Incident/Event Planning ................................................................................................................8 2.3 Crowd Behavior ..............................................................................................................................13 2.4 Mutual Aid & Multi-Agency Coordination ............................................................................16 2.5 Public Agency and Community-Based Resources .............................................................18 2.6 Training for Managing Crowds ......................................................................................................................................................................................... 19
研究设计，位置，目标和感兴趣的人群...
这项研究的目的是确定针对2型糖尿病，糖尿病前期和有糖尿病风险患者的基于电话的非专业患者导航的可行性和可接受性。该计划中患者导航员的主要任务是将其家庭医生转介的患者根据他们的需求和准备改变而将其转诊为最合适的社区资源，并探讨了这种适应性的患者导航器模型是否可能是弥合差距，以弥合与糖尿病护理的初级保健提供者和社区资源相关联的差距。
定量研究中的研究人群和抽样
这项研究强调了研究设计中细致的人群选择和抽样策略的重要性。为研究人员提供了人口考虑和抽样方法的全面概述，它提供了一种宝贵的资源，以增强各种学科的研究成果的稳健性和适用性。研究人员讨论了分析单位，观察单位，感兴趣的人群，目标人群，抽样框架和抽样方法，以观察马来西亚的员工工作参与。简单的随机抽样，分层的随机抽样，系统的随机抽样，群集抽样（单阶段，双级和多阶段），相样采样（两阶段和多个阶段），便利性抽样，有目的的抽样，配额，配额，雪球采样，以及选择了对Sampling的方法进行了调查，以选择用于选择的方法，以选择用于抽样的方法。以及领导风格和有意义的工作对马来西亚全日制运营员工的员工工作参与的影响。根据人口和抽样方法的讨论，研究人员根据马来西亚成功组织的全职运营员工的可及性和可及性，使用非概率抽样，特别是便利性抽样技术。研究人员和从业人员都可以利用本评论中提出的见解，以做出有关人口选择和抽样方法的明智决定，最终有助于促进可靠和有影响力的研究。
人工智能系统针对不同人群的表现不同。......
确认性评估：确认性评估旨在提供有关绩效差异的确凿证据。与科学实验一样，它们必须提出明确的假设以供检验，并且必须精心设计，以尽量减少得出错误结论的风险。在评估和报告少数群体的系统绩效时，在只有少数额外因素可能影响系统绩效的情况下，确认性评估是最可行的。