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用疫苗保护您的青春期/青少年
社交媒体概述Facebook，Twitter和其他社交媒体网站作为传播健康信息的工具的使用已在近年来大大扩展，并且正在改变人们的方式，何时何地以及何时访问和分享重要的健康信息。社交媒体在公共卫生中起着至关重要的作用，并且是倡导，沟通和教育的强大工具。在青春期疫苗周活动的背景下，社交媒体可以帮助您吸引更多不同的受众，针对特定的受众，并促进互动沟通。通过与其他青春期疫苗周的合作伙伴采取统一的社交媒体消息，促进青春期疫苗周的消息更有可能被喜欢，转推，重新发布，评论等。这有助于提高人们对青春期疫苗周的认识！社交媒体消息使用下面的准确，基于科学的健康消息来传播有关青春期疫苗周的消息。您可以将它们转发给管理组织的社交媒体帐户的人，并与合作伙伴分享。他们在一周中的每一天（M-F）都有主题，具体选择了多种选择，具体取决于您组织的帖子类型，您喜欢平台的舒适度以及您希望与听众的参与程度。不要忘记使用“ #preteenvaxca”结束社交媒体消息，并使用@partnername（例如@capublichealth）标记您的合作伙伴。主题日：
archcid-103878.pdf
背景：起源于中国武汉的 COVID-19 (SARS-CoV-2) 疫情持续升级，造成数百万人感染、十多万人死亡、巨大的经济损失和全球社会挑战。遏制感染和死亡的迅速蔓延需要地方、国家、地区和国际合作实施基于证据的政策。我们的目标是确定、提取、总结和推断遏制大流行性病毒性疾病的共生策略和方法，以便在全球范围内实施针对 COVID-19 的措施。证据获取：进行了文献综述，并用它来描述和推断 2000 年至 2020 年期间用于遏制大流行性病毒性疾病的策略和方法。这些信息是从世卫组织、疾病预防控制中心、国家卫生部网站以及 PubMed、Google Scholar、Embase 和 Web of Science 等书目数据库的报告中找到、提取和总结的。结果：通过快速的行为改变、社区动员和有效的检测和治疗策略，可以促进和实现病毒控制。教育社区了解病毒的传播、症状、结果、检疫和隔离、预防策略（例如消毒和使用个人防护装备）、何时何地报告疑似病例以及去哪里进行检测、咨询和治疗，这些已被证明可以有效管理和减轻病毒大流行。结论：COVID-19 是一种病毒大流行，可以通过行为改变方法来控制，即个人和社区共同负责任和持续地执行国际预防政策。
从商业新闻中提取精细的经济活动
我们介绍了一项针对英语公司特定新闻中经济和财务事件注释的新型数据集的试点研究。事件处理会自动获得文本中描述的现实世界事件的“什么，谁，谁，何时何地”。事件提取包括识别事件触发器，即表达预定类型的事件并识别参与者参数的令牌，即表达原型参与者角色的令牌。Event extraction is typically an upstream step in pipelines for financial applications: it has been used for news summarization of single (Lee et al., 2003; Marujo et al., 2017) or multiple documents (Liu et al., 2007; Glavaˇs and ˇ Snajder, 2014), forecasting and market analysis (Nassirtoussi et al., 2014; Bholat et al., 2015; Nardo等，2016;这项工作旨在通过在文本中对经济事件触发器和参与者的论点进行分类，从而在财务领域中启用这些信息提取任务。我们对公司特定事件的续期数据集被认为与ACE基准Corpora的精细事件表示兼容，以便在该领域直接应用预付款。在我们的试点研究中，我们研究了现有的事件提取模型的可移植性，名为Dygie ++（Wadden等，2019b），以实现财务事件提取的任务。
资源的数字双辅助增强学习...
摘要 - 集体式边缘计算（CEC）已成为有前途的范式，使边缘节点能够从最终设备进行协作并执行微服务。微服务卸载是一个根本重要的问题，它决定服务到达时何时何地执行微服务。然而，现实世界中CEC环境的动态性质通常会导致微服务效率低下的策略，从而导致资源不足和网络拥堵。为了应对这一挑战，我们制定了在线联合微服务折叠和带宽分配问题JMOBA，以最大程度地减少服务的平均完成时间。在本文中，我们引入了一种新颖的微服务卸载算法，DTDRLMO，该算法利用深度强化学习（DRL）和数字双技术。具体来说，我们采用数字双技术来预测和适应CEC实时的Edge节点负载和网络条件的变化。此外，此方法可以生成有效的卸载计划，为每个微服务选择最合适的边缘节点。对现实世界和合成数据集的仿真结果表明，在平均服务完成时间中，DDDRLMO在平均服务时间内优于启发式方法和基于学习的方法。索引术语 - Microservice卸载，深入强化学习，数字双胞胎，协作边缘计算
Geog 130 Spring 24教学大纲无照片
介绍世界上的粮食系统正在危机。营养不良的数亿人；世界各地的农民贫穷；工人和动物正在受苦；土地和水正在降解；栖息地丧失和污染正在耗尽生物多样性。气候变化和不平等扩大了所有这些问题，农业放大了气候变化和不平等。此类探讨了这些重叠的，相交的问题。一种地理食物的方法始于以下主张：人类环境互动既不是预定的也不容易预测的。相反，在历史上和特定于地理的问题上，食物和其他自然资源是如何产生，分布，估价，消耗，保守和退化的问题，它们的答案不能简单地降低到简单的配方或口号。我们不仅会询问食物的生产和消费是如何产生的，而且还会询问为什么不同的人以他们的方式考虑食物和农业。这些食品系统何时，何时何地出现？他们反映和服务谁的价值观和利益？他们对不同民族和地方的社会和环境影响是什么？，而且，在历史上的各个时刻，它们如何被理解和代表？谁的故事获得了吸引力并定义了公开辩论，并且被忽视或删除了？如果食物产生想法和故事，这些想法和故事如何影响食物？course r等值和g rading该课程将从可能的1000分中分级，分配如下：讨论部分出勤率和参与（250分）：出席在讨论中
动态组织中的形态学模式
胚胎发生会整合形态发生 - 协调的细胞运动 - 具有形态学模式和细胞差异。虽然在很大程度上进行了独立研究，但形态发生和模式通常在早期胚胎中同时展开。然而，由于大多数模式形成模型都假设静态组织，细胞运动的影响仍不清楚。我们通过在动态组织中开发一个数学框架来解决这一差距，从而重新设计了细胞参考框架中的对流反应扩散模型，这是信号解释和命运决策最自然的。该框架（i）阐明了形态发生如何介导形态的传输和分隔：多细胞吸引力增强了细胞 - 细胞扩散转运，而驱虫剂则充当障碍，影响细胞命运诱导和分支。（ii）它正式化了动态组织中的细胞 - 细胞信号传导范围，解除形态发生运动并识别哪些细胞可以传达。（iii）它提供了两个非二维数字（通常与p的数字不同），以评估形态上的何时何地与构图相关。（iv）它阐明了细胞密度动力学在图案中的生成作用。我们将此框架应用于经典的图案模型，形态发生基序和鸟类胃胃数据。广义，我们的工作提供了一种定量的观点，可以使自然和合成胚胎中的动态组织合理化。
环境科学与气候研究
●谁和什么会受到重大影响？●何时何地在何处看到重大变化？●我们如何准备？在特定情况下，这些问题需要在一个或多个学科领域（包括自然和/或社会科学）中知识，才能获得定量结果。数学在对环境科学和气候研究（ESC）问题的研究中起着重要作用。通过100多个机构和组织在《地球2013年主题年》的数学中的参与所证明，数学家很清楚需要运用数学知识以更好地了解我们的动态星球。许多学术机构正在增加可持续性和环境研究中的课程和学位课程，以满足学生的兴趣和需求，以及该地区不断增长的就业市场[2,3,4]。在环境工程计划之外（有关许多示例，请参见[5]），但是，本科生与ESC相关的程序很少需要高级数学。，尽管人们对继续在研究生级别的ESC的学生的数学需求有广泛的认识。例如，将数学应用于耶鲁大学林业与环境研究学院的研究生课程，旨在“帮助学生刷新或获得新的数学技能，并在内容和'工具箱'研究生级课程中取得成功……课程假设，学生最少的学生是大学代数和可能的一学期，但可能不记得它的calculus（可能还不是）。在本科级别上需要数学专注的ESC计划的需求很明显。找到可行的实施方法是本报告的重点。在本科数学课程中
弹药（职业管理领域 89）职业发展计划
第 1 章 职责弹药职业管理领域 (CMF) 的主要职责是利用他们的技能、知识、经验、创造力和判断力，指导所有以弹药为重点的行动的规划整合。弹药士兵处理、储存和执行所有美国和外国军械的非军事化。弹药行动是军械部队的一项职能，在维持作战职能的后勤要素下执行。此外，军械部队士兵就与军械危害有关的防护事项提供建议。CMF 89 由三个军事职业专业组成：89A、89B 和 89D。MOS 89A，库存控制和会计专家，操作弹药维持信息记录系统和/或手动记录来执行库存控制和会计程序以及物资管理程序。MOS 89B，弹药专家，用于全陆军各单位的弹药支援职能。士兵在需要的时间和地点（何时何地）向战斗用户提供所需类型和数量的弹药。职责包括为旅支援营和弹药供应点（ASP）提供后勤支持。协助勘测和布置用于建立弹药储存的区域。MOS 89D，爆炸物处理（EOD）专家，定位、识别、处理和处理国内外常规、生物、化学、核武器；无人机系统（UAS）、简易爆炸装置（IED）、大规模杀伤性武器（WMD）和大型车载简易爆炸装置（LVBIED）；对首次发现的外国军械进行情报收集行动；支持美国特勤局、国务院和其他联邦机构的 VIP 任务。
非周期自旋 1/2 链中的类 Rabi 量子通信
传输量子态（例如量子比特）和在任意距离产生纠缠是量子网络和分布式量子信息处理 [1,2] 中的基本任务。在这种情况下，Bose 在 [3] 中提出的预先设计的量子自旋链的想法基于在实现协议期间对系统进行最小限度的控制，以避免退相干和其他形式的噪声。关键是提前设置网络、其耦合模式和局部磁场，然后让它按照自己的哈密顿动力学演化（综述参见 [4,5] ）。正确的系统初始化和对动态时间尺度的精确了解也是必要的，这也是主要缺点之一的产生之处。系统参数的静态（例如制造误差）和/或动态波动可能会影响我们预测量子态何时何地出现在某个位置的能力 [6] 。例如，无序可能会促进 Anderson 局域化，从而影响通信协议的性能 [7,8]。虽然这恰好适用于具有现场不相关无序（对于任何无序强度）的一维和二维模型，但相关波动可以打破这一规则，因为它们能够在光谱的某些部分维持扩展状态 [9]。例如，很久以前就表明，长程相关无序会诱发具有尖锐迁移率边缘的金属 - 绝缘体跃迁 [10,11]。这已通过在波导上进行的实验得到证实 [12,13]。最近，在 1D 准周期光学晶格上也报道了单粒子迁移率边缘 [14]，从而为进一步更苛刻的物理实现奠定了基础。总体而言，尽管大多数量子态耦合方案
在线纽约州驾驶员手册 - 纽约机动车管理局
联邦法律规定必须持有标牌。本手册中的非商业驾驶执照包括：D 类操作员 - 最低年龄为 18 岁，或年满 17 岁并持有驾驶员教育完成证书（请参阅本章后面的驾驶员教育）。允许您驾驶制造商车辆总重量等级 (GVWR) 为 26,000 磅（11,794 千克）或更低的车辆；牵引 GVWR 为 10,000 磅（4,536 千克）或更低的车辆；或牵引超过 10,000 磅的车辆，如果两辆车的总组合重量等级 (GCWR) 不超过 26,000 磅（11,794 千克）。您还可以使用此驾驶执照驾驶 B 类和 C 类轻便摩托车。初级操作员，DJ 级 - 最低年龄为 16 岁。您可以驾驶 GVWR 为 10,000 磅（4,536 千克）或更少的车辆，并拖曳 GVWR 为 3,000 磅（1,361 千克）或更少的车辆。您还可以使用此驾驶执照驾驶 B 级和 C 级轻便摩托车。请注意，您在何时何地以及与谁一起驾驶受到限制 - 请参阅本章后面的手册中标为“初级操作员限制”的部分。非 CDL C 级 - 最低年龄为 18 岁。您可以驾驶 GVWR 为 26,000 磅或更少的某些车辆，或拖曳 GVWR 为 10,000 磅或更少的车辆，前提是 GCWR 不超过 26,000 磅（11,794 千克），无需 CDL 认可。出租车/出租车，E 类 - 最低年龄为 18 岁。允许您驾驶与 E 类相同的车辆