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爱尔兰 COVID-19 疫苗接种情况周报......
o 报告的接种数据是指截至最近一个流行病学周最后一天（周一至周日）午夜的数据。 o 如果由于 Coax 中的数据采集问题导致县和/或年龄组的估计接种率计算超过 100%，或者分子超过人口估计值/分母，则接种率将四舍五入为 99.9%（除非报告另有说明）。 o 本报告中报告的总剂量现在包括 IIS/COVAX 数据系统上的所有疫苗接种剂量，包括爱尔兰居民在国外接种的剂量。 o 报告的数字不包括已记录个人死亡的疫苗接种记录。 o 虽然数据是以接受加强针的总人数占总人口的比例呈现的，但应注意，并非所有这些人群都有资格在特定时间接种疫苗，例如，如果他们最近感染了 COVID-19。 o 无法准确汇总年龄在 6 个月至 4 岁之间、5 至 11 岁之间和 12 至 59 岁之间患有潜在疾病的人数，因为 IIS/COVAX 摘录中的这些详细信息与目标分组以复杂的方式结合在一起。
mCherry 明亮变体的定向进化：......
图片标题 图 S1 C9 和 C12 变体的 EP-PCR 文库。 图 S2 对 mCherry 家族进行诱变努力以实现寿命进化的总结。 图 S3 空间远距离替换对光物理特性的作用。 图 S4 寿命和酵母细胞共同进化轨迹。 图 S5 哺乳动物细胞的细胞亮度。 图 S6 大肠杆菌的光漂白趋势。 图 S7 比较大肠杆菌在激发速率标准化条件下的光稳定性。 图 S8 归一化的吸收和发射光谱。 图 S9 变体的荧光各向异性衰减和旋转时间常数（τ r）。 图 S10 变体的荧光衰减和平均寿命（τ）。 图 S11 变体的荧光量子产率（）。 图 S12 mCherry 变体的辐射速率常数分析。图 S13 总非辐射速率常数与能隙的拟合。图 S14 相关可观测量的示意图。图 S15 波数尺度上的吸光度和荧光光谱。图 S16 方程 S2 中的分子和分母函数。补充数据表列表
安大略省 SARS-CoV-2 基因组监测，2 月 3 日......
注意：测序的 3,757 个样本与 3,575 个独特病例相关；在最近一周，测序的 580 个样本与 569 个独特病例相关。独特病例是整个报告中表格的分母。“阳性样本数”是安大略省 SARS-CoV-2 检测呈阳性的数量。日期的分配与样本收集日期最一致，可能与其他 PHO 产品不同。“测序样本数”是为代表性监测而测序的样本数。“测序百分比”可能低于采样比例，因为并非所有样本都符合测序条件（即排除循环阈值 >30 或体积不足的样本）。结果可能不代表安大略省的整体情况。对于代表性监测：有关 OCGN 测序的合格样本比例的详细信息可在技术说明中找到。星期是根据样本的最早可用日期分配的。在提取数据时，最近几周的测序和生物信息学分析并非全部完成。这几周的病例数可能会在后续报告中增加。数据来源：安大略省呼吸道病毒工具 (ORVT) 中的安大略省实验室信息系统 (OLIS)、安大略省健康数据平台 - 公共卫生分析环境 (OHDP-PHAE)
引文：Wade S、Ngo P、He Y、Caruana M、Steinberg J、Luo Q、David M、McWilliams A、Fong KM、Canfell K、Weber MF。符合条件的人口估计
澳大利亚国家肺癌筛查计划将于 2025 年 7 月启动，针对年龄在 50-70 岁之间、吸烟史为 30 包年（相当于 30 年内每天吸烟 20 支）、目前吸烟或过去 10 年内已戒烟的个人。我们使用 2019 年国家药物战略家庭调查和 2022 年澳大利亚统计局人口预测的数据，预测了该计划前 5 年符合筛查条件的人数。结合未来或未测量的吸烟特征的预测模型，多重填补用于解决缺失数据，同时预测个人到 2030 年的吸烟史。2025 年，估计有 930 500 人（95% 预测区间为 852 200-1 019 000）符合条件，2025-2030 年间，所有澳大利亚辖区符合条件的人数略有下降。总体而言，符合条件的人中 26% 至 30% 将戒烟，70% 至 74% 目前仍吸烟。这些估计值可用于资源规划，并作为指示性分母来跟踪该计划的长期参与率。
分析计划 2 - 外部和访问交易数据后
估计数不应被认为只针对各州的受助者。例如，德克萨斯州管理着一个 ERA 计划，位于德克萨斯州的许多州下级受助者（例如城市和县）也管理着该计划。德克萨斯州受助人口的人口统计资料将包括所有从州级德克萨斯州计划以及县和市级计划获得资金的受助者，包括可能从两者获得付款的家庭。这些结果将通过计算州级估计数的人口加权平均值来汇总。● 我们如何量化个人层面的 ERA 收据？为了进行主要分析，我们将 ERA 收据视为二元的：一个家庭要么在计划期间的某个时间点收到了付款，要么没有收到。我们不考虑付款次数或收到的总金额的公平性，因为虽然我们可以衡量一个家庭收到的资金总额（例如，通过汇总该家庭几个月的付款总额），但我们无法衡量这些家庭的分母，或者这些家庭需要多少钱来减少他们的住房不稳定。● 我们的分析重点是所有家庭成员、以家庭为单位还是户主？为了进行主要分析，我们只考虑户主。原则上，接受 ERA 的家庭成员也可以被视为受助人口的一部分。收集非户主数据的受助人没有
BCS - 试验波函数和Bogoliubov方法...
Cooper为理解超音调性质 - 电子配对而做出了关键的见解。今天，我们称这些对库珀对。重点是结合状态的形成，因此，如果我们从正常状态开始，超导性的性质是非实力的。后来，我们将看到超导间隙函数∆ ∝ωd e -1 n 0 g，其中ωd是debye频率，n 0是费米表面的状态密度，g是有效的有吸引力的相互作用强度。由于相互作用强度出现在指数的分母中，因此它是一种内在的奇异性，不能作为功率序列扩展。这是超导性的困难 - 无法通过从正常状态执行扰动溶液来达到。作为起点，库珀认为只有两个电子的理想化问题。理想化在物理学研究中起着重要作用，这可以将综合但次要因素抛在一会之下，以便我们可以专注于最关键的点。假设有一个充满填充的费米表面，其中带有费米波形k f。在其顶部，将两个电子和旋转的电子添加为（k，↑）和（ - k，↓）。我们忽略了对费米表面内部的电子实际上可以散布在外部，即费米表面是刚性的，并且只是扮演阻断
周期驱动的两能级系统的相位因子
对与周期性或准周期性时间相关外部源相互作用的力学系统（经典或量子）的行为进行理论计算，需要对其在长时间内的行为进行非常好的控制。简单的解决方法可能会导致涉及长期项（依赖于时间的多项式增长项）或小分母（特别是在准周期相互作用下）的棘手问题。通常的数值积分方法在长时间内也可能不稳定，并会导致不受控制的误差。这些问题最早是在天体力学中发现的，在周期性或准周期时间相互作用下的物理系统中普遍存在。这些稳定性问题及其解决方案的分析是物理学和应用数学的一个广泛研究领域，并导致了重要的发展，如庞加莱-林德斯泰特级数和 KAM 理论。此类系统的微扰处理的主要目标是用依赖于时间的均匀收敛级数来表达物理上有意义的量，也就是说，用级数来表达，当截断时，与精确解的差异最多为一个固定的微小量，并且不会随时间而增加。量子相的计算是一种相关的物理情况，其中这种均匀的，即时间
贷款之一般条款及细则
1。定义定义，否则以下词语应具本条款及细则所载的以下涵义：「本公司」（公司）指华侨信用财务（company）指华侨信用财务，包括其位于任何地方的所有分行及办事处，包括其位于任何地方的所有分行及办事处，以及其继任人及受（设施字母）指载有本公司发给借款人的贷款条款及细则的贷款通知书（设施字母）指载有本公司发给借款人的贷款条款及细则的贷款通知书（本条款及细则为其附件），包括包括，如文意许可，如文意许可，本文所述贷款通知本文所述贷款通知书须包括本条款及细则。（借款人）（borrater）指获本公司批出贷款的任何人士，指获本公司批出贷款的任何人士（人）包括个人、商号、法人团体、非法团组织及机构。 包括个人、商号、法人团体、非法团组织及机构。（贷款价值）（（（（（）与本公司不时评估及厘定）（（与本公司不时评估及厘定）总值（即分母）的比率）的比率，以本公司最终及绝对的决定为准，以本公司最终及绝对的决定为准
了解标准化摄取值及其方法...
理解标准化摄取值、其方法和使用意义 古人仅依靠视觉来解释天空中的明亮物体。但随着技术的进步，人们可以量化恒星距离，从而获得绝对星等。类似地，在 PET 中，标准化摄取值 (SUV) 开始用作补充视觉解释的工具。摄取标准化为注射剂量/单位重量的分数，早在 1941 年就已开始使用 ( 1 )。它被指定为差异吸收率 (DAR)，并在 20 世纪 80 年代用于 PET ( 2 )。文献中偶尔会出现诸如微分（或剂量）摄取比率 (DUR) 和标准化摄取比率 (SUR) 之类的别名。SUV 是使用中的一类无量纲 Q（� 单位体积平均活性）比率的特殊成员：组织 Q � 标准化 Q。后者可以是对侧、背景、器官（例如肝脏、大脑等），特别是全身，因为 SUV � 组织 Q � 全身 Q（包括示踪剂排泄物）� 组织 Q � 每单位身体体积、重量或面积的注射剂量。对于（时间不变的）分母——而不是整个身体周围的感兴趣区域（ROI）或使用体积单位——有传统且方便的重量或体表面积用法，允许人们获得有量度的（以 mg/mL 或 m 2 /mL 为单位）结果。当对整个身体取平均值时，SUV（以 mg/mL 为单位）等于身体密度。SUV 通常被称为半定量分析，其受欢迎程度归功于方法的简单性，可与
覆盖率调查与项目报告的大规模药物管理覆盖率匹配程度如何？2008 年至 2017 年 15 个国家/地区开展的 214 次大规模药物管理活动的结果
摘要 简介 通过大规模药物管理 (MDA) 进行预防性化疗是控制或消除几种被忽视的热带病 (NTD) 的主要方法。治疗覆盖率是 MDA 绩效的主要指标，可以通过常规报告的计划数据或基于人口的覆盖率评估调查来衡量。报告的覆盖率通常是估计覆盖率最简单、最便宜的方法；但是，由于数据汇编错误和分母不精确，它容易出现不准确的结果，并且在某些情况下衡量的是提供的治疗而不是吞下的治疗。 目标 本文介绍的分析旨在了解 (1) 使用常规报告数据和调查数据计算的覆盖率会导致计划经理做出相同的计划决策的频率；(2) 这两个估计值之间的差异的大小和方向，以及 (3) 是否存在不同地区、年龄组或国家的显著差异。 方法 我们分析并比较了 2008 年至 2017 年期间在非洲、亚洲和加勒比地区 15 个国家实施的 214 个 MDA 的报告和调查治疗覆盖率数据。常规报告的治疗覆盖率是使用国家 NTD 项目在实施地区级 MDA 运动后直接或通过 NTD 实施伙伴向捐助者报告的数据编制的；覆盖率的计算方法是将接受治疗的人数除以人口值，该人口值通常基于国家人口普查预测，有时也基于社区登记册。调查的治疗覆盖率来自 MDA 后基于社区的覆盖率评估调查，该调查