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孩子接种疫苗后应注意什么
尽量不要覆盖接种部位，让空气进入接种部位。游泳时可以使用防水敷料或膏药，但游泳后应立即取下。您可以使用肥皂、沐浴露和水清洗接种部位。不要使用乳霜或乳液。沐浴后拍干，不要揉搓。避免抓挠、抠或敲掉接种部位的结痂。
接种 COVID-19 疫苗后应注意什么
这些症状通常持续不到一周。如果您的症状似乎恶化或您感到担忧，请致电您的全科医生或非工作时间服务。如果您确实向医生或护士寻求建议，请务必告诉他们您的疫苗接种情况（向他们出示疫苗接种卡），以便他们对您进行正确评估。您还可以通过黄卡计划报告疫苗和药物的疑似副作用。您可以通过在线搜索冠状病毒黄卡或下载黄卡应用程序进行此操作（请参阅第 2 页）。
先进材料应安全且可持续
先进材料应安全且可持续 2022 年 1 月 5 日，德国联邦职业安全与健康研究所、德国联邦风险评估研究所和联邦环境局联合发布第 004/2022 号联合通报 德国联邦高级当局在联合建议中描绘了如何控制和监管安全和可持续先进材料的开发。先进材料一词是指一组广泛而多样的材料，这些材料经过精心设计，可满足面向未来的应用的功能要求。本文（您可以在此处找到更多信息）讨论了与良好治理有关的风险评估、可持续性和控制方面，并概述了相关的行动领域。先进材料的技术应用通常有望解决全球挑战，例如在可再生能源、电动汽车或卫生领域。然而，回顾创新材料的技术历史，就会发现只有在大量使用后才会发现对人类和环境的危害。当今的先进材料非常复杂，用途广泛。因此，在早期阶段规范和控制新型、安全和可持续材料的开发就显得尤为重要。因此，德国联邦职业安全与健康研究所 (BAuA)、德国联邦风险评估研究所 (BfR) 和德国环境署 (UBA) 发布了一份联合文件，提出了负责任地使用和适当治理先进材料的建议。其中包括建立预警系统，以便及时识别令人担忧的材料。当局还认为有必要审查和调整现有的法律、法规和评估方法。只有这样，法律框架才能跟上技术创新的步伐。这一联合观点基于当前关于化学物质、材料和产品的安全和可持续设计概念（“安全和可持续设计”）的讨论。在此过程中，它就将这些概念应用于先进材料需要考虑的事项提出了建议。鉴于该主题的跨学科性质和相关利益群体的多样性，该文件强调了建立对话机制的重要性。此外，还确定了未来的研究需求。特别是，应加强初步研究，以支持材料创新的安全和可持续的早期发展。还需要进行伴随监管的研究，研究具体监管措施的必要性并开发适当的测试和评估方法。本文总结了 BAuA、BfR 和 UBA 当前的活动、考虑因素和建议，旨在作为国家、欧洲和经合组织层面讨论的基础。联合建议以德国联邦高级当局关于纳米材料和其他创新材料的应用安全性和环境兼容性的联合研究战略为基础。它们还延续了 UBA 组织的关于先进材料及其挑战的三次国际专题会议系列讨论。
接种 COVID-19 疫苗后应注意什么
最近有报道称，接种阿斯利康和杨森疫苗后，会出现一种极为罕见的血栓和异常出血症状。目前正在仔细审查这一情况，但这种症状的风险因素尚不清楚。由于 COVID-19 并发症和死亡风险很高，MHRA、世界卫生组织和欧洲药品管理局得出结论，总体而言，接种疫苗非常有利。
狂犬病暴露后预防应注意什么（...
† 狂犬病疫苗和 HRIG 的副作用并不常见。狂犬病疫苗的轻微反应可能包括注射部位疼痛、发红、肿胀或瘙痒。极少数情况下，报告出现头痛、恶心、腹痛、肌肉疼痛和头晕等症状。HRIG 治疗后可能会出现注射部位疼痛和低烧。
接种 COVID-19 疫苗后应注意什么
本传单还提供易读版、盲文版、大字版以及阿尔巴尼亚语、阿拉伯语、孟加拉语、保加利亚语、中文、爱沙尼亚语、希腊语、古吉拉特语、印地语、旁遮普语、拉脱维亚语、立陶宛语、波兰语、巴西葡萄牙语、罗姆语、罗马尼亚语、俄语、索马里语、西班牙语、土耳其语、契维语、乌克兰语和乌尔都语纸质版。
人工智能法案应保持技术中立
《人工智能法案》的范围以两种方式威胁欧盟的创新生态系统。第一个也是最重要的是“人工智能”的定义。第二个是“高风险”的定义。委员会在没有解释的情况下创建了八个“高风险”类别（在第 7 条中暗示了它将如何添加到列表中），这些类别将承担沉重的负担。通过对每个类别施加同等负担，该法案未能认识到这些类别之间以及它们内部的重要差异。例如，用于维护公用事业的人工智能（“关键基础设施的管理和运营”）与用于评估个人获得公共服务的人工智能（“获得和享受基本私人服务和公共服务和福利”）的处理方式相同，尽管这些类别的风险状况不同。同样，在执法类别中，用于检测深度伪造的人工智能与用于评估刑事刑期长度的人工智能同样具有风险。这不是基于风险的方法。
氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。