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katanga贫民窟的基线分析：通知城市...
摘要环境/背景：尽管近25％的乌干达人居住在国家贫困线以来，但对坎帕拉贫民窟的居民知之甚少，尤其是与条件与其他全球基本线相比的情况以及现有条件如何影响公共政策和服务交付方式。方法：为了更好地了解这些条件，该基线分析评估了一项试点研究和三年的累积数据，涉及从2012年收集到的Katanga贫民窟的452个记录，从2012年到20 I 5。数据从居民的代表性样本中获取，并提供居民条件的概述。分析评估了获得医疗保健的机会，获得电力，获得技术/手机以及教育水平，以确定居住在卡坦加贫民窟中的人们与全球文献相比。结果：78.6％的报告报告有医生，有62.4％的人报告可以使用食物，而有87.4％的人报告可以使用清洁水。受试者平均居住在贫民窟中八年，46％的人从农村村庄移民到坎帕拉。家庭规模在4-5人之间，受访者报告的医疗保健获得率高于预期的医疗保健率，而中等教育和中等教育率高。在社区中，受访者报告了粮食安全（9.6％），货币（20.6％），盗窃（8.2％）以及对药物的使用（8.2％）作为每日挑战。超过三分之二的受访者报告了获得手机技术的访问权限，有70％的受访者可以使用某种形式的电力。结论：结果是为公共政策和指导服务提供服务的一种方式，从贫民窟中的公共和非营利性提供者提供服务，以更具战略和有效地针对其资源和干预措施。更重要的是，这项研究表明在其他类似环境中建立基线研究的重要性，以衡量公共卫生和社区发展计划的影响，并更好地理解和针对贫民窟状况的人们的需求。这项研究还为Katanga贫民窟提供了更多知情和复杂的分析奠定了基础。
镜头试验的设计，招聘和基线特征
摘要背景：心血管结局试验的发现表明，通过纤维化治疗可以减少糖尿病性视网膜病的进展。但是，尚未专门的大规模随机试验研究了这一假设。Methods: LENS is a streamlined randomised double-masked placebo-controlled trial, based in Scotland, assessing whether treatment with fenofibrate (145 mg tab- let daily or, in the context of impaired renal function, on alternate days) in peo- ple with early retinopathy reduces progression to referable diabetic retinopathy (defined in NHS Scotland's Diabetic Eye Screening评分方案作为引用的背景或增生性视网膜病，或视网膜激光，玻璃体内注射或玻璃体切除术中引用的大斑点。成年人患有伴随性的和不可介绍的视网膜病（眼睛中的轻度背景性视网膜病变，或者在最新的NHS视网膜筛查评估中，一只/两只眼睛都可以观察到背景性视网膜病变；或者在过去3年中，一只眼睛都可以观察到的大斑点病）是符合条件的。从常规收集的医疗保健数据中鉴定出潜在的参与者，并使用研究团队的定期联系，并与国家电子发病率，死亡率，生物化学和视网膜筛查记录进行联系。学习治疗邮寄给参与者。结果：在2018年9月18日至2021年7月27日之间，随机分配了1151名参与者。他们的平均年龄为61岁（SD 12）年，女性为312（27％），305（26％）患有1型糖尿病。96％的双侧轻度背景视网膜病变，有10％的可观察到可观察到的baculopathy。结论：镜头将对治疗有糖尿病性视网膜病风险的人的功效进行强有力的评估。预计将在2024年中期将会产生结果。试用注册：NCT03439345; ISRCTN15073006; Eudract 2016– 002656-24。
安全基线检查报告 05000341/2021401
EA-19-138 彼得·迪特里希先生 高级副总裁兼首席核能官 DTE 电气公司 费米 2 – 260 TAC 6400 North Dixie Highway Newport, MI 48166 主题：费米核电站 2 号机组 – 安全基线检查报告 05000341/2021401 亲爱的迪特里希先生： 2021 年 4 月 30 日，美国核管理委员会 (NRC) 完成了对费米核电站 2 号机组的检查，并与 Brian Sullivan 先生和贵公司其他员工讨论了此次检查结果。本次检查结果记录在随附的报告中。本次检查未发现任何超过轻微影响的发现或违规行为。根据《联邦法规》第 10 章 2.390“公众检查、豁免、扣留请求”的规定，本信函、其附件和您的回复（如有）将在 http://www.nrc.gov/reading-rm/adams.html 和 NRC 公共文件室提供供公众查阅和复印。
提高疫苗诱导的免疫力：基线可以预测结果吗？
通过系统免疫学捕捉“基线” 疫苗用于预防感染或疾病，是历史上最有效的救命医疗干预措施之一 [1]。过去，疫苗设计很大程度上是经验性的。然而，这种方法迄今为止大多无法治疗艾滋病毒、结核分枝杆菌 (TB) 和疟原虫 (疟疾) 等复杂感染，以及癌症和其他非传染性疾病。这种失败的原因是缺乏对疫苗诱导保护的潜在机制（即免疫规则）的深入了解 [2,3]。最近的技术进步，包括高度多路复用的免疫分析和数据驱动的计算模型，提高了在全球范围内识别这些规则的前景。系统生物学在疫苗中的应用[或“系统疫苗学”（见词汇表）]涉及以全面和公正的多组学方式（“组学”）评估疫苗接种前后免疫系统的分子和细胞状态。然后，该研究用于开发数据驱动模型，以预测疫苗接种后病原体特异性免疫反应（例如抗原特异性抗体滴度）；通过这些模型，我们的目标是确定与疫苗反应相关并可能影响疫苗反应的关键分子免疫参数。这种方法已经带来了新的见解。例如，疫苗接种后早期宿主反应与结果（例如抗体反应）之间的相关性提出了微生物组可能参与疫苗接种反应的假设。抗生素引起的微生物组变化会影响小鼠甚至人类对流感病毒疫苗接种的反应 [4-6]。这种公正的系统方法越来越多地应用于疫苗设计和测试 [7]。这也导致人们越来越认识到群体中个体之间许多免疫参数的广泛基线和反应变异性 [8]。鉴于普遍存在的群体异质性，预测哪些人会对某种疫苗产生反应是必要的。此外，了解接种疫苗前的免疫状态如何影响疫苗接种反应也很重要。最近人们认为，对于人类流感病毒、乙型肝炎病毒 (HBV) 和疟疾疫苗接种，这也是可能的 [9-14,41]。具体而言，目的是评估受试者接种疫苗前的免疫状态是否允许预测反应（即“基线预测结果”的概念）。
不丹国家数据治理基线报告
同意，存在政策或倡议，以在P饰面中发展基本的IT技能。注意到鼓励创业技能的政策，强调着专注于创新和技术驱动的增长。24％的人提到了支持高级技能的发展的现有政策或倡议，例如人口中的AI，机器学习，软件开发和数据科学。
碳减少计划基线年：2023
将来我们的目标是通过向员工进行维护并提高对燃油效率的认识来实施进一步的措施，例如减少汽车舰队排放。将汽车的车队过渡到混合动力或电动机，并在总部安装电动充电点。增加从可再生提供者购买的电量。研究新的节能前提或提高当前前提效率的选项。确定二氧化碳排放量最低的二氧化碳排放量，用于下游货物的运输。鼓励和激励客户在更少的货物中订购更多物品，以减少所需的交货数量。与供应商合作，以减少货物数量和频率，并确定最低的影响二氧化碳排放量，用于上游货物的运输。
起源太空望远镜：基线任务概念
a NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, Maryland, United States b L3Harris Technologies, Rochester, New York, United States c Northrop-Grumman Space Systems, Redondo Beach, California, United States d California Institute of Technology, Infrared Processing and Analysis Center, Pasadena, California, United States e University of Connecticut, Department of Physics, Storrs, Connecticut, United States f University of Maryland,美国马里兰州大学公园的天文学系，美国G科学系统与应用，兰纳姆，马里兰州，美国H洛克希德 - 马丁 - 马丁高级技术中心，加利福尼亚州帕洛阿尔托，美国I天文学局，NASA Headquarters，华盛顿州华盛顿特区，美国纽约市，美国纽约市，美国纽约市纽约市，美国纽约市纽约市，美国纽约市，美国纽约市。美国加利福尼亚州帕萨迪纳（Pasadena）
附录D生物多样性基线方法
25 Thomas，L.，Buckland，S。T.，Rexstad，E.A.，Laake，J.L.，Strindberg，S.，Hedley，S.L. 距离软件：距离采样调查的设计和分析，以估计人口规模。 应用杂志25 Thomas，L.，Buckland，S。T.，Rexstad，E.A.，Laake，J.L.，Strindberg，S.，Hedley，S.L.距离软件：距离采样调查的设计和分析，以估计人口规模。应用杂志
地面甚长基线原子干涉测量法
;路易吉·卡恰普蒂；塞尔吉奥·卡拉特罗尼；本杰明·卡努埃尔；基娅拉·卡普里尼；安娜·卡拉梅特；劳伦蒂乌卡拉梅特；马泰奥·卡莱索；约翰·卡尔顿；马特奥·卡萨列戈；瓦西利斯·查曼达里斯；陈玉傲;玛丽亚·路易莎·基奥法洛；阿莱西娅·辛布里；乔纳森·科尔曼；弗洛林·卢西安·康斯坦丁；卡洛·R·孔塔尔迪；崔亚欧;埃莉莎·达罗斯；加文·戴维斯；埃丝特·德尔·皮诺·罗森多；克里斯蒂安·德普纳；安德烈·德列维安科；克劳迪娅·德·拉姆；阿尔伯特·德罗克；丹尼尔·德尔；法比奥·迪·庞波；戈兰·S·乔尔杰维奇；巴贝特·多布里希；彼得·多莫科斯；彼得·多南；迈克尔·多瑟；扬尼斯·德鲁加基斯；雅各布·邓宁安；阿利舍尔·杜斯帕耶夫；萨扬·伊索；约书亚·伊比；马克西姆·埃夫雷莫夫；托德·埃克洛夫；格德米纳斯·埃勒塔斯；约翰·埃利斯;大卫·埃文斯；帕维尔·法捷耶夫；马蒂亚·法尼；法里达·法西；马可·法托里；皮埃尔·费耶；丹尼尔·费莱亚；冯杰;亚历山大·弗里德里希；埃琳娜·福克斯；纳瑟尔·加鲁尔；高东风;苏珊·加德纳；巴里·加勒威；亚历山大·高格特；桑德拉·格拉赫；马蒂亚斯·格瑟曼；瓦莱丽·吉布森；恩诺·吉斯；吉安·F·朱迪斯；埃里克·P·格拉斯布伦纳；穆斯塔法·京多安；马丁·哈内尔特；蒂莫·哈库利宁；克莱门斯·哈默勒； Ekim T. Hanımeli；蒂芙尼·哈特；莱昂妮·霍金斯；奥雷利恩·希斯；杰瑞特·海斯；维多利亚·A·亨德森；斯文·赫尔曼；托马斯·M·赫德；贾森·M·霍根；博迪尔·霍尔斯特；迈克尔·霍林斯基；卡姆兰·侯赛因；格雷戈尔·詹森；彼得·耶格利奇；费多·耶莱兹科；迈克尔·卡根；马蒂·卡利奥科斯基；马克·卡塞维奇；亚历克斯·凯哈吉亚斯；伊娃·基利安；苏门·科利；贝恩德·康拉德；约阿希姆·科普；格奥尔吉·科尔纳科夫；蒂姆·科瓦奇；马库斯·克鲁兹克；穆克什·库马尔；普拉迪普·库马尔；克劳斯·拉默扎尔；格雷格·兰茨伯格；迈赫迪·朗格卢瓦；布莱尼·拉尼根；塞缪尔·勒鲁什；布鲁诺·莱昂内；克里斯托夫·勒庞西·拉菲特；马雷克·莱维奇；巴斯蒂安·莱考夫；阿里·莱泽克；卢卡斯·隆布里瑟； J.路易斯·洛佩兹·冈萨雷斯；埃利亚斯·洛佩兹·阿萨马尔；克里斯蒂安·洛佩斯·蒙哈拉兹；朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺；马哈茂德；阿扎德·马勒内贾德；马库斯·克鲁兹克；雅克·马托；迪迪埃·马索内特；阿努帕姆·马宗达尔；克里斯托弗·麦凯布；马蒂亚斯·梅斯特；乔纳森菜单；朱塞佩·梅西尼奥；萨尔瓦多·米卡利齐奥；彼得·米林顿；米兰·米洛舍维奇；杰里迈亚·米切尔；马里奥·蒙特罗；加文·W·莫利；尤尔根·穆勒； Özgür E. Müstecapl ioğlu ;倪伟头 ;约翰内斯·诺勒；塞纳德·奥扎克；丹尼尔 KL 爱;亚西尔·奥马尔；朱莉娅·帕尔；肖恩·帕林；索拉布·潘迪；乔治·帕帕斯；维奈·帕里克；伊丽莎白·帕萨坦布；埃马努埃莱·佩鲁基；弗兰克·佩雷拉·多斯桑托斯；巴蒂斯特·皮斯特；伊戈尔·皮科夫斯基；阿波斯托洛斯·皮拉夫齐斯；罗伯特·普朗克特；罗莎·波贾尼；马可·普雷维德利；朱莉娅·普普蒂；维什努普里亚·普蒂亚·维蒂尔；约翰·昆比；约翰·拉菲尔斯基；苏吉特·拉詹德兰；恩斯特·M·拉塞尔；海法 雷杰布·斯法尔 ;塞尔日·雷诺；安德里亚·里查德；坦吉·罗津卡；阿尔伯特·鲁拉；扬·鲁道夫；迪伦·O·萨布尔斯基；玛丽安娜·S·萨夫罗诺娃；路易吉·圣玛丽亚；曼努埃尔·席林；弗拉基米尔·施科尔尼克；沃尔夫冈·P。施莱希；丹尼斯·施利珀特；乌尔里希·施奈德；弗洛里安·施雷克；克里斯蒂安·舒伯特；尼科·施韦森茨；阿列克谢·谢马金；奥尔加·塞尔吉延科；邵丽静;伊恩·希普西；拉吉夫·辛格；奥古斯托·斯梅尔齐；卡洛斯·F·索普尔塔；亚历山德罗·DAM·斯帕利奇；佩特鲁塔·斯特凡内斯库；尼古拉斯·斯特吉乌拉斯；扬尼克·斯特罗勒；克里斯蒂安·斯特鲁克曼；西尔维娅·坦廷多；亨利·斯罗塞尔；古列尔莫·M·蒂诺；乔纳森·廷斯利；奥维迪乌·廷塔雷努·米尔恰；金伯利·特卡尔切克；安德鲁. J.托利；文森扎·托纳托雷；亚历杭德罗·托雷斯-奥胡埃拉；菲利普·特罗伊特兰；安德里亚·特罗姆贝托尼；蔡玉岱;克里斯蒂安·乌弗雷希特；斯特凡·乌尔默；丹尼尔·瓦鲁克；维尔·瓦斯科宁；维罗尼卡·巴斯克斯-阿塞韦斯；尼古拉·V·维塔诺夫；克里斯蒂安·沃格特；沃尔夫·冯·克利青；安德拉斯·武基奇斯；莱因霍尔德·瓦尔泽；王金;尼尔斯·沃伯顿；亚历山大·韦伯-日期；安德烈·温兹劳斯基；迈克尔·维尔纳；贾森·威廉姆斯；帕特里克·温德帕辛格；彼得·沃尔夫；丽莎·沃尔纳；安德烈·雪雷布；穆罕默德·E·叶海亚；伊曼纽尔·赞布里尼·克鲁塞罗；穆斯林扎雷；詹明生;林周;朱尔·祖潘；埃里克·祖帕尼奇