为了减轻 COVID-19 大流行的影响,COVID-19 疫苗的研发和接种速度创下了历史新高。疫苗犹豫对不同群体的接种影响不均等。本研究探讨了英国少数族裔群体疫苗犹豫的驱动因素、社交媒体对疫苗犹豫的影响以及如何克服疫苗犹豫。研究对来自英国少数族裔且自认为对疫苗犹豫不决的参与者进行了 12 次半结构化访谈、编码和主题分析。社交媒体在疫苗犹豫中发挥了重要作用。对于那些自认为健康的人来说,在社交媒体上看到有关 COVID-19 疫苗接种极端副作用的错误信息会让他们认为接种疫苗的风险大于感染 COVID-19 的风险。对于女性而言,社交媒体上有关生育的错误信息是推迟或不接种疫苗的原因。在社交媒体之外拥有可信赖信息来源的参与者更有可能选择接种疫苗。这项研究确定了英国少数族裔群体对疫苗犹豫的广泛看法。诸如旅行意愿和积极的公共卫生信息等促成因素可以增加疫苗接种率,而缺乏可信赖的信息来源可能会导致疫苗犹豫。需要进一步研究来打击错误信息和阴谋论。有效的方法包括积极回应和反驳错误信息。为了制定一个减少健康不平等的包容性疫苗接种计划,政策制定者应该在边缘化社区中建立信任,并通过量身定制的公共卫生信息解决他们的担忧。
摘要:广义上讲,人工智能 (AI) 是指任何类似于人类行为的计算机或系统行为。人工智能的一个子领域是“机器学习”,它使计算机能够从数据中学习,而无需明确的人工编程。全球医疗保健领域最重要的当代趋势之一是人工智能 (AI) 技术在医学领域的应用。基于人工智能的技术正在深刻地改变世界医疗保健系统,使医疗诊断系统得到彻底重建,同时降低医疗支出。在治疗疾病之前,确定疾病所属的疾病类别至关重要。根据病情的特征空间对疾病类型进行分类是可行的。机器学习算法可以解决这个问题。
随着2024年的趋势,最有望在2025年蓬勃发展的部门之一将是建筑部门,因为其目前的私营部门驱动了升级,继续保持其增长势头。这种增长势头在很大程度上源于正在进行的数据中心(DC)繁荣,因为全球大型科技公司继续参与当前的生成人工智能(AL)Rush。根据Kenanga Research的说法,即使在2024年大大跳跃之后,全球大型科技公司的资本支出预计将继续增加,因为他们急于保持竞争。这种观点得到了科技巨头(例如Byte Dance)的声明,他们公开表示打算将马来西亚成为Al Hub,并具有额外的投资潜力,即Bilhon RM10 Bilhon,同时还将供应链投资带来了另外10亿令吉的供应链投资。“像Keppel这样的现有DC播放器也在最近的收益电话中说,这是
流感对儿童来说是一种令人不快的疾病,会引起发烧、极度疲劳、肌肉和关节疼痛、鼻塞、干咳和喉咙痛。大多数儿童在一周内康复,并可以回到托儿所或学校,但对一些儿童来说,流感可能会危及生命。
摘要。深层土壤,> 1 m,在全球微生物生物量中占有很大一部分。目前,尚不清楚地表以下几米的微生物活性是由最近固定的碳还是由土壤中固定的旧碳加油的。了解深层土壤中微生物活性的碳源对于确定关键区域中生物过程的驱动因素很重要。因此,我们使用碳质层,探索了智利沿海山脉的三个克林区(干旱,地中海和潮湿)的土壤中的碳循环。特别是,我们确定了土壤和根的13 C:12 C比(δ13c),以及14 C:12 C:12 C比(1 14 C)的土壤或含量碳和CO 2 –c c Co 2 –c通过微生物呼吸。我们发现,在所有土壤中,呼吸CO 2 –c的1 14 c显着高于土壤有机碳的14 C。此外,我们发现土壤有机碳的δ13c仅在上十分法中发生变化(少于6‰)。我们的恢复表明,在所有三个气候区域中,近来固定的碳比最近的土壤有机碳的平均水平比各自的土壤有机碳的平均年轻得多。此外,我们的结果表明,大多数导致13 C富集的位置发生在土壤的上部十分限器中,这可能是由于在深层土壤中有机碳的稳定。总而言之,我们的研究表明,在表面以下几米的深层土壤中的微生物过程与最近固定碳的输入紧密相关。
几乎没有图形(kg)的完成是当前研究的重点,在该研究中,每个任务都旨在查询相互关系的事实,鉴于其几乎没有射击的参考实体对。最近的尝试通过了解实体和参考的静态表示,忽略其动态属性,即实体可能在任务关系中表现出不同的作用,并且参考可能对查询做出不同的贡献,从而解决了这一问题。这项工作通过学习自适应实体和参考表示,提出了一个自适应注意网络,以完成几次kg的完成。特定地,通过自适应邻居编码器来建模,以辨别其面向任务的角色,而参考文献则由自适应查询感知的聚合器建模,以区分其贡献。通过注意力学,实体和参考都可以捕获其细粒度的语义含义,从而使表达更具表现力。这将在几次镜头中对知识获取更具预测性。在两个公共数据集上的链接预测中的评估表明,我们的方法实现了不同少量大小的新最先进的结果。源代码可在https:// github上找到。com/jiaweisheng/faan。
几乎没有射击学习(FSL)旨在鉴于有限的培训样本,旨在识别新的猫。核心挑战是避免过度适应最小数据,同时确保对新课程的良好概括。一种主流方法采用视觉特征提取器的原始类型作为分类器的重量,并且性能取决于原型的质量。由于不同的类别可能具有相似的视觉特征,因此视觉影响具有局限性。这是因为现有方法仅在预训练阶段学习一个简单的视觉特征,但忽略了完善的特征空间对原型的重要性。我们介绍了语义范围的视觉原型框架(SEVPRO)来解决此问题。sevpro从预训练阶段中学到了原型,并用作所有基于原型FSL方法的ver-Satile插入式框架。具体来说,我们通过将语义嵌入到视觉空间中,以相似的视觉特征为有助于分类类别来增强实质性的可区分性。对于新颖的课堂学习,我们利用基础类别的知识,并结合语义信息以进一步提升原型质量。同时,对FSL基准和ABLATIM研究的实验实验证明了我们对FSL的影响的优越性。
目的:使用自我报告的问卷调查睡眠病理学与糖尿病(DM)之间的潜在关联。材料和方法:957名年龄在19至86岁之间的成年人参加了这项横断面研究。多阶段分层群集采样,并将受试者分为三组[短(<6h),正常(6-8h)和长(> 8h)睡眠持续时间]。患者对问题做出积极回答,将其归类为糖尿病患者:“您是否曾经告诉您您患有糖尿病或患有健康专业人员?”或“您正在服用抗糖尿病药物吗?”。还检查了使用Epworth嗜睡量表,雅典失眠量表,匹兹堡睡眠质量指数和柏林问卷调查的睡眠质量。结果:与原住民希腊基督徒(4.4%)相比,外籍和穆斯林希腊人的DM患病率更高(分别为23.1%和18.7%)。dm患病率与短睡眠持续时间(AOR = 2.82,p <0.001),白天过度嗜睡(AOR = 2.09,P = 0.019)和睡眠质量差(AOR = 2.56,P <0.001)显着相关p = 0.080)具有边际统计学意义。结论:这项研究表明睡眠数量,质量和DM之间存在关联,并支持早期的药理学和认知行为干预措施,以减轻DM的负担,并增加对少数人群需求的关注。关键字:睡眠持续时间;糖尿病;睡眠质量;失眠。
Directa Plus(AIM:DCTA)是用于消费和工业市场中用于消费和工业市场的基于石墨烯纳米片的产品的领先生产商和供应商,已与GVC Investment Company Ltd签署了有条件的股份购买购买协议(“协议”),以收购SetCar S.A.(“ setCar sepcar sectcar servise of Setcar”(setcar sepcar's of Setcar''(“ setcar”),该公司(“ setcar”),setcar的环境(setcar's everals of setcar''(setcar secise''),该公司(setcar''),该公司('setcar'')('')。收购完成后,Directa Plus在SETCAR中的股东将从50.99%增加到99.95%,而SETCAR中的现有股东仍然是少数股东。完成收购的完成是有条件的,除其他外,还要支付150万欧元的总费用(“考虑”)以及Setcar股东在2024年4月举行的股东会议上通过某些决议的通过。该考虑的结构是立即支付€50万欧元,这是从该集团现有现金资源支付的,进一步支付了100万欧元,该欧元应在2024年3月30日之前支付。为了保留其营运资本地位,同时还利用了收购的独特机会,该集团确认它正在与Nant Capital,LLC进行讨论,以期与短期,非二线融资设施同意仅出于为第二批次获得的筹集资金而纯粹是为了资金。更多详细信息将在适当的时候宣布。位于罗马尼亚的SETCAR是提供环境服务的专家,尤其是在石油和天然气领域。收购完成将允许Directa Plus进一步最大化其环境补救部门的机会。自Directa Plus在2019年11月获得最初的51%持有以来,该公司Grafysorber技术的商业化已加速,通过SETCAR确保的重要合同加速了。在截至2023年12月31日的年度中,Setcar报告了IFRS未经审计收入为766万欧元,EBITDA为335万欧元,净资产为270万欧元。Directa Plus的创始人兼首席执行官Giulio Cesareo Giulio Cesareo评论说:“这项收购是Directa Plus进一步控制环境供应链并从我们的Grafysorber Technology获得的商业产品中获得最大价值的激动人心的机会。Giulio Cesareo评论说:“这项收购是Directa Plus进一步控制环境供应链并从我们的Grafysorber Technology获得的商业产品中获得最大价值的激动人心的机会。