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针对美国技术：- 一份针对已清除的威胁的报告……
根据美国国防部 (DOD) 指令 5200.39《研究、开发、测试和评估 (RDT&E) 中的关键项目信息 (CPI) 识别和保护》，国防反情报与安全局 (DCSA) 每年都会发布《针对美国技术：对已获批准行业的威胁报告》，该报告自 2020 年 10 月 1 日起生效。此评估旨在向利益相关者告知外国情报实体 (FIE) 针对、危害或利用已获批准人员和/或未经授权获取已获批准行业和学术界机密信息或技术的努力。为了最广泛传播，此评估提供了 DCSA 对 2022 财年 (FY) 针对美国已获批准行业和学术界的最普遍行为者的调查结果的非机密快照。此评估的机密版本包含对 FIE 对已获批准行业和学术界威胁的更全面了解。
雪莱家庭医疗中心疫苗政策声明
但这种态度如果广泛传播，只会导致悲剧性后果。1998 年，在一项毫无根据的指控（后来撤回）发表后，许多欧洲人选择不给孩子接种疫苗。由于免疫不足，欧洲爆发了大规模的麻疹疫情，数人死于疾病并发症。2012 年，美国有超过 48,000 例百日咳病例，导致 22 人死亡。大多数受害者是 6 个月以下的婴儿。许多感染这种疾病的儿童的父母都有意识地决定不接种疫苗。2015 年，加利福尼亚州迪斯尼乐园爆发了麻疹疫情（可能是由一名从菲律宾来的受感染的公园游客引发的）。疫情最终蔓延到 147 人，而且许多人年龄太小，无法接种疫苗。
通过随机模型预测控制对反向燃料电池的可再生能源发电和不确定需求进行优化管理
近年来，可再生能源 (RES) 的广泛传播促使学术界和工业界研究能够更好地利用可再生能源发电来供应能源系统的方法和技术。在文献中，人们研究了不同的技术来管理可再生能源发电并优化其运行。风能和太阳能等可再生能源变化多端且难以预测，因此人们开发了许多随机算法来最佳地管理其预测中的不确定性。为了处理可再生能源预测误差和电力需求的不确定性，并获得电力系统的灵活性，即系统发电机对负载或系统组件性能的意外变化做出反应的能力，必须集成储能系统 (ESS) [1]。电池等电化学储能系统得到了广泛的研究，文献中可以找到许多关于电池管理的著作 [2]。一种有效且环保的电池替代品是电转氢 (P2H) 系统，其中可能的发电过剩通过
疫苗犹豫：弥合提供者和患者之间的差距
问题的基本原理和陈述 疫苗接种是普通儿科的“衣食父母”。然而，家庭拒绝接种疫苗的情况很常见，并导致过去十年来全国各地爆发了可预防的疾病，包括百日咳、腮腺炎和麻疹。此外，在某些州，幼儿园入学儿童的总疫苗接种率已下降到 80%。1 医护人员在与患者的日常互动中面临障碍，特别是在儿科人群中，医疗决策权落在父母手中。在社交媒体和通过互联网广泛传播信息的时代，医疗服务提供者和父母之间的互动可能主要是为了揭穿通过不准确来源传播的谣言。我们的目标是使用 CCMC 的儿科住院医师试点教育计划来创建一种工具来减少父母对疫苗接种的犹豫，该工具可用于全国所有儿科 GME 计划。
AOGD-Bulletin-June-2024.pdf
本月，AOGD组织了有关重要临床主题的CME和研讨会。一个有趣的是关于月经健康的意识计划，讨论了月经卫生，卫生和相关的社会影响。励志演讲者参加了该领域的出色工作。在一个重要的孕产妇问题上的另一个受到赞赏的计划是，在后出血后的车间和各种现场直播，展示了挽救生命的措施。学生和老师都非常喜欢研讨会。5月的月份致力于前宾夕化的意识，这是一种潜在的危险妊娠并发症，血压升高。该信息需要广泛传播，以防止孕产妇死亡率的可怕后果，以增加外围保健中心的及时推荐，并将高风险患者放在产前阿司匹林预防上。
在对抗上下文中可解释的人工智能
人工智能（AI）方法是现代世界不可或缺的一部分。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。 自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。 但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。 Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。 在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。 此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。 这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。
covid-19的观点：更新信息
2019 年 12 月冬末，新型冠状病毒出现，其不受控制的传播使世界面临成为广泛传播病毒的风险 [1]。这种感染的病原学名称最初被命名为 2019 年新型冠状病毒 (2019-nCoV)，但后来更名为严重呼吸道疾病冠状病毒 2 SARS-CoV-2 和冠状病毒病 2019 (COVID-19)。COVID-19 确诊病例的不断增加表明当前形势不容乐观，需要采取先进的预防和控制措施 [2]。最近的研究表明，广泛存在于废水系统中的 SARS-CoV-2 可能对 COVID-19 在环境中的传播产生重要影响 [65]。直接通过水接触废水中的这种病毒可能带来健康问题，这一点已得到充分证实。然而，气溶胶
疫苗共享临床决策 - cveep.org
然而，发起和引导有关疫苗的对话，特别是那些不常规推荐的疫苗，可能会很困难且耗时，而 SCDM 可能会给提供者带来许多挑战。13 在 COVID-19 大流行的背景下，这种情况尤其如此，因为有关疫苗接种的决策变得越来越个人化和政治化。14 SCDM 的建议可能会使患者与提供者之间关于疫苗的沟通变得更加复杂，需要提供者投入更多的时间和资源，因为他们需要在提供全面患者教育的需要与有限的咨询时间、资源限制、多元文化信仰、不同的健康素养水平以及日益广泛传播的错误信息和对疫苗的不信任之间取得平衡。所有这些因素都使决策过程变得复杂，并可能妨碍提供者提供强有力、个性化和有效的疫苗建议的能力。