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患有潜伏性结核病（LTBI）对我来说意味着什么？
传染病流行病学、预防与控制 PO Box 64975, St. Paul, MN 55164 651-201-5414 或 1-877-676-5414 www.health.state.mn.us
公正的过渡意味着以一种对每个人都尽可能公平和包容的方式绿化经济，创造体面的工作机会
概念注意：公正的过渡意味着以一种对每个人都尽可能公平和包容的方式绿化经济，创造体面的工作机会，没有人落后。公正的过渡涉及最大化气候行动的社会和经济机会，同时最大程度地减少和仔细管理挑战，包括通过影响和尊重基本劳动原则和权利的所有群体之间的有效社会对话。近年来，公正过渡的概念在许多研究和出版物中蓬勃发展。它也在辩论中获得了中心地位。，但最重要的是，我们看到该术语是如何制定政策的，政府正在制定政策并实施具体措施和策略。确保公正过渡对于所有发展层面的所有国家都至关重要。对于所有经济部门（不限于能源供应）以及城市和农村地区也至关重要。易于同意，具有挑战性的实施。没有一种适合所有方法的方法：需要根据每个国家的条件，包括其发展阶段，经济部门的范围以及其企业的类型和规模来设计政策和计划，特别关注微型和中小型企业。这一事件旨在将民间社会组织与决策者汇集在一起，并通过社会对话提出了简单的过渡计划的具体例子，以反思优势，挑战和潜力来扩大现有行动。
负责人的AI意味着将人类保持在循环中
为什么AI与像医疗保健这样的复杂社会技术系统之间没有简单的拟合度，尽管医生具有专业技能，但它们与所有人类相同的局限性，而认知科学可以为理解提供基础。这首先要认识到AI将永远不会成为复杂的社会技术系统的简单拟合度。首先，对AI可以执行的任务的理解是误导的。经常建立AI模型，而无需担心应解决的任务；而且他们的发展缺乏将使用它们的人的意见，在这种情况下，卫生系统中的从业者。第二，AI模型没有能力使用上下文或含义来告知他们的决策。这是有问题的，因为上下文批判性地决定了患者的结局质量。例如，以前检测败血症的AI算法因不了解部署的人口特征而错过了很大比例的病例。18,19然而，在同一人群中工作的医生将能够利用他们对不同人群中败血症率不同的知识（基于经验），以识别准确诊断败血症所需的症状。20此外，用于训练AI的数据集通常不会保持最新状态，以反映他们试图进行分类的人口的多样性或疾病，从而大大限制了技术的适应性和保质期。
珊瑚体细胞和精子的突变意味着终生干细胞更新和细胞谱系选择
在许多动物中，生殖系在胚胎发生早期就已分化，因此只有在生殖细胞中积累的突变才会被后代遗传。这一发育过程的例外可能表明已经进化出其他机制来限制有害突变积累的影响。石珊瑚是可以存活数百年的动物，人们一直认为它们从体细胞组织中产生配子。为了澄清关于珊瑚生殖系-体细胞区别的相互矛盾的证据，我们对亲本珊瑚分支及其精子库进行了高覆盖率的全基因组测序和技术重复。我们确定了每个亲本分支独有的胚胎后单核苷酸变异 (SNV)，然后检查每个 SNV 是否由各自的精子库共享。26% 的胚胎后 SNV 由精子共享，74% 则不是。我们还确定了生殖系 SNV，即存在于精子中但不存在于亲本中的 SNV。这些数据表明，自我更新的干细胞在群落的成年期会分化为生殖细胞和体细胞，而 SNV 率和模式在干细胞、体细胞和生殖细胞谱系中存在显著差异。除了为后生动物生殖细胞的进化提供信息外，这些见解还揭示了珊瑚如何产生应对全球气候变化所必需的适应性多样性。
拟议的解决方案规则对...意味着什么
10.8.1 虚拟数据室中的信息必须支持 FDIC 营销和执行银行特许经营权或银行特许经营组成部分的及时出售或处置的能力，适合买方进行尽职调查以便及时出售或处置银行特许经营权或银行特许经营组成部分，并且足以允许投标人对银行特许经营权或银行特许经营组成部分进行有竞争力的投标。
人工智能透明度：对您的业务意味着什么？
人工智能 (AI) 是一个广义术语，它描述了为实现人类定义的目标而编程的算法系统。这些系统的输出可以包括图像、预测、建议或决策等内容，它们可用于支持或取代人类的决策和活动。许多这样的系统被认为是黑匣子，其中模型的内部结构要么不为人所知，要么无法被人类解释。在这种情况下，可以说该模型缺乏透明度。人工智能透明度——负责任数字创新实验室的核心支柱之一——是一个涵盖可解释人工智能 (XAI) 和可解释性等概念的总称，是人工智能伦理领域（以及其他相关领域，如可信赖的人工智能和负责任的人工智能）的一个关键关注点。广义上讲，它包括三个层次：
在疫苗接种中；成本效益实际上意味着什么？
一般考虑：有不同的评估方法来检查接种疫苗（或其他健康实践或治疗）的经济成本。从疫苗接种的角度来看（例如在实施疫苗接种计划时），在国家的决策过程中；药物经济学和成本分析技术通常用于协助有效分配有限的资源和/或确定优先方法。成本分析技术可以指导医疗保健提供者和政策制定者就有效利用资源和健康规划做出明智的选择。成本分析有不同的评估方法。在本文中，作为问题的基础，将简要提及成本效益、成本效益、成本效益分析，以及基于疫苗接种的残疾调整生命年（DALY）和质量调整生命年（QALY）的概念。这些术语和/或分析可能会混淆，可能有相似之处，但它们之间有区别。
生成式人工智能是否意味着服务交付中心的消亡？
在 KPMG，我们预计生成式 AI 将极大地颠覆资源和杠杆模型、人才概况和成本，这些都需要立即引起关注和提前规划。我们还预计，生成式 AI 将创造更多就业机会，并成为高效的合作伙伴，在公司规划其劳动力和业务支持服务的未来时，这一点不容忽视。我们之所以知道这一点，是因为各个行业的企业领导者都专注于如何开始使用生成式 AI，使他们的组织更高效、更高效、更具竞争力。在 6 月份 KPMG 对 200 名美国高管进行的一项调查中，74% 的人表示，生成式 AI 将成为未来 12 到 18 个月内最具影响力的新技术，93% 的人认为生成式 AI 将为他们的业务带来价值。1
量子相对熵的积分公式意味着数据处理不等式
建立了量子相对熵以及冯·诺依曼熵的方向二阶和高阶导数的积分表示，并用于给出基本已知数据处理不等式的简单证明：量子通信信道传输的信息量的 Holevo 界限，以及更一般地，在迹保持正线性映射下量子相对熵的单调性——映射的完全正性不必假设。后一个结果首先由 Müller-Hermes 和 Reeb 基于 Beigi 的工作证明。对于这种单调性的简单应用，我们考虑在量子测量下不增加的任何“散度”，例如冯·诺依曼熵的凹度或各种已知的量子散度。使用了 Hiai、Ohya 和 Tsukada 的优雅论证来表明，具有规定迹距的量子态对上这种“散度”的下界与二元经典态对上相应的下界相同。还讨论了新的积分公式在信息论的一般概率模型中的应用，以及经典 Rényi 散度的相关积分公式。
生成式人工智能已经到来。这对 UVA 的教学和学习意味着什么？
生成式人工智能正在改变高等教育。2023 年春季，教师和学生首次开始思考生成式人工智能如何影响学生的学习内容、学习方式以及学习评估方式。即使在春季学期的短暂时间内，各公司也迅速提高了生成式人工智能的准确性、可用性和实用性。随着人工智能能力的提高，学生的使用率也在提高：42% 的学生调查受访者 (n=504) 表示，到 2023 年春季中旬，他们以某种方式使用人工智能进行课程作业。为了让大学继续在培养负责任的领导者和专业人士的核心使命上表现出色，大学必须应对当今人工智能的挑战，还必须开始让教师做好准备，以管理和使用未来尚不知名的人工智能能力。