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研究文章调查学龄前儿童的看护人对食品添加剂风险管理的认识水平：推荐的调查证据
本研究旨在确定幼儿儿童与食品添加剂相关风险的看护人的认识程度。它还强调了重要的问题，这些问题有助于更高的风险和建议，以提供更好的实践。这项研究取决于定量调查方法，以评估看护人对食品添加剂的认识水平以及它们对学龄前儿童带来的潜在风险。它探讨了教育水平之间的关系，以衡量知识对食品添加剂风险管理实践的认识的不同问题。该研究还利用风险热图来定义大多数有关风险领域的信息。研究结果表明，需要教育学龄前儿童的护理人员有关食品添加剂相关的潜在风险。表明，知识水平与食品添加剂风险的不同领域之间没有显着关系。尽管有64.47％的人不知道添加剂中的蝗虫豆胶可能会导致血管性水肿。不同问题中的意识水平各不相同，表明知识存在差距。研究表明，有70.25％的人不了解标签上有关食品添加剂的信息，这提高了透明度在食品标签实践中的重要性。这项研究的结果表明，学龄前儿童的护理人员在塑造这些儿童的饮食习惯和健康结果中的重要作用。这项研究扩展了该领域的知识，因为它专注于学龄前儿童的护理人员。他们强调需要启动有针对性的教育计划，采用透明的食品标签实践，倡导对食品安全水平进行持续监视，并进行持续的科学研究，以最大程度地减少与食品添加剂相关的健康风险。它强调了需要教育学龄前儿童的护理人员就食物添加剂风险，倡导透明标签的倡导者，并强调正在进行的监视和教育，以减轻与食品添加剂相关的健康风险。
免疫实践咨询委员会推荐的 19 岁或以上成年人免疫接种时间表——美国，2025 年
在 2024 年 10 月的会议上，免疫实践咨询委员会* (ACIP) 批准了《美国 2025 年 19 岁或以上成人推荐免疫接种时间表》。该时间表通过提供当前 ACIP 对成人疫苗接种建议的综合摘要，为医疗保健提供者以及公共卫生和其他专业人员提供支持。2025 年时间表包括对封面、表格、注释和附录的几项更新。† 附录仍是时间表的一部分，将用于总结下一次年度时间表更新之前的新或更新的 ACIP 建议。强烈建议医疗保健提供者在为个别患者提出建议时一起使用时间表的所有部分（封面、表格、注释、附录和附录）。2025 年成人免疫接种时间表可在 CDC 网站 (https://www. cdc.gov/vaccines/hcp/imz-schedules/index.html) 上找到。
推荐的本地野花和草类......
有用的资源 • 野生生长：加拿大本土植物园。洛林·约翰逊。兰登书屋。 • 纽科姆的野花指南。劳伦斯·纽科姆。利特尔、布朗和公司。 • 彼得森野花实地指南：北美东北部和中北部。玛格丽特·麦肯尼和罗杰·托里·彼得森。 • 北美本土植物协会，www.nanps.org • 安大略高草，www.tallgrassontario.org • 卡罗莱纳加拿大，在区域内 www.inthezonegardens.ca © UTRCA 2024
规划委员会推荐的 Rose Hill 社区规划
玫瑰山社区位于 I-405 和雷德蒙德市之间，向北延伸至图腾湖商业区，向南延伸至 Bridle Trails 社区。它包含北玫瑰山社区和南玫瑰山社区，由东北 85 街隔开。玫瑰山社区有两个商业中心：沿东北 85 街车站区东半部的玫瑰山商业区（参见综合计划第 XV.G 章），以前指定为玫瑰山商业区、街道走廊和社区北端的北玫瑰山商业区（该社区还包含 Bridle Trails 社区中心的一部分）。玫瑰山商业区横跨车站区，沿东北 85 街延伸，连接柯克兰市中心和雷德蒙德市中心。在罗斯希尔的北端，北罗斯希尔商业区的一部分和华盛顿湖理工学院位于图腾湖城市中心内，该中心是该市的主要就业、零售和服务中心。有关城市中心的更多讨论，请参阅图腾湖商业区规划。
在哪里接种必需和推荐的疫苗
CVS/TARGET 确保您在网络内就诊以降低费用。要查找网络内提供商，请拨打保险卡背面的免费电话或访问保险公司的网站。务必提前致电确认疫苗供应情况并讨论任何可能的费用。
text2tracks：基于及时的音乐推荐的生成曲目检索
抽象音乐推荐系统传统上依靠用户的听力历史来提供个性化的轨道建议。但是，由大语言模型（LLMS）提供动力的对话界面的最新进展使用户能够根据语言提示提供高度特定的建议请求（例如“您能推荐一些老式的摇滚民谣放松吗？” ）。在这种情况下，轨道建议步骤以生成方式（即推荐音乐曲目的标题是通过简单地预测下一个文本令牌来生成的（例如“齐柏林飞艇 - 通往天堂的楼梯”）。此策略是音乐项目的亚最佳选择，因为：1）它依赖于针对单词而不是项目优化的通用文本令牌化，2）它需要一个额外的实体分辨率层才能找到实际的轨道标识符； 3）解码步骤的数量与艺术家名称和歌曲标题的长度线性缩放，速度降低了，慢速降低。在本文中，我们将基于及时的音乐推荐的任务构架为生成的检索任务，并提出了轨道标识符的新颖有效且有效的表示，这些标识符显着超过了常用的策略。我们介绍了Text2Tracks，这是一种生成的检索模型，可直接从用户的音乐推荐提示中学习映射到相关的轨道ID。Through an offline evaluation on three datasets of playlists with language inputs, we find that (1) the strategy to create IDs for music tracks is the most important factor for the effectiveness of Text2Tracks and that we can significantly outperform the artist name and track name strategy, (2) provided with the right choice of track identifiers, Text2Tracks outperforms sparse and dense retrieval for prompt-based track recommendation, and (3) several design decisions成功地应用于生成检索不会推广到音乐推荐域。
推荐的儿童和青春期免疫 - ...
rotarix®rotateq®tetanus，diphtheria和细胞百日咳疫苗tdap adapadacel®Boostrix®Tetanus和Diphtheria viccine viccine viccine tdtenivac®TDVAX®TDVAX™viricella viccine varicella var varvarivax®varvarvivax®的组合疫苗（与配合结合疫苗相当），并适用于组合疫苗，并在适用 poliovirus vaccine DTaP-HepB-IPV Pediarix® DTaP, inactivated poliovirus, and Haemophilus influenzae type b vaccine DTaP-IPV/Hib Pentacel® DTaP and inactivated poliovirus vaccine DTaP-IPV Kinrix® Quadracel® DTaP, inactivated poliovirus, Haemophilus B型B型和乙型肝炎疫苗
calrec：依次推荐的生成LLM的对比度对准
传统的推荐系统（例如矩阵分解方法）主要集中于学习共享密集的设备空间，以表示项目和用户偏好。sub-sub-sub，诸如RNN，GRUS和最近的序列模型在顺序推荐的任务中出现并出色。此任务需要了解用户历史交互中存在的顺序结构，以预测他们可能喜欢的下一个项目。基于大型语言模型（LLM）在各种任务中的成功，最近使用在庞大的文本中鉴定的LLM进行了研究，以进行顺序建议。要使用LLM进行顺序推荐，用户交互的历史记录和模型对下一个项目的预测都以文本形式表示。我们提出了CALREC，这是一种两阶段的LLM登录框架，它使用两种对比性损失和语言建模损失的混合物以两位较高的方式对经过验证的LLM进行了验证：LLM首先是在来自多个域中的数据混合物上进行的，随后是一个目标域芬特芬特登录。我们的模型极大地胜过许多最先进的基准（ + 37％的回忆@1和ndcg@10中的24％），我们的系统消融研究表明，（i）两种固定阶段至关重要，当结合使用时，我们在相反的绩效中获得了相似的绩效，以及（ii）对比的一致性在目标域中有效地探索了我们的实验。
动态产品图像生成和推荐的个性化电子商务
用户与推荐产品的参与受到其演示文稿的极大影响[3]，这仅次于其相关性。在在线广告中尤其如此，因为用户的主要重点不是建议。广告活动的创意通常是非常谨慎的，但是这种方法并不能扩展产品级广告活动（例如重新定位，Dy-Namic产品ADS（DPA）），其中对产品目录的每个项目都应在具有不同纵横比的任何AD位置上进行。常见的方法是显示原始产品图像，并带有其他设计元素。我们通过使用图像生成方法来证明这一点，并将产品放置在适当的环境中。这些更引人注目的创意者增加了用户参与度。此解决方案也可用于增强用户生成的产品照片（例如在市场上可能是在吸引力较小的环境中采取的。
在多通道超图神经网络上进行课程推荐的分层增强学习
随着大规模开放在线课程的广泛流行，个性化的课程推荐由于吸引用户的学习效率而变得越来越重要。在实现有希望的表演时，目前的作品在用户和其他MOOC实体中所遭受的不同。为了解决这个问题，我们建议使用多个通道H ypergraphs神经网络进行H ierarchical增强学习（称为HHCOR）。具体来说，我们首先构建了一个在线课程超图作为环境，以考虑所有实体，以捕获复杂的关系和历史信息。然后，我们设计了一种多通道的预言机制来汇总在线课程超图中的嵌入，并通过注意力层提取用户。此外，我们采取了两级决策：评级课程的低级效力，而高级级别则将这些考虑因素整合在一起以最终确定该决定。最后，我们在两个现实世界数据集上进行了广泛的实验，定量结果证明了该方法的有效性。