2018 年台风飞燕侵袭日本大阪湾,造成关西国际机场被淹,暴露出沿海机场在极端天气面前的脆弱性。1 此次事件凸显了在海平面上升和风暴加剧的情况下重新评估基础设施恢复力的迫切需要。1,2 案例事实:2018 年 9 月 4 日,台风飞燕袭击日本大阪湾,风速 130 英里/小时,风暴潮高达 11 英尺,关西国际机场完全被淹没。3 关西国际机场建在大阪湾的一个人工岛上。1 风暴潮彻底冲击了海堤,淹没了跑道,导致 8000 名乘客和工作人员被困。此外,一艘被台风吹偏的油轮摧毁了通往大陆的唯一桥梁,进一步切断了机场与大陆的联系。1 超过 8000 名乘客和机场工作人员被困近 36 个小时。不幸的是,台风导致该地区11人死亡,400多人受伤。2 国内航班在两天后部分恢复,但完全恢复需要数周时间。4 事件的流行病学方面:《日本许多主要机场接近海平面,这是一场灾难》这篇文章是一项描述性分析,而非流行病学研究。1 在考察台风飞燕对关西国际机场的影响以及气候风险对航空的影响时,没有采用结构化的研究设计或相对风险 (RR) 或优势比 (OR) 的参数模型。相反,本文讨论了案例比较,并在一个框架内引用了过去的极端天气事件和地理空间数据,强调低洼机场仍然很脆弱。虽然作者提供了气候模型预测,但他们没有对混杂因素(例如基础设施抵抗力和灾害响应)应用回归模型或统计控制。 1 文章中潜在的偏见来源源于选择偏见,因为所讨论的机场都是主要的国际枢纽机场,而分析并未考虑可能同样面临气候相关风险的小型区域机场。2 没有控制混杂变量,例如风暴防备、基础设施弹性或政府应对政策,而这些是决定机场脆弱性的主要因素。5 文章概括地表明,气候变化会给机场带来洪水风险,但遗憾的是,它没有提供评估该风险的模型证据或比较结果。 文章没有明确说明如何处理与缺失数据相关的潜在数据缺口。1 然而,鉴于这是一项新闻研究而非科学研究,机场洪水事件的历史数据少报或缺失可能会影响分析的全面性。事件管理: 公共卫生部门对台风“飞燕”的响应主要包括疏散、恢复服务并长期承担灾害损失。4 由于台风造成严重洪涝,主通道桥梁无法通行,日本政府和关西国际机场当局协调安排包租紧急渡轮和巴士疏散了8000名滞留旅客。2,4 然而,由于机场的防洪设施无法抵御这场创纪录风暴带来的洪流,防灾准备工作显得不足。交通中断以及缺乏直接的应急计划,进一步影响了当时的应对工作。
在技术革命时代,需要进行实质性研究来评估辅助技术 (AT) 对有特殊需要儿童的教育需求的有效性。尽管已经进行了研究来检验将辅助技术整合到迎合 CWSN 的教学内容中的实用性。然而,在发展中国家,特别是在巴基斯坦,这仍然是一个较少探索的领域。此外,人们对在巴基斯坦使用 AT 的认识不足。本文讨论了如何利用辅助技术有效地教育 CWSN 并改变他们的生活。它还探讨了与其可访问性和可用性相关的挑战。采用案例研究设计,并与管理员、协调员和教师进行了半结构化访谈。访谈被转录并使用主题分析进行分析。研究结果表明,AT 不仅可以提高 CWSN 的生活质量,还可以促进他们的整体福祉。
摘要:当前的欧洲(EU)政策,即绿色交易,设想化学药品的安全可持续实践,包括纳米型(NFS),在创新的最早阶段。根据设计(SSBD)框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的,用于定义每个SSBD维度的定量标准,即人类和环境安全维度以及环境,社会,社会和经济可持续性维度。在这项研究中,我们针对安全维度,并展示了从可发现,可访问,可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法,即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型,目的是预测危害类别。模型利用系统(即流体动力大小和多分散性指数)和非系统(即元素组成和核心大小) - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用,用于各种银NFS,功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中,通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则(标准),然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78%(所有危险类别的平均准确性)。在这项工作中,我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了(i)在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准,(ii)(ii)内部的挑战,以及(iii)生成和蒸馏此类标准的未来方向,这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言,标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF,而在创新的最早阶段,这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字:设计,纳米型,纳米颗粒,定量结构 - 活动关系,机器学习,贝叶斯规则,内在危险标准
摘要:当前的欧洲(EU)政策,即绿色交易,设想化学药品的安全可持续实践,包括纳米型(NFS),在创新的最早阶段。根据设计(SSBD)框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的,用于定义每个SSBD维度的定量标准,即人类和环境安全维度以及环境,社会,社会和经济可持续性维度。在这项研究中,我们针对安全维度,并展示了从可发现,可访问,可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法,即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型,目的是预测危害类别。模型利用系统(即流体动力大小和多分散性指数)和非系统(即元素组成和核心大小) - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用,用于各种银NFS,功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中,通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则(标准),然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78%(所有危险类别的平均准确性)。在这项工作中,我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了(i)在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准,(ii)(ii)内部的挑战,以及(iii)生成和蒸馏此类标准的未来方向,这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言,标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF,而在创新的最早阶段,这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字:设计,纳米型,纳米颗粒,定量结构 - 活动关系,机器学习,贝叶斯规则,内在危险标准
我们可以模拟一个用发电的代理人模拟人类行为的沙盒社会,从而减少对实际人类试验评估公共政策的过度依赖?在这项工作中,我们研究了使用疫苗犹豫,将与健康相关的决策模拟的可行性定义为尽管有疫苗接种服务的可用性,但作为案例研究,被定义为延迟接受或拒绝疫苗的可行性(Macdonald,2015年)。为此,我们引入了V ac S IM 1框架,其中100种由大型语言模型(LLMS)提供动力的生成代理。v ac s im模拟了通过以下步骤模拟VACINE政策结果:1)根据人口普查数据实例化具有人口统计信息的代理商; 2)通过社交网络连接代理商,并建模疫苗态度,这是社会动态和与疾病相关的信息的函数; 3)设计和评估各种旨在减轻疫苗犹豫的公共卫生干预措施。为了与现实世界的结果保持一致,我们还引入了模拟热身和态度调节以调整药物的态度。我们进行了一系列评估,以评估各种LLM模拟的可靠性。实验表明,诸如Llama和Qwen之类的模型可以模仿人类行为的各个方面,但也突出了现实世界的一致性挑战,例如与人口统计学特征的不一致的响应。对LLM驱动的模拟的这种早期探索并不意味着作为确定的政策指导;相反,它是采取行动检查政策制定的社会模拟的呼吁。
基础腺息肉(FGP)是最常见的胃息肉,通常在胃的催产粘膜中产生。它们通常是上胃肠道内窥镜检查期间的偶然发现,通常是无症状的。FGP可以偶尔发生或与家族性腺瘤性息肉病(FAP)有关。零星的FGP更为普遍,这表明酸抑制与息肉形成之间有联系。管理策略取决于息肉的大小,数量和组织学特征。小,无症状的非发育不良FGP不需要特定干预,而大型或发育不良的病变保留内窥镜清除和监测。本综述探讨了基础腺息肉的发病机理,临床意义和最佳管理方法。关键字:基础腺息肉,家族性腺瘤性息肉病,上胃肠道内窥镜检查,质子泵抑制剂,发育不良,贫血。版权所有©2025作者:这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可(CC BY-NC 4.0)分发的开放访问文章,允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用,分发和再现,以提供原始作者和原始作者提供信用。
在我国儿童疫苗接种计划范围内建立的疫苗接种时间表最后由卫生部于2020年更新。扩展的免疫计划中包含的所有疫苗都是自愿和免费的。必须向父母提供必要的疫苗接种信息的卫生工作者具有完全的疫苗接种知识。家庭有望通过构成可靠来源的医疗保健专业人员的沟通技巧来访问所需的信息(9)。卫生专业人员应是有关疫苗,其内容,存储条件,不良影响以及如果不给予的过程和并发症的最可靠和有效的信息来源(10,11)。
这项研究调查了基础设施投资对港口效率的影响,侧重于塞拉利昂的伊丽莎白二世码头。使用混合方法方法,包括数据包络分析(DEA),重新分析和利益相关者调查,研究评估了基础设施升级对运营效率,货物吞吐量和经济增长的影响。关键发现突出了重大改进,例如船舶周转时间减少了25%,年度容器吞吐量增加了30%,这归因于现代货物处理设备,泊位扩展和ICT系统的投资。该研究还强调了挑战,例如维护限制,财务不足和调节效率低下,这危害了这些增强性的长期可行性。环境因素,例如增强设备的排放,突出了使用可持续技术的必要性。建议强调需要加强公私伙伴关系,改善政府结构并在即将到来的增长策略中包括可持续实践。这项研究为政客和港口当局提供了实用建议,促进了一项基础设施的综合战略,该战略可以协调运营效率,利益相关者满足和环境可持续性。
财务时间序列是高度非线性的,它们的运动是不可预测的。人工神经网络(ANN)在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见,但它们有几个局限性。烟花算法(FWA)是一种最近开发的元疗法,它受到夜间烟花爆炸现象的启发,它提出了诸如更快的融合,并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN(FWANN)组成的混合模型,用于预测收盘价系列,交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN,GA-基于ANN,基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标,MAPE,NMSE,ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
[1] Soundguard Digital Plantronics拥有复杂的算法,包括:通过将声音限制为118 DBA来防止声学冲击; G616反启动保护将噪声水平限制在102 dB以下的SPL以下,因此符合澳大利亚通信行业论坛(ACIF)G616建议;每日平均噪声暴露措施和控制声音,以防止平均每日声音暴露超过80 dBA或85 dBA时间加权平均值(TWA)。