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病毒参考部门用户手册
英国卫生安全局（UKHSA）病毒参考部（VRD）是全国和国际参考中心，用于广泛的病毒感染。我们从英国的公共卫生部门，国家卫生服务和商业实验室以及国际上接受专业测试，病毒表征和易感性测试的临床样本和病毒分离株。该部门由包括英国世界卫生组织（WHO）国家流感实验室在内的8个单元组成，其中包括呼吸病毒单元；肠病毒单位；小儿麻痹症参考服务，其中包括全球脊髓灰质炎病毒网络实验室的国家；免疫和诊断单位，其中包括WHO全球专业麻疹和风疹参考实验室；抗病毒单位，其中包括WHO全球专业人类免疫缺陷病毒（HIV）耐药性实验室；以及临床服务部门，被列为WHO预先评估实验室。vrd还设有NHS血液和移植的血液传播病毒单位，为肝炎病毒提供参考服务和其他血液供应风险，以及进行监视和疫苗研究的人类乳头瘤病毒单元（HPV单位）。该部门与高遏制微生物学（HCM）部门有联系，该部门设有第4（CL4）实验室的遏制级别。VRD员工的成员坐在许多国家和国际小组中，并向WHO，FSA，卫生和社会护理部，欧盟和ECDC提供建议，并在国家和国际爆发调查中提供帮助和建议。VRD员工的成员坐在许多国家和国际小组中，并向WHO，FSA，卫生和社会护理部，欧盟和ECDC提供建议，并在国家和国际爆发调查中提供帮助和建议。实验室工作的主要重点是提供国家参考和专业诊断服务。通过提供此参考服务而开发的专业知识支持一项实质性的应用研发计划。我们还为英国和国际爆发调查提供了支持。vrd参与了对HIV，肝炎病毒，麻疹，腮腺炎和风疹的口服液和干斑测试的开发和评估。最终提供的国家诊断服务为初级保健提供了重要作用，在监测难以到达的疫苗计划和感染中发挥了重要作用。WHOLES和RUBELLA实验室已经建立了2个由WHO实验室网络使用的可互动序列数据库。WHO国家流感实验室一直参与建立国家流感诊断网络，并在调查禽流感爆发和流感大流行性的调查中发挥了关键作用，包括开发诊断测试和疫苗评估。目前的重点是响应新兴的新型病毒，例如SARS-COV-2和MERS，以及评估整个基因组测序对公共卫生病毒学的价值的广泛计划。用户手册发布在gov.uk病毒参考部门（VRD）上，并直接通过电子邮件发送给我们的服务用户，我们欢迎任何反馈以使我们能够改善服务。
吉安甘加理工学院 (1)、奇特卡拉大学工程技术学院 (2)、应用科学私立大学
吉安甘加理工学院 (1)、奇特卡拉大学工程技术学院 (2)、应用科学私立大学 (3)、乌拉尔联邦大学 (4)、塔吉克斯坦技术大学（以 MS Osimi 院士命名）(5) ORCID：1. 0000-0002-5157-2485；2. 0000-0001-9822-8246；3. 0000-0003-1028-2729；4. 0000-0001-7493-172X；5. 0000-0003-3433-9742；6. 0000-0002-9869-288X； doi:10.15199/48.2024.10.12 能源部门通过微控制器自动进行功率因数校正 摘要。目前，能源部门对每个人来说都越来越重要，包括消费、生产、分配和监控。因此，本研究主要关注通过全自动方式提高功率因数。本文介绍了一种基于物联网 (IoT) 的系统。该系统完全自动化，可提高功率因数，还可监控能源消耗，从而准确计算要显示的所有参数数据，例如功率、电流、功率因数消耗等。可以通过带有 Web 服务器的 IoT Blink 平台通过无线技术访问和获取参数数据。通过控制器单元测量和监控参数数据，通过继电器计算并传输到电容器组，以补偿该系统中的滞后功率因数。最后显示功率因数校正的结果，可以更有效地监控功率损耗和能源消耗。Streszczenie。 Obecnie sektor Energyczny 开玩笑 dla wszystkich ze względu na zużycie, produkcję, Dystrybucję i 监控。 Dlatego też niniejsze badanie koncentruje się głównie na poprawie współczynnika mocy poprzez pełną automatyzację. Wartykule przedstawiono 系统oparty na Internecie Rzeczy (IoT)。系统十项与自动自动化、流行性配置、能源监控、能源参数调整、参数设置、维护、保养współczynnika mocy itp。 Dostęp do danych parametrycznych i ich uzyskanie można uzyskać za pośrednictwem bezprzewodowego technologia Poprzez platformę IoT Blink z Serwerem WWW.参数化和参数化监控是红色网络中最重要的参数，它可以隐藏和隐藏所有相关的参数，并可在任何情况下使用。 w tym 系统。如果您想了解更多有关能源的信息，请参阅我们的信息。 ( Automatyczna korekcja współczynnika mocy za pomocą mikrokontrolera w sektorze energetyczn ym) 关键词：能源、功率因数、物联网、控制器、电容器组。功能：能源、电源、互联网连接、控制器、电池连接器。简介 如今，能源部门以消费、生产、分配和监测为基础，这与直接或间接功率因数有关。功率因数是电力供应系统的重要分析，根据能源部门的所有观点，这更为重要 [1]。并且还确定了电源利用中的所有类型的损耗，例如功率因数和损耗成反比，如果功率因数低，则损耗不断增加，功率因数高，则损耗不断改善。因此，现代工业完全关注这一因素，并使用与无功功率相关的不同类型的技术和用途来提高功率因数。功耗可以通过接近 1 的功率因数来定义，并且保持并联电容器组的帮助以实现功率因数校正 (PFC) 是一种非常成熟的方法 [2]。最近，能源领域的研究主要集中在自动切换方法上，这在实时应用中更为重要。例如使用基于 MCU 嵌入式系统 [3]，物联网嵌入式提供所有类型的校正监控，并控制所有类型的切换和监控 [4]。这种概念在现代工业中使用，并根据功率因数获得更多控制，从而提高电气系统的效率。低功率因数会造成大量损耗，这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此，功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是不错的。因此，根据电力标准 [2-9]，上述功率因数的改善在电力系统中更为重要。提高电力系统的整体效率。低功率因数会造成大量损耗，这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此，功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是好的。因此，根据电力标准 [2-9]，上述功率因数的提高在电力系统中更为重要。提高电力系统的整体效率。低功率因数会造成大量损耗，这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此，功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是好的。因此，根据电力标准 [2-9]，上述功率因数的提高在电力系统中更为重要。
什么是社会工作中的假设
假设的概念起源于古希腊语，表示对现象的拟议解释。在现代用法中，假设是必须测试或评估以确定其有效性的初始思想或解释。假设应伪造，可以通过观察证明它是错误的。即使被确认，假设仍然是临时的，不一定是确定的。在社会工作评估中，假设建设是至关重要的活动。从业者收到推荐人的推荐，受到实践智慧，个人价值观和正式知识等因素的影响，就开始形成假设。Munro强调了承认最小化错误的可能性的重要性。从业人员应考虑所有可能的假设并解决每个假设，只有在有明确的证据时才将其丢弃。评估过程应包括记录可能的假设，清楚地表明它们是临时的，并且基于当时的可用信息。计划信息的性质和来源可以帮助检验所有可能的假设，从而使从业者证明或反驳其有效性。在此阶段，从业者应该问：“我们担心什么？可能对孩子有什么危险或伤害？”如果我们的假设正确，需要发生什么？”本文讨论了社会工作者如何利用定性研究方法来更好地理解和解决诸如人际暴力之类的复杂问题。因果关系是指了解一个事件如何导致另一个事件。它突出了考虑此类研究中考虑主观经验和上下文因素的重要性。####原始文章：**标题：**有关社会工作研究方法的各种文章**作者/贡献者：** Jane F. Gilgun，Christopher M. Murphy，K。O'Leary，Cibele Cheron，Cibele Cheron，Julice Salvagni，Julice Salvagni，R.K. K. K. Colomby，R.K. colomby，R.K. colomby，desc，desc，s. s. s. s. s. s. s. shore n. sill n. shore n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n。 Davis，H。Leitenberg，Claudio Consuegra **出版年：**各个年份（1992，1994，2002，2022）在生活的任何阶段都可以有益，从而导致情感支持的关系。对儿童抗压力因素的研究随着时间的流逝而发展，从研究成人精神分裂症到确定儿童的危险因素。受研究范式影响的解释因果关系有不同的方法。实证主义范式具有客观性，而社会建构主义范式则认为真相主观。因果关系，这意味着报告人们对什么原因的看法。但是，如果多个人见证了一个事件并提供不同的解释，那么从社会建构主义的角度来看，这两种观点都是正确的。这种观点的重点是因果关系解释，其中涉及根据参与者的主观理解来描述现象。印度研究很强大，因为它对现象的背景有深刻的了解。研究参与者建立的关系的概念在科学界似乎是非常规的。这种类型的解释对于帮助我们在各种情况下估计真理至关重要。然而，印度研究的思想已经存在了几个世纪的哲学，并且仅在上个世纪被应用于科学。像牛顿和达尔文这样的著名科学家从未将真理视为主观，而是寻求普遍适用的客观性真实定律。实证主义范式主导了科学景观，研究人员寻求适用于所有人的广泛解释。名义上的因果解释非常强大，使科学家可以对未来事件进行预测，并将发现从较小的样本概括为较大的人群。例如，想象一个基于社区的非营利机构为残疾人服务。为了支持他们有关额外资金的论点，他们可以使用名义研究来表明以前的研究如何将基于社区的计划与更好的健康和就业成果联系起来。另外，印度研究将在这些计划中提供个人的故事和经验，从而详细介绍成为基于社区计划的一部分的生活经验。例如，一个人可能会分享他们在代理机构感到宾至如归的人，因为它像对待家人一样对待他们，或者帮助他们确保了第一支薪水。名义解释都具有价值，并提供了更深入的深度和名义方法，从而提供了更大的广度。在社会工作中，两种方法对于理解复杂的社会世界都是至关重要的。描述性研究可以提供统计数据，而解释性研究的目的是使用数学通用语言进行干净的“ X引起Y”解释。一名社会工作者帮助患有药物滥用问题的客户可能会通过探索个人的生活故事来寻求独立知识，而另一位社会工作者可能会使用名义上的研究来了解滥用药物的更广泛趋势。社会工作者也将其独特的物理环境或探究他们如何理解成瘾的方式来指导干预措施。名义上的研究可以通过使用依赖有关有助于解决此类问题的人的经常知识的循证疗法来帮助最大程度地减少危险因素并最大化药物滥用问题的保护因素。在名义上的因果关系中，学生可以通过认识到概括的特征，包括使用定量方法，演绎推理和解释性研究来了解如何概念化和设计其研究项目。名义上的因果关系旨在将现象减少到通用语言，数学，允许在社会世界中进行精确度量，但并非所有定量研究都是解释性的。inthototic因果关系，变量定义为一个自变量（原因），而另一个变量为因变量（效果）。这些关系的强度是通过统计意义（关系强度）来衡量的，反映在P值中，这有助于研究人员对他们的发现充满信心。假设形成应基于社会世界的现有理论或模型。例如，假设为临床客户提供温暖和积极的评价，促进治疗进展与卡尔·罗杰斯（Carl Rogers）的人文理论保持一致。这种方法例证了演绎研究，而先前理论为假设提供了信息。如果罗杰斯的理论是正确的，那么假设的关系应该成立。研究人员经常探索性骚扰等领域的因果关系。例如，对该主题的研究可能会提出，基于女权主义的观点，女性比男性更有可能经历特定的行为。在这种情况下，性别是独立变量，而经历骚扰的可能性是因变量。研究人员还可以假设变量之间的方向关系。研究年龄和对大麻合法化的支持之间的联系的研究可能旨在证明老年人不太可能认可合法化。这意味着随着年龄的增长，对合法化的支持减少。必须认识到假设形成可能具有挑战性。提出假设可以帮助澄清期望。但是，一旦数据收集开始，基于结果改变或更改初始假设是不道德的。如果一项研究发现年龄和对大麻合法化的支持之间没有相关性，那么即使挑战现有文献，这些信息仍然很有价值。它强调了进一步研究的必要性，以发现影响合法化态度的潜在因素。与研究中的协方差，合理性，时间性和虚假有关。我们的示例从图7.3中重点放在变量变化的协方差上。但是，这些不是艰难的规则。在我们的研究，对大麻合法化的年龄和支持都存在，但相关性并不一定意味着因果关系。合理性是声称一个事件使另一个事件可信的关键。我们发现，来自不同一代人的人们对大麻的态度有所不同，嬉皮时代的人培养的人更加开放。建立时间性或因果关系的顺序也很重要。在这种情况下，年龄先于对药物政策的意见。支持大麻合法化不会导致一个人的年龄，因为它们是两个不同的概念。此外，研究人员需要研究非宽容性，这是在关联出现因果关系时发生的，但可以用另一个因素来解释。例如，我们发现较旧的人群往往对合法化的支持较少，这可能是由于先前使用的大麻而不是年龄。这被称为第三个变量问题，其中真正原因是最初未考虑的变量。控制变量用于说明这些虚假关系的影响。通过测量和控制外部因素，研究人员可以提供更准确的结果并排除其他解释。通常存在一种相关性意味着因果关系的误解，但实际上，仅必须满足三个标准才能被视为因果关系：变量必须变化在一起，关系必须是合理的，原因必须先于及时的效果。但是，研究人员很少声称自己以绝对的确定性证明了他们的假设。相反，他们说他们的假设是否得到了支持。为了建立因果关系，研究人员可能会诉诸于印度方法，这些方法的重点是个人经验和解释，而不是对较大的人群进行概括。独立因果关系受到人们的故事的束缚，通常是通过单词来表达的，而不是使用数学语言来减少复杂的社会现象。根据研究，诸如一年中的时间之类的因素有时会导致高冰淇淋销售和增加溺水死亡之间的明显关系，而马萨诸塞州的其他变量（如工资增加）可能与哈瓦那的价格变化有关。但是，必须考虑存在可能解释观察到的关系的其他变量的存在。最终，研究人员经常通过讨论无效的假设或探索其发现的替代解释来客观地证明因果关系的挑战。一些研究人员解释视觉或表现艺术以了解社会现象，而大多数社会科学研究依靠单词数据。但是，我预测，印度因果关系将用于描述性或探索性研究。是否有必要进行解释性研究建立名义上的因果关系？探索性和描述性定性研究可以确定某些因果关系，但实际上它们对参与者的经历的描述受到时间，环境和主观经验等各种因素的影响。作为社会科学研究人员，我们的工作是准确地描述参与者故事中的模式。让我们考虑一个例子：当被问及为什么成为社会工作者时，我会说这是由于我对高中以来对心理健康的兴趣，再加上第二次实习顾问的建议。这不是一个简单的解释，但它提供了使我成为社会工作者的复杂因素的洞察力。如果我们就他们的决定采访了许多社会工作者，我们可能会注意到模式。我们可能会发现，许多人由于个人经验，积极的互动或帮助他人的愿望而开始了职业。没有一个因素至关重要；取而代之的是，在解释人们的故事时，数据中出现了与上下文相关因素的网络。在单词数据中查找模式是归纳推理的关键。研究人员收集数据并注意模式，这些模式为社会工作理论提供了信息。独立因果关系类似于仅适用于特定参与者，环境和时间时刻的小“ T”理论。虽然它们可能不适用，但它们为该领域提供了宝贵的见解。研究和位置导致更高级的理论，这些理论解释了各种环境的现象。这使定性研究人员使用基于个人的解释来进行理论发展或通过归纳推理创建新理论。相比之下，定量研究人员通过基于现有知识（大t或小t）的假设来采用一般模式进行理论测试，并通过数学（演绎推理）对其进行验证。在研究家庭和性暴力时，可能会遇到权力和控制轮。该模型说明了权力和控制与身体暴力关系的运作方式。是根据明尼苏达州德卢斯（Duluth）对性和家庭暴力进行的定性讨论进行的，这是从参与者那里获得的见解，而不是研究人员的先入为主的观念。随着定性询问的展开，随着研究人员从参与者的贡献中学习，假设变得更加清晰。一旦从定性数据中发展出理论，就可以使用定量研究来检验该理论。例如，研究人员可能假设具有传统性别角色的男性更有可能从事家庭暴力，与权力和控制轮模型保持一致。定性理论可以激发定量项目的假设。与形式标准（协方差）建立因果关系的一般模式不同，基于个人的解释依赖于较少的僵化标准。研究人员认识到诸如互惠关系或非流行性之类的复杂性，并承认原因并不总是很简单。然而，在二世解释中突出的关系应保持合理和协方差。的假设比可检验的预测更为暂时。 研究人员从文献中提出假设，以了解参与者的重要概念以及他们在研究过程中如何反应。 定性研究可以定量测试。的假设比可检验的预测更为暂时。研究人员从文献中提出假设，以了解参与者的重要概念以及他们在研究过程中如何反应。定性研究可以定量测试。随着研究人员在整个定性研究过程中学习更多信息，这些假设可能会发生变化。在与参与者进行研究时，他们可能会介绍其他人讨论的新概念。作为创新因果关系的专家，研究人员应开放，以相应地调整他们的问题和假设。印第安和名义上的方法构成了研究设计元素的“两个篮子”。主要是，将一个篮子的组件与另一个篮子结合在一起是没有意义的。使用定量方法来解决学科问题，无法提供所需的深刻理解。知道一个人在抑郁症状指数上的得分并不能解释抑郁症对他们意味着什么。定性方法通常不用于演绎推理，因为他们寻求参与者的观点而不是测试现有理论。有定性研究以定量方法检验理论和社会建构主义研究。关键范式中的研究人员可以根据他们的问题而适合任何一个水桶，重点是人们从压迫力量中解放。印度研究的重点是主观性，上下文和意义，而名义研究则侧重于客观性，预测和推广。在定性研究中，目标是了解特定实例的众多原因。在定量研究中，目标可能是了解更多的一般原因而不是特质。对于致命的因果关系，这种关系必须是合理的，不宽容的，并且在其及时的原因之前。假设是理论的陈述，描述了研究人员对变量之间关系的期望。选择性或名义因果解释的选择需要考虑方法，范式和推理。取决于您是否寻求名义或双学因果解释，您可能会采用特定的研究设计组件。因果关系是指一个事件将导致另一个事件，随后的事件。控制变量是可能影响您研究结果的潜在因素。要检查变量之间的关系，数据分析控制统计效应。这突出了共同体的独立变量和相关变量的变化，这意味着它们一起改变。因变量依赖于自变量的变化来产生结果。通过将发现从样本概括为较大的人群，研究人员可以对更广泛的趋势提出主张。假设根据现有知识提出了预期的结果。存在两种研究方法：印度，详尽地探讨了个人观点；和名义上的，它提供了适用于所有人的普遍解释。为了使索赔合理，它们必须从逻辑上遵循数据。虚假关系似乎是因果关系，但可以用第三个变量来解释。统计意义表明研究人员对数学关系的信心。时间性要求引起效果。理论建设涉及通过归纳推理创建新理论，而理论测试涉及从现有理论中开发假设，并在数学上验证它们。