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人工智能用于预测 COVID-19 大流行的流行程度：概述
摘要：自 2019 年底发现 COVID-19 以来，预测出版物数量大幅增加。统计和人工智能 (AI) 方法均有报道；然而，与统计方法相比，AI 方法显示出更好的准确性。本研究回顾了用于预测这种流行病蔓延的不同 AI 方法的应用。简要解释了这种背景下常用的 AI 方法的基本原理。介绍了使用不同统计方法对预测准确性的评估。本综述可能有助于参与管理 COVID-19 大流行的研究人员、专家和政策制定者开发更准确的预测模型和增强的策略来控制这种流行病的蔓延。此外，这项综述研究具有重要意义，因为它提供了有关 AI 应用在预测这种流行病流行程度方面的更多信息。
民主和流行的阿尔及利亚共和国高等教育和科学部
化学在多个层面上占据了医学科学的中心地位。在药物开发中：对有机和无机化合物的化学彻底了解对于设计，开发和制造药物是必要的。药理学是对药物如何影响生物体的研究。化学在该学科中用于了解药物的工作原理，其吸收，分布，代谢和消除及其对生物系统的影响。许多医学诊断测试，例如血液检查，尿液检查和基因检测，使用化学技术来检测和测量人体中的特定物质。例如，质谱和色谱法等化学技术用于定位和量化疾病生物标志物。医学成像：在疾病诊断中，成像技术（例如磁共振成像（IRM）和正电子发射断层扫描（TEP））使用化学对比剂来改善组织和内部器官的可视化。基因和细胞疗法是创新的疗法，通过基因修饰患者的细胞或使用干细胞来通过有机化学和生物技术的进步来再生受损的组织来治疗疾病。总而言之，化学对于
在卢森堡的Covid-19大流行的前两年，儿童多系统炎症综合征
目的：估计儿童多系统炎性综合征（MIS-C）的发生率（0 - 15年），SARS-COV-2变体在卢森堡的Covid-19-19大流行期间的作用；并描述患者的人口统计学，生物学和临床特征。方法：观察回顾性队列研究。通过对医疗记录的回顾性审查，从2020年3月至2022年2月之间的案件从MIS-C案件的国家注册处确定。报道了SARS-COV-2感染是从国家COVID-19-19的监视系统中获得的。我们计算了每月MIS-C的发病率，MIS-C和SARS-COV-2感染之间的比率以及相关的速率比率，该比率比对应于不同变体的循环。结果：在报告感染的35,200家感染中，有18名儿童被诊断出患有MIS-C。MIS-C的发病率为7.2 [95％的置置间隔（CI）4.5 - 11.4]，每1,000,000人月。在2021年9月至1221年12月之间观察到MIS-C的发生率更高，对应于Delta变体的循环，而不是大流行期间的第一年（RR 3.6，95％CI，1.1 - 12.3）。在OMICRON期间观察到MIS-C的最低率（RR 0.17，95％CI，0.03 - 0.82）。诊断时的中位年龄为6.5岁。以前健康的儿童占MIS-C病例的88％，没有针对SARS-COV-2接种疫苗。33％需要重症监护。所有患者均已完全康复。结论：随着时间的流逝，MIS-C C的发生率和MIS-C风险随着时间的流逝而发生了重大变化。对未来的SARS-COV-2波中MIS-C发生率的监测对于指导儿童的公共卫生干预措施和疫苗接种政策至关重要。
低地农业景观中流行的日本鼬鼠的营养可塑性
自然生态系统转化为人类修饰的景观（HML）是陆地生态系统中生物多样性丧失的主要驱动力，尤其是大型捕食者的丧失。他们的灭亡会大大改变食物网，有时会释放出较小的食肉动物，例如野马科的成员。尽管如此，即使是小食肉动物也必须适应人类对候对食物的可用性的影响，从而改变其资源使用。在这种情况下，在农业栖息地种植的农作物会深刻影响社区集会。在这里，我们对2017年7月至2018年8月之间收集的75个日本鼬鼠（Mustela Itatsi）Scats进行了饮食分析，以确定其季节性饮食习惯，该景观由日本东部西部帕迪田（Rice Paddy Fields）占据主导地位。从春季到秋天，日本鼬鼠主要消耗（半）水生和限制动物分类群，特别是侵入性小龙虾（Procambarus clarkii），昆虫（例如，鞘翅目和odonata）以及成年的阿努拉（Anurans）以及所有这些都是易于使用的宠物。在冬季，japanese鼬鼠主要消耗了果实（例如，无花果，五库里卡），由于干燥的稻田和灌溉沟渠中动物猎物缺乏动物猎物的稀缺，因此在SCAT的组合含量相对减少。尽管节俭在芥末饮食中是不寻常的，但我们的发现表明，日本的奶奶酪能够自适应营养可塑性，使它们能够在稻田栖息地中生存在非典型的资源条件下。为了加强在日本保护Mustela Itatsi的广泛努力，我们建议稻米单一培养物的多样化，并鼓励冬季洪水增加水生和半养生动物猎物的可用性。
主要病因流行的趋势导致年轻患者心力衰竭：综合评论
摘要：埃弗里特的许多世界或多元宇宙理论是试图找到标准哥本哈根量子力学解释的替代方法。埃弗里特的理论在钟声上通常被认为是本地的。在这里，我们表明事实并非如此，并通过详细分析Greenberger -Horne -Zeilinger（GHz）非局部定理来揭示矛盾。我们讨论并比较了埃弗里特文学中经常混合的地方的不同概念，并试图解释混乱的本质。我们在许多世界理论中讨论了概率和统计学，并强调，理论中分支之间存在的强对称性禁止概率定义，并且该理论无法恢复统计。这一矛盾的唯一途径是通过添加隐藏的变量来修改理论，因此，新理论是明确的，是明确的钟声。
噬菌体流行的早期瞬时生态进化动力学对细菌防御的长期演变
au：PleaseconfirnheadinglevelsarerepressedCornectedCorceponcely：有机体已经进化了一系列的本构（始终是活跃）和可诱导的（由寄生虫）防御机制，但是我们对这些正交防御策略的探索是什么有限的了解。细菌及其噬菌体提供了一个可进行的研究系统：细菌可以通过噬菌体受体突变（表面突变，SM）突变获得组成抗性，或通过其CRISPR-CAS适应性免疫系统引起的耐药性。使用理论和实验的组合，我们证明了建立的机制首先具有强大的优势，因为它削弱了选择替代电阻机制的选择。As a consequence, ecological factors that alter the relative frequencies at which the different resistances are acquired have a strong and lasting impact: High growth conditions promote the evolution of sm resistance by increasing the influx of receptor mutation events during the early stages of the epidemic, whereas a high infection risk during this stage of the epidemic promotes the evolution of CRISPR immunity, since it fuels the (infection-dependent) acquisition of CRISPR免疫力。这项工作强调了流行病早期瞬时进化动力学对构成和诱导防御的长期演变的强烈而持久的影响，这些防御能力可以利用以操纵临床和应用环境中的噬菌体抗性演化。
研究文章：叙述来自南非农村地区的学生在大流行的Rekha Man
在全球范围内，Covid-19大流行的前所未有的发作使学生突然从他们的传统学习空间过渡到新的学习条件。为此，根据国家政府执行的锁定协议，大学被迫大修其现有的机构行动。突然转移到计划外的远程教学模式不仅是两种学者的可悲现实，而且对许多学生来说也是一个艰巨的挑战。同时，这种大流行无礼地暴露了南非三级学生之间存在的一系列差异。因此，许多社会经济地位较低的学生缺乏在虚拟学习平台上取得成功的必要资源和技能。此外，在锁定期间，许多学生被迫返回其乡村城镇，并在不利于学习的工作区学习，从而限制了他们最佳参与的机会。这就提出了一个问题：如何局限于不利于学习的乡村乡镇房屋，并且没有能力适应数字学习访问，参与并成功完成当前学年的效力？实际上，数字划分为来自农村和脆弱社区的大多数学生的认知差距扩大，从而减少了他们获得包容性和参与性教育的机会。同样，Covid-19可以强行制裁数字学习不再是特权，而是涵盖教育的权利。因此，本文将强调封锁期间农村社区的一年级学生所面临的巨大弥补和挑战，主要凸显了在大流行中对其认知访问的限制。
“经济状态”：GSDP前后大流行的日常沙子，可以瞥见竞争性的联邦制不断上升，使T
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在 COVID 大流行的不同阶段，AI 算法的表现：我们可以从 AI 中学到什么，反之亦然。
a 意大利帕维亚大学临床、外科、诊断和儿科科学系和意大利帕维亚圣马泰奥联邦 IRCCS 医学指导系 b 意大利帕维亚大学电气、计算机和生物医学工程系 c 意大利帕维亚圣马泰奥联邦 IRCCS 医学指导系 d Reply S.p.A.，Corso Francia，110，意大利都灵 e 意大利帕维亚大学内科和治疗学系和急诊科意大利帕维亚圣马泰奥联邦 IRCCS 医学指导系 f 意大利帕维亚大学临床、外科、诊断和儿科科学系和意大利帕维亚圣马泰奥联邦 IRCCS 医学指导系 g 意大利帕维亚大学放射肿瘤学系意大利帕维亚 IRCCS Policlinico San Matteo 基金会传染病科 h 意大利帕维亚大学内科和治疗学系呼吸疾病科，Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo，帕维亚，意大利
