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在 SARS-CoV-2 大流行的 Omicron 浪潮期间，接受英夫利昔单抗治疗的 IBD 患者出现疫苗逃逸、突破和再感染增加
摘要 目的 抗肿瘤坏死因子 (TNF) 药物会削弱接种 SARS-CoV-2 疫苗后的血清学反应。我们试图评估第三剂信使 RNA (mRNA) 疫苗是否能显著增强接受英夫利昔单抗治疗的 IBD 患者的抗 SARS-CoV-2 抗体反应和保护性免疫。设计 在生物疗法对 SARS-CoV-2 感染和免疫的影响 (CLARITY) IBD 研究中，比较了接受英夫利昔单抗治疗的 IBD 患者中第三剂疫苗诱导的抗 SARS-CoV-2 刺突 (抗 S) 受体结合域 (RBD) 抗体反应、突破性 SARS-CoV-2 感染、再感染和持续性口咽携带者与接受维多珠单抗治疗的参考队列。结果 接种第三剂 mRNA 疫苗后，两组的抗 S RBD 抗体浓度几何平均数 (SD) 均增加。然而，无论前两剂基础疫苗是 ChAdOx1 nCoV-19（1856 U/mL (5.2) vs 10 728 U/mL (3.1), p<0.0001）还是 BNT162b2 疫苗（2164 U/mL (4.1) vs 15 116 U/mL (3.4), p<0.0001），接受英夫利昔单抗治疗的患者的抗体浓度均低于接受维多珠单抗治疗的患者的抗体浓度。然而，无论接受何种基础疫苗组合，在第三剂和第四剂 mRNA 疫苗接种后，抗 S RBD 抗体浓度均无差异。接种第三剂疫苗后，接受英夫利昔单抗治疗的患者的抗 S RBD 抗体半衰期估计值短于接受维多珠单抗治疗的患者（37.0 天（95% CI 35.6 至 38.6）vs 52.0 天（95% CI 49.0 至 55.4），p<0.0001）。与接受维多珠单抗治疗的患者相比，接受英夫利昔单抗治疗的患者更有可能出现 SARS-CoV-2 突破性感染（HR 2.23（95% CI 1.46 至 3.38），p=0.00018）和再感染（HR 2.10（95% CI 1.31 至 3.35），p=0.0019），但这种影响与第三剂疫苗抗 S RBD 抗体浓度无关。再感染主要发生在 Omicron 浪潮期间，并由 SARS-CoV-2
马萨诸塞州各邮政编码地区 COVID-19 疫苗和加强剂覆盖率不平等：2021/22 年 Omicron 浪潮之后仍然存在巨大差距
1 – 波士顿大学公共卫生学院全球卫生系，马萨诸塞州波士顿 2 – 波士顿大学公共卫生学院流行病学系，马萨诸塞州波士顿 3 – 波士顿大学医学院传染病科，马萨诸塞州波士顿 4 – 波士顿医疗中心，马萨诸塞州波士顿 5 – 波士顿大学公共卫生学院环境卫生系，马萨诸塞州波士顿 6 – 波士顿大学公共卫生学院卫生法、政策和管理系，马萨诸塞州波士顿 7 – 波士顿市波士顿公共卫生委员会，马萨诸塞州波士顿 摘要背景。COVID-19 疫苗覆盖率的不平等可能会导致马萨诸塞州 (MA) 社区之间未来发病率和死亡率的差异。方法。我们从马萨诸塞州公共卫生部获取了按邮政编码（以及按年龄组：5-19、20-39、40-64、65+）接种疫苗和加强针的居民的公共使用数据。我们通过汇总 2015-2019 年美国社区调查中的人口普查区人口估计值，构建了邮政编码的人口分母。我们排除了非住宅邮政编码和包含该州 1% 人口的最小邮政编码。我们绘制了邮政编码级别初级系列疫苗和加强针覆盖率的变化，并使用回归模型评估了这些指标与邮政编码级别社会经济和人口统计特征之间的关联。由于年龄与 COVID-19 严重程度和疫苗接种/吸收密切相关，我们评估了在调整年龄结构后观察到的社会经济和种族不平等是否仍然存在，并按邮政编码特征的十分位数绘制了特定年龄的疫苗和加强针覆盖率。
人工智能在科学领域的应用
我们正处于历史上最大的人工智能 (AI) 发展浪潮之中，该浪潮涵盖自然科学、物理科学、社会科学以及艺术和人文学科等所有学科的科学研究。这将影响研究部门、研究组织和个人研究事业。人工智能的未来影响从赋能到变革。赋能意味着提高研究的速度、安全性、成本效益和质量。人工智能还可能改变知识发现，使科学家能够解决迄今为止无法解决的问题。我们为寻求升级未来人工智能能力的研究组织确定了六条未来发展路径，以便他们能够利用人工智能技术的优势并降低其风险。我们为每条路径提供了详细指导：(1) 软件、硬件和开放获取资源；(2) 寻求更好的数据；(3) 教育、培训和能力提升；(4) 走向协作人工智能；(5) 人工智能劳动力多样性；(6) 道德期望和法规的兴起。
2024 年印度制造数字化报告
印度正处于转型的风口浪尖，目标是在未来十年内发展成为一个 10 万亿美元的经济体。未来每 1.5 年印度经济将增加 1 万亿美元，预计未来六年印度将成为全球第三大经济体。这一增量增长主要由制造业推动，到 2030 年，制造业将为印度增加的 GVA 贡献 32%。我们认为，这一制造业主导的增长中很大一部分将来自对我国发展和主权至关重要的朝阳行业。本报告深入探讨了该国的 B2B 和制造技术状况，特别关注半导体、电子制造、电动汽车生态系统、可再生能源和国防，以及企业家如何应对这一制造业浪潮的策略。在过去 12 个月中，我们采访了数百位创始人、运营商、政策制定者和专家，他们认为推动制造业浪潮的关键驱动因素是
人工智能数学
然而，人工智能并不是一个新现象。事实上，早在 1943 年，McCulloch 和 Pitts 就开始通过模仿人脑功能开发学习算法，通过连接并排列成多层的人工神经元形成人工神经网络。当时，他们就已经对人工智能的实现有了愿景。然而，社区并没有充分认识到神经网络的潜力。因此，第一波人工智能浪潮并没有成功并消失了。1980 年左右，机器学习再次流行起来，那段时期出现了几个亮点。真正的突破和随之而来的新一波人工智能浪潮出现在 2010 年左右，深度神经网络得到了广泛的应用。今天，这种模型可能被认为是人工智能的“主力”，在本文中，我们将主要关注这种方法。深度神经网络的结构正是 McCulloch 和 Pitts 引入的结构，即无数连续的人工神经元层。如今，前几年的两个主要障碍也已消除；由于计算能力的大幅提升，训练数百层的深度神经网络是可行的，而且我们生活在数据时代，因此可以轻松获得大量的训练数据。
商业新闻课 - 电动电池
“尤其是欧洲很大程度上取决于中国通过建立圆形供应链，从依靠地面挖出的原材料到重新使用花费的电池，这是一个强烈的推动力。”蒙哥马利说“有一系列法规浪潮将激励回收行业发展。”
数字技术助力欧洲化学工业可持续发展
建模与分析 25 - 大数据时代建模与模拟的演变 25 - 利用人工智能革新化工行业 26 - 数字胜利 — 当化学价值链与其数字复制品相遇 27 - 利用超级计算抓住未来浪潮 28 - 一窥即将到来的量子计算技术 29
通常是绝缘子，在新的理论模型中受到较大应变
机械工程是一门具有悠久技术创新历史的学科，它是以数字化，连通性和智能为特征的新技术突破浪潮的边界。机械工程学的MSC拥有世界一流的教职员工，设施和严格但灵活的课程，为结构，动态和控制措施的基本理论奠定了坚实的基础，并为学生提供了分析，设计，生产，生产和服务各种产品和系统的最新工具。
从殖民剥削到可再生过渡：对非洲能量范式的批判性分析
在本文中，我们研究了非洲能量与殖民主义的交集。具体来说，我们认为，从核心，殖民地项目是由将存储在殖民（或殖民地）受试者转变为生产财富的机械能量的势能的驱动的。我们共同寻找新的能源形式如何引起人们对化石燃料和其他环境降解能源殖民主义下的能源来源的批评。我们批评了这种基本原理，并确定了决策背后的（新）殖民催化剂，从一种能量形式转换为另一种能量形式。我们进一步争辩说，殖民主义具有寻找新的能量形式的着色，并且当前的浪潮将推动过渡到非洲可再生能源（RE）的浪潮与这个帝国项目略有相关。我们得出的结论是，尽管假定向RE的过渡是非洲的下一个大型且可持续的能源，但仅在从殖民主义的遗迹中剥离出来的过渡后，才必须部署这种过渡，而殖民主义表征了先前的能量过渡。本文作为对知识的贡献，为非洲的公平而又重新过渡提供了一个框架。
威尔士创新：创建一个更强大，更公平的威尔士
他们的作用是创造一个环境，学习者可以在其中发展参与研究，开发和创新所需的技能，并支持下一步的创新浪潮。例如，威尔士第一科学园的MSPARC通过其技能学院和商业支持提供了寻求在农业技术和低碳能源生成等领域进行创新的人。