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图 1. 为 300 万安大略居民接种疫苗可预防的 COVID-19 住院、ICU 入院和死亡百分比,比较初始疫苗接种策略与加快热点地区居民和基本工作人员接种疫苗的策略 条形图显示根据初始大规模疫苗接种策略(该策略一直实施到 2021 年 4 月 8 日)为 300 万安大略居民接种疫苗,以及加快热点地区居民和基本工作人员接种疫苗,可预防的 COVID-19 住院、ICU 入院和死亡百分比。我们预测了在 30 天的疫苗接种期开始后 60 天内,相对于 2021 年 4 月 9 日起不再接种疫苗的情况,这两种策略可预防的累计 COVID-19 住院、ICU 入院和死亡人数。策略之间的差异表示为预防事件百分比的绝对差异。
• 您可以在浏览卫生部的 HSFT SharePoint 库时提交 HSFT 材料/文书。为此,您需要有一个机构电子邮件地址(例如 ttaylor@abcpreschool.com);乡镇地址(例如 janedoe@glotwp.com)或县地址(例如 johndoe@mdlsco.com)。• 带有 @ 后域名的电子邮件地址(例如 Hotmail、Gmail、Yahoo、MSM 等)没有资格获得 SharePoint 文件夹。• 当您注册 HSFT 活动时,请使用您将在活动期间使用的电子邮件进行注册。我们将在活动期间使用此地址与您进行所有通信。• 在注册活动的几周内,如果您的电子邮件符合地址要求,您将收到来自 HSFT 团队成员 Elisa Rossetti 的电子邮件,其中包含指向您学校电子文件夹的链接。• 当您登录 SharePoint 库时,您只能看到并可以访问您的文件夹,而其他参与者则无法访问。 • 如果无法为您创建文件夹,我们会通知您。您可以通过电子邮件、邮寄或传真向我们发送您的活动文档。
摘要 — 随着半导体特征尺寸的急剧缩小,热点检测已成为生成优化掩模设计以实现更好可印刷性的关键且具有挑战性的问题。机器学习技术,尤其是深度学习,在热点检测任务上取得了显著的成功。然而,由于两阶段流程和布局特征表示效率较低,大多数现有的热点检测器性能不佳。更重要的是,大多数工作只能解决具有明显热点模式的简单基准测试,如 ICCAD 2012 竞赛基准测试。在本文中,我们首先开发了一种新的端到端热点检测流程,其中布局特征嵌入和热点检测共同执行。基于注意机制的深度卷积神经网络 (CNN) 被用作主干来学习布局特征的嵌入并同时对热点进行分类。实验结果表明,我们的框架在更具挑战性的基准测试上实现了比现有技术更高的准确率,误报更少,推理速度更快。
在B. Anynana及其相应的基因型中。 (e)miR-193,miR-193-3p和miR-2788的两个成熟链的指导链的表达水平,跨相应的突变线和WT。 n = 3-4; NS:不重要; *:p <0.05; **:p <0.01; ***:p <0.001;相同字母的表达水平彼此没有显着差异。错误栏:SEM。 (f)在鳞翅目树中三种模型蝴蝶种类的系统发育放置先前映射到皮质基因座的树。 系统发育来自(28)。 10在B. Anynana及其相应的基因型中。(e)miR-193,miR-193-3p和miR-2788的两个成熟链的指导链的表达水平,跨相应的突变线和WT。n = 3-4; NS:不重要; *:p <0.05; **:p <0.01; ***:p <0.001;相同字母的表达水平彼此没有显着差异。错误栏:SEM。(f)在鳞翅目树中三种模型蝴蝶种类的系统发育放置先前映射到皮质基因座的树。系统发育来自(28)。10
1. 引言城市的空气质量受区域活动和气象条件的影响。在一年中的某个时期,由于高强度的活动和不利的气象条件,空气质量会极端恶化,对健康造成重大风险。老年人、病人、妇女和儿童尤其容易受到影响。空气质量通过多种参数来衡量。为了全面而简单地呈现空气质量,中央污染控制委员会 (CPCB) 制定了全国使用的空气质量指数 (AQI)。AQI 遵循使用 PM 10 、PM 2.5 、SO 2 和 NO x 作为输入空气质量参数的协议,将空气质量分为从“好”到“严重”的等级。由于城市活动频繁,在不利的气象条件下,城市地区的空气质量会降至“令人满意”的质量以下,尤其是在冬季,这种情况出现的频率更高。因此,为了防止进一步恶化并恢复空气质量,包括采取预防措施以最大程度降低健康风险,适当的干预机制已变得至关重要。空气质量管理涉及多个机构,如州污染控制委员会、森林和环境部、地区行政部门、城市地方机构、交通警察、交通部和教育部等。本文件概述了作为 WRI 印度苏拉特清洁空气行动计划项目的一部分,针对 SMC 确定的不同区级热点采取的行动。
图 3. 发生频率(n=334,分离株)。无论来源如何,革兰氏阳性菌的水平都高于革兰氏阴性菌。属于放线菌门的细菌更占优势。最常见的 3 种细菌(微球菌、库克菌和微杆菌)无处不在,也是人体皮肤的正常菌群,因此在经常接触的家居用品中发现它们作为主要微生物也就不足为奇了。然而,值得注意的是,除了本研究中发现的许多其他细菌外,它们也被视为机会性病原体,据报道会导致免疫功能低下的患者感染。即使在清洁后,它们在物体表面的存活能力可能是一个值得关注的问题,因为它们可能会传播给与这些物体接触的个体。
摘要 - 在物理验证流中,layout热点检测非常重要。深度神经网络模型已应用于热点检测并取得了巨大的成功。布局可以视为二进制图像。因此,二进制的neu-lal网络(BNN)可以适合热点检测问题。在本文中,我们提出了一个基于BNN的新深度学习档案,以加快热点检测中的神经网络。一个新的二进制残留神经网络经过精心设计用于热点检测。ICCAD 2012和2019基准的实验结果表明,我们的体系结构在检测准确性方面优于先前的热点探测器,并且比最佳基于深度学习的解决方案具有8倍的速度。由于基于BNN的模型在计算上是相当有效的,因此可以通过采用集合学习方法来实现良好的权衡。实验结果表明,集成模型比原始速度损失具有更好的热点检测性能。
地中海盆地是一个以其生物多样性而闻名的地区,由于气候模式的变化而经历了前所未有的生态变化。这项研究采用生态利基建模来评估历史,当前和未来气候场景对36种特有两栖动物的气候适用性模式的影响。这项研究将各种环境变量纳入了跨重要气候事件的潜在地理分布,包括最后的冰川间,最后一次冰川最大和中世,以及在各种代表性浓度途径(RCP)下的2050年和2070年未来的预测。由此产生的模型强调了预测的富含物种区域与已建立的生物多样性热点的一致性,并强调了降水对两栖动物分布的影响。值得注意的是,该研究揭示了整个地中海景观各个地区的生物多样性重要性的潜在转变,某些地区预计将从热点过渡到冷点,反之亦然,以应对未来的气候变化。这些见解有助于更广泛的关于保护优先级的论述,强调需要适应气候变化的生物多样性的动态性质的适应性策略。这项研究的结果是保存地中海生物多样性的行动呼吁,为在这个关键的热点中提供了数据驱动的基础,以提供知情的保护计划。
Vesuvius Challenge提供的这张未注明日期的图像显示,X射线扫描Papyrus scroll pherc.172,显示了“厌恶”一词,这是数百个纸莎草卷轴之一,发现在赫尔库兰尼姆(Herculaneum)罗马镇的豪华别墅中,与邻居的pompeiii时被摧毁了,当时是M.Vesuvius于公元79年爆发。荣誉:Vesuvius Challenge通过AP