重要提示:希望从 VFC 获得 COVID-19 疫苗的供应商必须加入该计划并直接接种疫苗。不允许重新分配 VFC 提供的疫苗。订购单 VFC 供应商将使用与订购其他所有常规疫苗相同的订购流程,在您的 MyVFCVaccines 帐户的 VFC 订购单上订购 COVID-19 疫苗。VFC 供应商无需注册 myCAvax。COVID-19 疫苗品牌偏好 加州 VFC 计划提供多种疫苗品牌和介绍,选择由供应商自行决定。为了最大限度地减少疫苗接种、储存和处理的混乱,建议 VFC 供应商为不同年龄组的 COVID-19 疫苗订购选择一个品牌/制造商。但是,如果您需要多个品牌来完成同一制造商为 6 个月至 4 岁患者提供的系列疫苗,您可以订购多个品牌/制造商。初始 COVID-19 疫苗订单
• 基于个人利益和风险,18-64 岁的个人由于职业或机构环境(例如医疗保健和基本工作人员)而面临较高的 COVID-19 接触和传播风险
部门还延长了一些收款修改时间 圣达菲——欠新墨西哥州税务和税收部门未偿还债务的纳税人现在可以自行制定并签订还款计划。该部门还宣布,将延长一些收款修改时间,这些修改旨在减轻因 COVID-19 公共卫生紧急事件而面临财务困难的纳税人的负担。该部门在 tax.newmexico.gov 上推出了新的自助服务选项,纳税人可以创建自定义的税款、罚款和利息支付计划。该计划适用于该部门管理的所有税收计划。纳税人可以选择首付数额和最长 72 个月的计划期限。超过 12 个月的计划需要设置留置权。符合条件的参与者将自动被接受;TRD 员工将与其他人联系以完成该过程。可通过 tax.newmexico.gov 上的纳税人接入点 https://tap.state.nm.us/TAP/ 获取更多信息。纳税人登录账户后就会看到此选项。“税务和税收部门工作人员一直在寻找方法,让纳税人更容易遵守新墨西哥州税法。这个新的自助服务选项就是一个很好的例子,”税务和税收部长 Stephanie Schardin Clarke 说。该部门仍在地区办事处接受预约,纳税人现在可以使用信用卡或借记卡付款。请通过以下列出的地点联系该部门。圣达菲区:505-827-0920 阿尔伯克基区:505-841-6262
目前,尚无关于同时接种 JYNNEOS™ 疫苗和其他疫苗的数据。由于 JYNNEOS™ 不可复制,因此通常可以不考虑其他疫苗的接种时间而进行接种。这包括尽可能在不同的解剖部位同时接种 JYNNEOS™ 和其他疫苗(包括流感疫苗),以简化潜在局部反应的识别。考虑同时接种 MenACWY 或其他推荐疫苗和 JYNNEOS™。无论先接种哪种疫苗,接种任何 COVID-19 疫苗(即 Moderna、Novavax 或 Pfizer-BioNTech)和 JYNNEOS™ 疫苗之间没有最低间隔要求。建议接种两种疫苗的人(尤其是青少年或年轻成年男性)可能考虑在接种疫苗之间等待 4 周。此等待期是由于接种 ACAM2000 正痘病毒疫苗和 COVID-19 疫苗后观察到的心肌炎和心包炎风险,以及接种 JYNNEOS™ 疫苗后假设的心肌炎和心包炎风险。但是,如果患者因 COVID-19 疾病而面临 mpox 或严重疾病的风险增加,则不应延迟接种 JYNNEOS™ 和 COVID-19 疫苗。多次注射的最佳做法包括:
2 人链(绿色袋子)和 3 人链(红色袋子)胶囊的制作、包装和运输流程图。每条链重复此过程五次,每条链总共 10 个 ZLB 和 50 个胶囊。参与者 A 在包装胶囊(2 人链)时只接触胶囊(2 人链和 3 人链)和 ZLB。参与者 B 在包装成 ZLB(3 人链)时只接触胶囊,参与者 C 只接触 ZLB(2 人链和 3 人链)的外表面。图片来源:Forensic Science International:Genetics (2024)。DOI:10.1016/j.fsigen.2024.103182
凯特·斯波尔 (Kate Spohr),伯克利研究发展办公室(2022 年 3 月更新) NSF 教师早期职业发展计划 (CAREER) 是一项为期五年的单一研究员奖项,旨在帮助初级教师成为杰出的研究人员和教育工作者。CAREER 是一项职业发展奖。有竞争力的提案必须包括创新、综合和雄心勃勃的研究和教育计划。该工具包侧重于您的 CAREER 提案的教育部分,因为这一部分对于早期研究人员来说通常具有挑战性。我们在此提供具体指导,帮助您制定与您的研究很好地结合在一起并符合 NSF 期望的教育计划。NSF 使用两个优点审查标准来评估所有提案:智力价值和更广泛的影响。“智力价值”是指推进知识的潜力;“更广泛的影响”是指造福社会和促进期望的社会成果的潜力。这些标准同样适用于您的提案的研究和教育部分。
摘要:合成、表征了 Ni/α-Al2O3 催化剂和一系列双金属催化剂(包括 Pd-Ag、Ni-Pd、Ni-Zn、Ni-Ag 和 Ni-Ga)并在乙炔选择性加氢制乙烯中进行了测试。双金属催化剂 Ni-Ga 与 Pd-Ag 基催化剂相比表现出几乎相同的乙烯选择性。评估了 Ni/Ga 比对乙炔加氢催化活性和乙烯选择性的影响。通过透射电子显微镜、X 射线衍射、氢气程序升温还原和 X 射线光电子能谱进行表征,以确定 Ni-Ga 基催化剂上的活性相,这与催化性能和催化剂上发生的反应机理相关。 Ni-Ga晶格结构中Ga的存在限制了解离H*的移动,降低了乙烯的吸附结合能,从而可以防止乙炔过度加氢。
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本文探讨了 Transformer 模型在每个节点都具有复杂非线性动力学的网络(如神经生物学和生物物理网络)中学习 Granger 因果关系的潜力。我们的研究主要侧重于基于模拟神经动力学的概念验证调查,其中的真实因果关系通过底层连接矩阵已知。对于训练用于预测神经元群体动态的 Transformer 模型,我们表明交叉注意模块可以有效捕捉神经元之间的因果关系,其准确度等于或优于最流行的 Granger 因果关系发现方法。虽然我们承认现实世界的神经生物学数据将带来进一步的挑战,包括动态连接和未观察到的变异性,但这项研究为 Transformer 模型在神经科学因果表征学习中的实用性提供了令人鼓舞的初步一瞥。