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让水变得生机勃勃 – - 西南水务
12 月，我们发布了《气候适应报告》，确定了 60 多种气候变化风险，这些风险对我们向客户和社区提供的服务可能意味着什么，并提出了缓解措施。在我们地区，我们又创下了一项先例，即制定了排水和废水计划草案，与利益相关者、非政府组织和监管机构合作，阐述了我们计划如何将我们的水循环系统发展成一个让子孙后代引以为豪的系统。在共同制定西南地区 25 年计划时，我们还旨在团结社区和利益相关者，共同应对快速变化的气候、人口增长和旅游业增长等挑战。
解码想象中的言语揭示言语规划和产生机制
摘要 言语意象（产生内部准感知言语体验的能力）是一种与认知功能相关的基本能力，例如内在言语、语音工作记忆和预测处理。言语意象也被认为是检验外在言语理论的理想工具。言语意象的研究具有挑战性，主要是因为缺乏外在的行为输出，以及难以在试验和个体之间在时间上对齐意象事件。我们使用脑磁图 (MEG) 结合基于时间泛化的神经解码和简单的行为协议来确定言语意象背后的处理阶段。我们使用肌电图监测参与者在音节产生心理意象期间嘴唇和下巴的微运动。解码参与者想象的音节揭示了一系列任务引发的表征。重要的是，参与者的微运动并没有区分音节。解码后的神经元模式序列很好地映射到当前显性语音运动控制计算模型的预测上，并为语音规划和生成的假设内部和外部反馈回路提供了证据。此外，结果揭示了规划过程中表征的压缩性质，这与内部生成的自然速率形成对比。我们推测，相同的序列是基于运动的感官预测生成的基础，这些预测调节语音感知以及假设的语音工作记忆的发音回路。这些结果强调了基于新实验方法和分析方法的语音意象的潜力，并为成功的非侵入性脑机接口铺平了道路。
推荐引用 推荐引用 Benedict See，寻呼医生机器人：医疗人工智能、侵权责任以及人格为何可能是答案，87 Brook. L. Rev. 417 (2021)。网址：https://brooklynworks.brooklaw.edu/blr/vol87/iss1/10
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肺炎球菌疫苗 - 公共卫生机构
• 年龄在 2 岁至 64 岁之间，并且患有以下任何一种疾病： - 心脏病 - 脾脏问题，例如镰状细胞病，或者您的脾脏已被切除 - 您的脾脏将来有无法正常工作的风险（例如，如果您患有乳糜泻） - 胸部不适或呼吸困难，包括慢性阻塞性肺病 (COPD) 或哮喘，需要定期使用类固醇吸入器或药物 - 糖尿病 - 肾脏疾病 - 肝脏疾病 - 因疾病（如 HIV）导致的免疫力降低 - 因治疗（如类固醇或癌症治疗）导致的免疫力降低 - 补体紊乱（补体系统是免疫系统的重要组成部分，有助于抵抗感染）
瑞典的冠状病毒战略：公共卫生机构和争议的地点
1医学，口头和生物技术科学系，加布里埃尔·德·安努齐奥·奇特·佩斯卡拉大学，意大利66100 Chieti； adriano.piattelli@unich.it 2福吉亚大学临床与实验医学系，意大利71100 Foggia； vitocarlo.caponio@unifg.it（v.c.a.c.）; lorenzo.lomuzio@unifg.it（l.l.m.）3临床专业和牙科科学系，马尔凯理工大学，意大利安科纳60121； marcomascitti86@hotmail.it 4 Fondazione Villa Serena per la Ricerca, Citt à S. Angelo, 65121 Pescara, Italy 5 Casa di Cura Villa Serena, Citt à S. Angelo, 65121 Pescara, Italy 6 Department of Biomedical Sciences and Public Health, Marche Polytechnic University, 60121 Ancona, Italy; c.rubini@univpm.it 7奇特·佩斯卡拉大学医学与牙科创新技术系，意大利66100 Chieti； emily.capone@unich.it（E.C。）; g.sala@unich.it（g.s.）8高级研究与技术中心（CAST），通过Polacchi 11，66100 Chieti，意大利 *通信：v.perrotti@unich.it;电话。 ： +39-32-9627-6602†这两位作者同样贡献。8高级研究与技术中心（CAST），通过Polacchi 11，66100 Chieti，意大利 *通信：v.perrotti@unich.it;电话。： +39-32-9627-6602†这两位作者同样贡献。
在体内靶向肝癌与组织和核... 社论：理解和弥合神经形态计算与机器学习之间的差距 糖尿病内皮微型疾病和肺功能障碍 o r i g i n a l r e s a r c h osu-03012破坏了Akt信号，并防止子宫内膜癌在体外和体内 研究文章通过影响免疫浸润和浸润 o r i g i n a l r e s a r c h r c h血小板模拟药物递送纳米颗粒，用于增强乳腺癌的化学疗法治疗 将降压药用作癌症的共同疗法 针对人类和农场动物中病毒疾病的植物性疫苗 瑞典的冠状病毒战略：公共卫生机构和争议的地点 通过宿主的组合抑制人冠状病毒 抗体 - 药物结合疗法在头颈癌中的治疗潜力：系统评价 与帕金森氏病相关的药物重新利用策略
在通向人工通用智能（AGI）的道路上，已经探索了两种解决方案路径：神经科学驱动的神经形态计算，例如尖峰神经网络（SNNS）和计算机科学驱动的机器学习，例如人工神经网络（ANNS）。由于数据的可用性，高性能处理器，有效的学习算法以及易于使用的编程工具，ANN在许多智能应用程序中都取得了巨大的突破。最近，SNN由于其生物学的合理性和实现能量效率的可能性而引起了很多关注（Roy等，2019）。然而，与“标准” ANN相比，由于准确性较差，因此他们不在进行持续的辩论和怀疑中。性能差距来自多种因素，包括学习技术，基准测试，编程工具和执行硬件，SNN中所有这些都不像ANN域中的那样发达。为此，我们提出了一个研究主题，名为“理解和弥合神经形态计算和机器学习之间的差距”，在计算神经科学的神经科学和边界的边界，以收集有关神经形态计算的最新研究和机器学习，以帮助理解和弥合所提到的差距。我们总共收到了18份意见书，并最终接受了其中的14份。这些接受论文的范围涵盖了学习算法，应用程序和有效的硬件。
大型疫苗接种诊所的SOP.PDF-公共卫生机构
Training slideset: https://khub.net/documents/135939561/390853656/COVID+Core+training+slideset.p ptx/99fdae1f-18fa-d245-10eb-7acf59e836ad?t=1606474747025 E-learning programme: https://www.e-lfh.org.uk/programmes/covid-19-vaccination/ COVID-19: vaccinator training recommendations https://www.gov.uk/government/publications/covid-19-vaccinator-training- recommendations COVID-19: vaccinator competency assessment tool https://www.gov.uk/government/publications/covid-19-vaccinator-competency-competency-评估 - 评估 - 兼兼兼核 - 确认疫苗接种的指导中心，用于管理与辉瑞（Pfizer Biontech）疫苗接种过敏反应的疫苗，以辉瑞（Pfizer Biontech）疫苗接种 https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachm ent_data/file/940565/Information_for_Healthcare_Professionals_on_Pfizer_BioNTech _COVID-19_vaccine.pdf Green book chapter: https://www.gov.uk/government/publications/covid-19-the-green-book-book-book-chapter-14a