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意大利某省份的一项为期 18 个月的队列研究显示，接种 COVID-19 疫苗不会增加潜在相关严重不良事件的风险
摘要：这项针对意大利某省全部人口的队列研究评估了不同 COVID-19 疫苗接种状况下潜在疫苗相关严重不良事件 (PVR-SAE) 的发生率。从 2021 年 1 月到 2022 年 7 月，我们从国家医疗保健系统官方数据中提取了因多种心血管疾病、肺栓塞和深静脉血栓形成导致的所有死亡和住院病例。在随访期间，5743 人死亡，2097 人因 PVR-SAE 住院。与未接种疫苗的受试者 (n = 56,494) 相比，接种疫苗的受试者 (n = 259,821) 的全因死亡、非 COVID 死亡或任何 PVR-SAE 风险没有增加。这些结果在性别、年龄段、疫苗类型和 SARS-CoV-2 感染状况之间保持一致，在调整年龄、性别、SARS-CoV-2 感染和特定合并症的 Cox 模型中没有变化。在感染人群中，任何剂量的疫苗都与死亡和 PVR-SAE 的可能性较低有关。在未感染人群中，接种一剂或两剂的受试者大多数结果的发生率明显较高，这可能是由于意大利针对接种少于三剂的未感染受试者的限制政策引入了较大的选择偏差。总之，COVID-19 疫苗接种与死亡率或特定 PVR-SAE 发生率的增加无关。有必要进行进一步研究以评估 COVID-19 疫苗的长期安全性。
省级经济预测 - 道明银行
• 2024 年加拿大各地区的情况与预期基本一致，大部分草原省份和大西洋省份引领经济增长，而安大略省、不列颠哥伦比亚省和魁北克省则落后。 • 今年年底，许多地区的经济增长和就业增长势头都比我们 9 月份预测的要强一些。然而，由于美国新政府征收关税，加拿大的增长下行风险抵消了反映这种积极影响的 2025 年省级增长预测的任何上调。 • 当选总统威胁对加拿大出口产品征收 25% 的全面关税。我们认为加拿大将设法避免这种结果，部分反映了其对美国的出口以能源为主。不过，由于关税威胁可能持续存在，这一区域预测仍包含一些对投资和招聘的寒意。 • 重要的是，没有一个省份能够逃脱加拿大和美国贸易冲突的影响，美国出口占阿尔伯塔省、新不伦瑞克省和安大略省的 80-90% 左右，不列颠哥伦比亚省和萨斯喀彻温省的 50-60% 左右。除了出口关税的直接影响外，各省还会因其他贸易伙伴的损失而受到打击。爱德华王子岛、萨斯喀彻温省和曼尼托巴省的进口商品中，美国进口占了相当大的份额，如果加拿大也征收关税，这些省份可能会面临通胀压力。 • 该国的人口增长将在未来两年内停滞，因为计划减少非永久居民 (NPR) 数量，并缩减其年度永久移民目标。安大略省、不列颠哥伦比亚省和魁北克省的人口增长可能会以最快的速度回落。与此同时，草原省和一些沿海省份持续的负担能力优势仍将吸引跨省移民。 • 未来几个月，加拿大联邦政府将推出一系列刺激措施，安大略省也将在新年推出自己的措施。考虑到持续的降息，我们预计尽管人口增长放缓，但各省的消费支出增长将加快。债务负担最重的省份，即不列颠哥伦比亚省、安大略省和阿尔伯塔省，应该会从宽松的政策中受益匪浅。全国各地的房地产市场也将受益于联邦的支持性措施和逐渐下降的短期利率。
电动汽车活动的机会和支持措施
•EEC 3省•SEZ 10省•4个特殊经济走廊•南部边界省•20个拥有最低收入的省份•工业庄园/地区/地区•科学与技术公园（TSP，Food Innopolis，Space Krenovation Park）•EEC 3省•SEZ 10省•4个特殊经济走廊•南部边界省•20个拥有最低收入的省份•工业庄园/地区/地区•科学与技术公园（TSP，Food Innopolis，Space Krenovation Park）
引用：Kamana E，Zhao J，Bai D.使用LSTMSEQ2SEQ深度LEAL
►►事实证明，气候因素的使用是有效预测疟疾发生率的预测因素，并显着影响了拟议的长期记忆序列序列（LSTMSEQ2SEQ）模型，以捕获季节性模式和趋势模式和趋势和预测疟疾的发生。 ►►►典型的机器学习模型很难预测长期的依赖性，并且单个LSTM捕获过去的过去事件并使用它们来预测未来的价值，甚至很难。 通过组合可以预测多个时间步长而不是具有多任务单元格的专门LSTM单元，LSTMSEQ2SEQ解决了此问题。 ►►lstmseq2seq比其他使用的深度学习模型需要更多的时间进行培训。 在我们研究中使用的四种类型的疟原虫中，从头开始训练LSTMSEQ2SEQ。 其他模型需要几个小时到几天才能使用疟疾病例和气象变量数据进行训练。 在许多省份，LSTM的速度比LSTMSEQ2SEQ模型快七倍。 但是，在疟疾病例较少的省份中的影响并不显着。 ►►由于缺乏其他相关潜在的非气候因素，我们无法通过本研究中的任何模型在某些省份获得准确的预测。►►事实证明，气候因素的使用是有效预测疟疾发生率的预测因素，并显着影响了拟议的长期记忆序列序列（LSTMSEQ2SEQ）模型，以捕获季节性模式和趋势模式和趋势和预测疟疾的发生。►►►典型的机器学习模型很难预测长期的依赖性，并且单个LSTM捕获过去的过去事件并使用它们来预测未来的价值，甚至很难。通过组合可以预测多个时间步长而不是具有多任务单元格的专门LSTM单元，LSTMSEQ2SEQ解决了此问题。►►lstmseq2seq比其他使用的深度学习模型需要更多的时间进行培训。在我们研究中使用的四种类型的疟原虫中，从头开始训练LSTMSEQ2SEQ。其他模型需要几个小时到几天才能使用疟疾病例和气象变量数据进行训练。在许多省份，LSTM的速度比LSTMSEQ2SEQ模型快七倍。但是，在疟疾病例较少的省份中的影响并不显着。►►由于缺乏其他相关潜在的非气候因素，我们无法通过本研究中的任何模型在某些省份获得准确的预测。
西开普省经济概况
西开普省经济增长1.9%，而上一季度则萎缩了0.7%。该省本季度实际国内生产总值(GDP)为6597.9亿南非兰特，超过了疫情前的水平(2019年第四季度为6515.6亿南非兰特)。值得注意的是，这是2015年第一季度至2022年第三季度期间录得的最高值。2022年第三季度，南非全境九个省份均录得正经济增长。西开普省的增长率为1.9%，在九个省中排名第四，高于南非的1.6%。另一方面，豪登省的增长率最低，为1.0%，其次是东开普省(1.3%)和西北省(1.6%)。西开普省是南非九个省中经济规模第三大的省份。 2022 年第三季度，该省对南非 GDP 的贡献约为 14.2%。豪登省 (35.2%) 和夸祖鲁-纳塔尔省 (16.3%) 是这一时期对国民产出贡献最大的两大省份。
在西里兰卡西部省份的钩端螺旋体病患者样本中检测到的钩端螺旋体探究的新型FLAB基因变异
已描述了四种flab1，flab1，flab2，flab3和flab4）的同种型[35]。，大多数研究都将FLAB2基因作为其靶标[26，28]。钩端螺旋体的鞭毛细丝，显示一个复杂的结构，该结构由由鞘蛋白（281至285个氨基酸）制成的中心核心组成，周围环绕
不列颠哥伦比亚省经济近期表现评估
1990 年至 2018 年，与加拿大其他省份相比，不列颠哥伦比亚省的净通胀调整后资本支出增长率高于平均水平。事实上，从 1990 年到 2014 年，不列颠哥伦比亚省的总固定资产净投资年均增长率排名第二，仅次于阿尔伯塔省。虽然 2014 年至 2018 年的平均年增长率与 1990 年至 2014 年相比有所下降，但与大多数其他省份相比，降幅相当小。不列颠哥伦比亚省的总固定资产净投资年均增长率同样排名第二，仅次于纽芬兰和拉布拉多省。 2 在某种程度上，资本投资率的变化预示着各个省份竞争力的变化，这些数据表明，过去二十年里，不列颠哥伦比亚省一直是加拿大一个相对有吸引力的商业地点，特别是在2014年之后，而当时加拿大大多数其他地区的投资表现明显恶化，尤其是阿尔伯塔省，因为该省的石油和天然气勘探活动严重萎缩。
