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World File Search System趋向于
探索儿童基本疫苗接种覆盖率的趋势和决定因素：41 年的经验证据
疫苗接种被广泛认为是一项健康策略中最重要的预防措施之一。本文研究了1980年至2020年期间94个国家儿童基本疫苗接种覆盖率的趋势，以及哪些国家和时间相关的决定因素可能影响了儿童免疫接种率（1 剂 BCG、1 剂和 3 剂 DTP（白喉、破伤风、百日咳）、1 剂麻疹和 3 剂脊髓灰质炎）。我们确定了影响免疫的经济、不平等、人口、健康、教育、劳动力市场、环境和政治稳定因素。为此，我们使用了世界卫生组织和联合国国际儿童紧急基金会 (UNICEF) 年度覆盖率估计数据。实证分析包括广义估计方程模型，以评估免疫率与社会经济因素之间的关系。此外，我们遵循 Barro 和 Sala-i-Martı´n 方法来识别条件收敛。我们的研究结果表明，免疫接种率与人均 GDP 以及由熟练医护人员接生的婴儿之间存在最强的正相关关系。此外，我们的研究还表明存在条件收敛，表明各国趋向于不同的稳定状态。本研究为研究儿童疫苗接种覆盖率的决定因素提供了新的见解，并为卫生政策提供了重要启示。
使用认知工作分析部署协作数字...
法国南布列塔尼大学 STICC 实验室。电子邮件：clement.guerin@univ-ubs.fr Mohammed Hamzaoui 法国南布列塔尼大学 STICC 实验室。电子邮件：mohammed.hamzaoui@univ-ubs.fr Nathalie Julien 法国南布列塔尼大学 STICC 实验室。电子邮件：nathalie.julien@univ-ubs.fr 数字孪生是一种通过其各种应用扩展制造商可能性的技术，特别是在预测性维护的应用方面。在工业 4.0 的背景下，数字孪生等技术代理趋向于更具自主性。事实上，它的一个特点在于它能够部分或全部作用于其物理对应物。因此，有必要将数字孪生和人类代理视为合作代理。从这个角度来看，在部署数字孪生时，数字孪生和人类代理之间的决策循环是必要的。 JUPITER 项目旨在开发数字孪生，用于预测性维护 SCAP 平台（一条生产线）。本文的目的是展示认知工作分析 (CWA) 如何有助于定义数字孪生和人类之间的决策活动分配。应用了两种 CWA 分析：工作领域分析 (WDA) 以及使用其工具上下文模板活动 (SOCA-CAT) 的社会组织与合作分析。WDA 确定的功能突出了合作代理之间的分配决策
图形摘要
我们的目的是将离散事件模拟作为晶粒生长的细胞自动机模型的有效和数值准确的计算方法。为此，我们为两个知名模型开发了两个简单但相关的模拟器。我们的第一个模拟器实现了Raabe [1，2]以离散事件形式引入的概率细胞自动机。此细胞自动机以过渡概率模拟生长速率，如果计算以固定步骤进行，则构成伯努利过程。由于步长趋于零，因此此伯努利过程趋向于泊松过程。在此示例中，我们展示了离散事件模拟如何以其极限（即作为泊松过程）实现该模型，从而消除了Bernoulli近似中的数值错误。同时，我们在时间步进模型中演示了一个加速度，该模型随着时间阶梯式模型的缩小而增加。我们的第二次模拟是晶粒生长的偏心平方模型的离散事件实现[3，4]。通常会通过离散的时间模拟实现此模型，为此，必须选择时间步。一个大的时间步骤以增加错误的成本来改善执行时间，这表现为同时捕获事件的形式，这些事件不会发生在物理
基于四...
为了实现经济发展与环境利益之间的双赢局势，本文构建了一个四方进化游戏模型，包括政府，两个同质港口和基于进化游戏理论的运输公司。根据雅各比矩阵，通过计算四方的回报矩阵并复制动态方程，我们研究并讨论了五个不同情况下模型的可能稳定点。使用MATLAB模拟游戏，并选择相关参数进行灵敏度分析。结果表明，当政府不执行政策时，环境利益将最大化，并且港口和航运公司使用岸上电气系统（即稳定点E12（0,1,1,1,1））。同时，通过分析端口尺寸敏感性，当t = 1.116时，大规模的端口演化趋向于0，而小规模的端口则上下闪烁，从而得出这样的结论，即小规模的端口具有更大的潜力来实施岸上的负责人，并能够获得较快的福利效果。这项研究为实施岸上电气系统提供了理论支持，同时指出了政府在促进岸上电动机开发中的关键作用。它提供了参考，以有效促进在减少碳排放量的情况下使用岸上电动机的使用，这对于在小型端口中实施海岸电气尤其重要，并有助于最大程度地提高港口操作的环境利益。
MIT 开放存取文章 空间内的灵活设计...
许多太空和地面望远镜的提案都趋向于更大的主镜孔径直径，部分原因是天体物理学界希望发现类似地球的系外行星。尽管地面望远镜的尺寸可以继续增大，但太空望远镜受到单个运载火箭整流罩尺寸的限制。为了实现越来越大的太空望远镜，必须考虑在轨组装。这项工作旨在通过评估包含不同发射平台的太空望远镜架构，了解灵活设计方案对太空组装望远镜任务的前期和长期成本的影响。分析了一个 20 米望远镜的概念，并使用结构、光学、热、发射和轨迹子系统的模型来探索灵活设计对望远镜的发射成本和相对或比较复杂性的影响。探讨了发射模块不确定性的影响，并分析了灵活的设计概念，以确定在考虑不确定性后在估计成本和复杂性方面更有利的替代设计概念。分析结果表明，应在概念开发阶段的早期探索在空间望远镜架构的范围和时间上都具有灵活性的设计概念，特别是那些使用现有望远镜任务的传统设计方面的设计概念，并且可能为现有的空间组装望远镜概念提供更好的替代方案。
奇异量子台球的多重分形特征函数
摘要：尽管数学文献中关于量子混沌的大量研究都集中在量子遍历性和疤痕等现象上，但在严格层面上，人们对形态更复杂的特征函数的存在知之甚少。物理学文献推测，动力学介于某些状态之间的量子系统（例如，在 Anderson 局部特征函数和非局部特征函数之间的过渡中，或在经典动力学介于可积性和混沌之间的系统中）的特征函数具有多重分形、自相似结构。迄今为止，在量子混沌的背景下，尚未获得关于此类系统的严格数学结果。我们在此首次严格证明，对于一类被广泛研究的中间量子系统，存在多重分形特征函数。具体来说，我们推导出半经典极限下与算术 ˘ Seba 台球的特征函数相关的 Renyi 熵的解析公式，因为相关特征值趋向于无穷大。我们还证明了更一般的非算术台球基态的多重分形性，并通过与 Epstein zeta 函数的函数方程建立联系，表明该状态下的分形指数满足与物理学文献中预测的对称关系类似的对称关系。
采用西门子燃气轮机发电
如今，燃气轮机在应对全球变暖威胁和使能源更加绿色方面发挥着至关重要的作用。燃气轮机属于最清洁的化石燃料发电解决方案，通过提供可靠的按需电力，非常适合管理不断增加的可再生能源负载的间歇性。随着电气化趋向于完全脱碳，氢经济开始展开，燃气轮机将继续成为电网中更重要的元素。通过燃烧氢气作为燃料，无论是通过共燃还是完全取代天然气，燃气轮机都可以提供低碳甚至无碳的电力解决方案。燃气轮机在实现从化石燃料到脱碳电力系统的平稳过渡方面发挥着另一个关键作用，因为它们提供高度灵活和可调度的发电，以支持主要由间歇性可再生能源主导的电网。这些能力使燃气轮机非常适合帮助满足世界能源理事会的安全、负担得起和环境可持续能源的三难困境。未来，增加使用氢燃料将使全球数千台燃气轮机运行装置转变为可靠且环境可持续的脱碳剂。因此，现有燃气轮机发电厂和即将开发的发电厂的所有者可以对其发电厂在支持未来能源转型方面发挥的作用充满信心。
生活
摘要：RASOPARIES是由影响RAS-MAPK信号通路的遗传变异引起的一组综合症，这对于细胞对各种刺激的反应至关重要。这些变体在功能上趋向于途径过度活化，从而导致各种宪法和镶嵌条件。这些综合征表现出重叠的临床表现，并具有先天性心脏缺陷，肥厚性心肌病（HCM）和淋巴发育不良，作为主要临床特征，具有高度可变的患病率和严重性。可用的治疗主要是针对症状的。然而，最初是用于癌症治疗的最初开发的MEK抑制剂（MEKIS），以靶向这些疾病中发生的进化方面是一个有希望的选择。动物模型表现出令人鼓舞的结果，以治疗包括HCM和淋巴异常在内的各种rasopathy表现。临床报告还提供了第一个证据，以支持Meki，尤其是Trametinib的有效性，以治疗与这些疾病相关的威胁生命的疾病。尽管如此，尽管有显着改善，但仍有不利事件需要仔细监控。此外，有证据表明多种途径可以导致这些疾病，这表明当前需要更准确地了解该疾病的潜在机制，以采用有效的靶向治疗。总而言之，尽管Meki在管理危险生命的并发症方面有希望，但需要专门的临床试验来建立量身定制的标准化治疗方案，以考虑到每个患者的个人需求并赞成个性化治疗。
CB(4)547/2024(08)
香港基因组计划 目的 本文件提供背景资料，并概述卫生事务委员会委员就香港基因组计划所表达的主要意见和关注。 背景 2. 基因组是细胞内发现的完整遗传物质（即 DNA）。每个人的基因组都是独一无二的。除了决定一个人的身体特征外，基因组还能提供信息，说明为何一个人容易患上某些疾病，以及哪种治疗方法对该人更有效。基因组医学利用基因组数据支持临床治疗，从而带来以下好处：诊断更精准，避免不必要的检查，治疗更个性化，更好地预测病情发展，有更多机会探索新药物和治疗方法，以及更有效的预防疾病的方法。国际上正趋向于引入大规模基因组测序项目，以促进临床和科学发展。 3. 鉴于基因组医学对未来医学发展的重要性，政府于 2017 年 12 月任命了基因组医学督导委员会（“督导委员会”），领导有关香港发展基因组医学的策略的研究。根据督导委员会的建议，行政长官于2018年《施政报告》中宣布推出香港智库计划，并于2019-2020年《财政预算案》中预留12亿元作相关用途。
已发布版本的引文 (APA)：Dudurych, I.、Garcia-Uceda, A.、Saghir, Z.、Tiddens, H. A. W. M.、Vliegenthart, R. 和 de Bruijne, M. (2021)。根据初始气道分割创建人工智能训练集。欧洲放射学实验，5(1)，第 54 条。https://doi.org/10.1186/s41747-021-00247-9
气道分割对于肺部疾病研究很重要，但需要训练有素的专家花费大量时间。我们使用公开可用的软件来改进从人工智能 (AI) 工具获得的气道分割，并重新训练该工具以获得更好的性能。使用之前在丹麦肺癌筛查试验和 Erasmus-MC Sophia 数据集上训练过的 3D-Unet AI 工具从低剂量胸部计算机断层扫描中获得 15 个初始气道分割。在 3D Slicer 中手动校正分割。校正后的气道分割用于重新训练 3D-Unet。自动获取气道测量值，包括从分割中每代计数、气道长度和管腔直径。每次扫描校正分割需要 2 – 4 小时。与初始分割相比，手动校正的分割具有更多分支（p < 0.001）、更长的气道（p < 0.001）和更小的管腔直径（p = 0.004）。与初始分割相比，重新训练的 3D-Unets 的分割趋向于更多分支和更长的气道。从第 6 代开始，气道的变化最大。手动校正可显着改善分割，并且可能是一种有用且省时的方法，可以提高特定医院或研究数据集上的 AI 工具性能。