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制定英国专业公共卫生劳动力2025-2030
鉴于未来大流行的许多现实威胁，以及从以前的大流行中学习，因此有必要增加专家和通才健康保护劳动力。在英格兰，这应该包括增强EPR，IPC和免疫的ICS劳动力能力和能力。在可预防疾病建模，疫苗策略，疫苗开发和劳动力能力以及交付能力方面投资和优先考虑劳动力至关重要。这将防止可预防疫苗的疾病复兴，支持爆发反应并减少覆盖范围的不平等现象。应该进行更大的教育/培训，以建立能力，以防止和减轻与抗菌素抵抗和医疗保健相关感染相关的风险，通过更好地预防和控制各级感染。这应该超越专业公共卫生顾问，并为在公共卫生技能框架的第3至6级的人们提供清晰的职业途径，以解决接触跟踪等领域。应该对疫苗接种的建模和发展以及专业现场流行病学培训（FET）的作用进行更多的教育和培训。ukhsa和权力下放的国家的其他国家公共卫生机构在该领域中提供系统领导和主题专业知识，但在国家，地区和地方一级之间的协调性更高，而对公共卫生和地方当局的董事的作用提高了，最值得注意的是在英格兰。
VITRON：用于理解的统一像素级视觉 LLM......
我们提出了 V ITRON，一种通用的像素级视觉 LLM，旨在全面理解、生成、分割和编辑静态图像和动态视频。V ITRON 建立在 LLM 主干之上，在其前端模块中集成了用于图像、视频和像素级区域视觉效果的编码器，同时采用最先进的视觉专家作为其后端，通过它 V ITRON 支持一系列视觉端任务，涵盖从低级到高级的视觉理解到视觉生成。为了确保从 LLM 到后端模块的消息传递有效和精确以进行函数调用，我们提出了一种新颖的混合方法，同时集成离散文本指令和连续信号嵌入。此外，我们为 V ITRON 设计了各种像素级时空视觉语言对齐学习，以达到最佳的细粒度视觉能力。最后，建议使用跨任务协同模块来学习最大化任务不变的细粒度视觉特征，增强不同视觉任务之间的协同作用。 V ITRON 演示了 12 多个视觉任务，并在 22 个数据集上进行了评估，展示了其在四个主要视觉任务集群中的广泛能力。总体而言，这项工作阐明了开发更统一的多模态通才的巨大潜力。
鸟类肺Mycobiome：肺摄入群落的系统发育和生态驱动因素及其潜在病原体
脊椎动物肺部包含多种微生物群落，但鲜为人知的是社区组成或其对健康的后果的原因。肺微生物组组装，例如分散，协同进化和宿主开关。然而，肺微生物组的比较调查很少，特别是对于真菌成分，是mycobiome。区分真菌分类群是通才或专业共生体，潜在的病原体或偶然吸入的孢子，这是迫切的，因为有很高的新兴疾病潜力。在这里，我们提供了禽肺菌落体的第一个特征，并测试了环境，系统发育和功能性状的相对影响。我们使用了195个肺样本中的元法编码和培养，代表20个家庭中的32种鸟类。我们确定了532个真菌分类群（Zotus），其中包括许多机会病原体。这些主要由门comycota（79％）组成，其次是basidiomycota（16％）和粘膜瘤（5％）。酵母和类似酵母菌的类群（Malassezia，Filobasidium，saccharomyces，Meyerozyma和Aureobasidium）和丝状真菌（cladosporium，cladosporium，externaria，neurospora，fusarium和spergillus）很丰富。肺Mycobiomes受环境暴露的强烈影响，并通过宿主身份，性状和系统发育亲和力进一步调节。我们的结果暗示了迁移性鸟类作为机会性致病真菌的长距离传播的潜在向量。
专业人员_代理数字创新开发人员_PD_2024.docx
我们的战略目标 ● 培养具备基础和临床科学基本能力的通才毕业生，使他们为在医院或社区环境中担任初级医生做好准备，同时培养追求专业培训所必需的远见、国家和职业需求意识、动力和毅力。 ● 培养具备终身学习所需技能和动力的毕业生。 ● 让学生在社区内学习，培养具有强烈社区实践倾向的毕业生。 ● 培养在医学实践中具有社会责任感和道德责任感的毕业生。 ● 提供国际通用的医学课程，同时为学生提供经验，使他们能够本地化学习成果。 ● 扩大进入医学研究的渠道，让学生尽量减少学习医学时通常会遇到的社会、地理、家庭和经济干扰。 ● 利用当前新兴的信息技术提供学习资源，让学生能够在各种环境中灵活学习，以完成学业。 ● 在整个课程中发挥核心作用，利用学生社区执业临床医生的经验、榜样作用和指导能力，辅以高质量的教育资源，帮助学生和毕业生实现个人和职业发展。 ● 积极与其他地区培训机构建立联系和合作，促进萨摩亚和太平洋地区卫生科学本科和研究生培训的发展。 ● 促进萨摩亚和太平洋地区医疗保健专业人员的持续专业发展。
使用...
作为新热带淡水的面部令人震惊的生物多样性丧失，迫切需要更有效，准确的生物监测工具，而这些工具比传统方法需要更少的分类专业知识。虽然对水或沉积物环境DNA（EDNA）的分析已迅速越来越受欢迎，但越来越多的研究正在研究“天然采样器” - 通过其喂养行为汇总Edna的生物 - 作为生物监测的工具。在这里，我们研究了大型新热带河流中丰富且分布广泛的淡水虾是否可以提供可靠的局部鱼类组合的快照。对虾饮食DNA的多标记元法码分析显示，研究区域的10天库存含量如此之多，而物种是监视计划中常用的基于Gillnet的方法的近三倍。这些有害生物的通才和机会喂养行为允许以大小的大小来检测广泛的物种，包括被传统的基于吉尼特的调查所忽略的小型。此外，由于近乎详尽的条形码参考数据库的可用性，大多数鱼类群都在物种水平上识别出来。随着分子分析的成本和速度继续降低，采样和加工的相对易于性使得该方法特别适合进行快速的生物多样性评估，并检测人类植物干扰的局部生态系统影响，互补观察方法，互补可提供对丰度，生物群，生物群和条件的数据。
社会工作硕士学生手册政策和......
欢迎来到犹他谷大学社会工作硕士课程！您已做出从事社会工作的重要决定。社会工作是一项根植于几乎所有行业的职业。这是一个非常崇高的职业，旨在帮助那些往往被社会忽视的人。社会工作旨在通过教育专业、道德和高技能的个人来使被剥夺权利的人变得高尚。这是一个具有挑战性的课程，但您被选中成为 MSW 课程的一部分，因为您表现出致力于帮助弱势群体、促进社会正义和尊重个人价值的承诺。您将有很多机会参与应用学习，获得学术知识，并成为一名有才华的专业人士。犹他谷大学的 MSW 毕业生准备在精神卫生机构、医院、妇女庇护所、儿童福利、成瘾和其他为有需要的人服务的有趣机构中工作。我们很高兴您成为犹他谷大学社会工作大家庭的一员，并祝您在未来两年一切顺利。 UVU MSW 课程于 2017 年获得社会工作教育委员会 (CSWE) 的初步认证。UVU MSW 被认证为高级通才课程。UVU MSW 课程旨在通过促进专业能力发展的课程和实地体验来完成其使命并实现其目标。基于能力的教育是一种以结果为导向的课程设计方法。能力是可衡量的实践行为，包括社会工作知识、价值观和技能。结果方法的目标是让学生和毕业生展示能力在个人、家庭、团体、组织和社区实践中的整合和应用。这些标准由社会工作教育委员会 (CSWE) 教育政策和教育标准 (2022) 制定。
森林生态与管理
全球生物多样性的下降影响了欧洲森林，涉及许多树种和居住在森林的威胁动物。越来越需要一种综合方法，将森林结构和多核心多样性联系起来，以维持森林生态系统的多功能性。我们调查了森林结构，枯木元素，冠层属性和与树木相关的微型人蝙蝠与意大利东北部阿尔卑斯山的鸟类社区之间的关系。我们收集了40种森林地块的森林属性，蝙蝠和鸟类数据，其中包括森林类型的多样性。为了评估每个森林属性变量的不同贡献，我们使用广义和线性模型进行了两步统计分析，包括BAT和鸟类分类学和功能多样性指数作为响应变量。我们的发现表明，蝙蝠和鸟类对森林结构特征变化的反应不同。具体来说，在较高的树木和枯木量较高的森林中，蝙蝠物种的丰富度更高。在大量粗糙的枯木和树桩的森林中，鸟类社区的香农多样性指数较高。此外，带有成熟树木，间隙和异质直径分布的地块促进了蝙蝠和鸟类的通才物种的存在，而与树木相关的微栖息地的丰度对于这两个分类群并不重要。这项研究表明，高山森林中蝙蝠和鸟类的最佳栖息地条件是多方面的。通过适应森林管理干预措施来促进森林林分内的独特元素和复杂的森林结构，将增强多核心森林生物多样性的保护。
微生物代谢中的渗透和生活方式过渡
†dv（dv2121@cumc.columbia.edu）摘要微生物物种的对应关系在其代谢特性，基因组组成和生态分布方面具有显着的多样性。系统生物学的一个核心挑战是了解细菌的基因组，代谢和表型特性之间的关系。但是，目前尚不清楚代谢网络的结构如何定义并反映了整个生命树中各种细菌物种的生活方式。通过分析细菌的数千种基因组规模的代谢模型，我们发现了它们在约800个代谢反应或约2000蛋白质编码基因上在独立碳源上生长的渗透样过渡。观察到的过渡的特征是代谢网络功能连通性的显着变化主要与中央碳代谢和TCA循环的完成有关。引人注目的是，细菌的实验观察到的表型特性在过渡下和之上也表现出两种明显不同的状态。物种在过渡时代以下具有代谢网络大小的物种通常是强制性共生体，并且需要复杂的最小培养基才能生长。相比之下，网络高于过渡的物种主要是自由生活的通才。观察到的渗透转变也反映在多种其他基因组特性中，例如，调节基因的比例大大降低了过渡到过渡的低于过渡的新代谢表型的较高的可变性。此外，我们发现来自公正的环境宏基因组测序的细菌基因组大小的分布也反映了与观察到的过渡相对应的基因组簇。总体而言，我们的工作确定了微生物代谢和生活方式的两个质量不同的制度，其特征在于其代谢网络的不同结构和功能特性。
autoFac：永久机器人机器
摘要 - 目前缺乏完全自主的capabilies，尤其是在任务知识不完整且最佳的机器人解决方案无法预先设计的情况下。进化机器人技术，人工生活和体现的人工智能的交集提出了一种有希望的范式，用于产生适合在未探索，远程和危险环境中长期适应的多任务问题解决器。为了解决不断发展的机器人系统的自动化，我们提出了完全自主的，体现的人工生活工厂和实验室，该工厂和实验室位于各种环境中，作为多任务解决方案。这种综合的工厂和实验室将是自适应的解决方案设计师，并通过加速的人工进化产生了用途的物理机器人，可以尝试不断发现新任务。这样的任务将是在长期（数十年）内（几天）的任务目标实现的垫脚石。而不是纯粹是投机性的，不必要的技术来实现经验证明这些工厂。目前，尽管没有合适的解决方案，但诸如小行星开采，地形形成，太空和深海勘探等应用中，庞大的科学和企业机会正在等待。所提出的体现的人工生活工厂和实验室，称为：AutoFac，使用由人工进化控制器运行的机器人生产设备，以收集和综合环境信息（来自机器人感觉系统）。autoFac是通才的（可在许多环境中部署），但在这种环境中不断生成专家解决方案 - 永久机器人机器。此类信息与当前的需求和任务目标合并，以创建新的机器人实施例和任务定义，这些定义是环境适应的，并与探索平衡了面向任务的行为。
项目1
项目4-咨询业务Penn Capital Management Company，LLC（“ Penn Capital”）位于宾夕法尼亚州的费城。Penn Capital自1988年以来一直是在SEC注册的投资顾问。Penn Capital的权益由SGAM Advisors LLC（SGAM）和某些Penn Capital Employs持有。自成立以来，宾夕法尼亚资本（Penn Capital）遵循其核心信念，即了解公司的整个资本结构是确定具有最大价值的投资机会的最佳方法。实际上，投资组合经理和研究分析师（“投资团队”）发现，管理固定收益投资组合使Penn Capital成为更好的股权经理，并且管理股票投资组合使Penn Capital成为更好的固定收益经理。整合信贷和股票研究使Penn Capital的团队能够构建一个更全面的马赛克并确定效率低下的安全定价。此过程称为完整的资本结构分析®。Penn Capital的完整资本结构分析®由投资团队执行，该投资团队由资本结构的通才组成，负责了解他们遵循的公司的整个资本结构。所有想法均通过宾夕法尼亚资本的投资委员会审查，投资决策是由高级投资专业人士做出的。Penn Capital试图为其投资组合选择具有最大潜力的证券，以提供客户期望的风险调整后的回报。投资策略：Penn Capital的投资策略专注于微型资本式股票证券，固定收益和高收益证券。截至2023年12月31日，宾夕法尼亚资本管理约17亿美元的管理资产，其中约14亿美元由可酌情管理，并以非危险费用管理约2.61亿美元。投资策略是：