【来稿】新冠疫情若想从大流行过渡到地方病 : 韩民族日报 #韩国疫情#
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郑在勋(音) 嘉泉大学医学院教授

今年以来,新冠病毒奥米克戎变异株在韩国全面扩散后,连日来“确诊病例创新高”的报道似乎预示着危机正在升级。预测流行趋势的相关专家们,也面临着要猜对几月几日会确诊几万例的压力。但在防疫模式已从遏制扩散转变为将损失最小化,各种政策随时变化的情况下,预测准确度必然会降低。尽管如此,疫情预测模型的根本目的也不是预测明天会出现多少确诊病例,而是指出疫情高峰和拐点到来的时间点,提前为调整防疫政策做准备。因为这样就可以确定疫情高峰的医疗资源需求最大值,提前准备疫情所需资源。

韩国多数研究新冠疫情相关专家预测,疫情拐点将在3月初或中旬左右到来,疫情高峰来临时,单日确诊病例将超过25万。然而,确诊病例数并不能准确显示整体感染规模。据评估,到去年为止,韩国仅统计了一半左右的感染病例,而奥米克戎变异株流行后,实际发现确诊病例比例会更低。更重要的是,重症患者数是否会超出目前医疗系统保有的重症床位数。目前预测,虽韩国医疗体系面临巨大挑战,但由于较高的疫苗接种率和口服治疗药的使用,以及奥米克戎变异株的重症率较低,仍在承受范围内。可承受绝大多数患者,与其说这意味着奥米克戎变异株风险较低,不如说这反映出韩国的医疗体系应对上没有其他的方案。

因此,本月以来,韩国的防疫政策也发生了重大转变。首先,防疫政策的根本模式发生了变化。从针对德尔塔变异株以抑制扩散、减少确诊病例数为重点的防疫政策,过渡到容忍扩散,将未来损失降到最低的防疫政策。由于奥米克戎变异株极高的传播能力,再加上未接种者仅占成年人口总数不到5%的情况下没有其他方案,这种政策变化不可避免。也就是说,现防疫政策的转变是不得以而为之。其次,防疫政策模式的改变导致韩国放弃了一直维持的“检测、追踪和隔离”策略。目前基于PCR的检测体系已经不可维持,现场流行病学调查已停止。原本认为准确率不高的快速抗原检测,瞬间成为检测体系的中心。因此,虽扩散加速,确诊准确率却下降了,但很少有人向国民解释这种政策转变带来的意义。

22日,韩国疾病管理厅表示,当前正处于观察奥米克戎传播风险的同时,开始将新冠视为地方病加以管控的阶段。事实上,并不存在区分大流行(Pandemic)和地方病(Endemic)的医学界线。只是随着情况的变化和过去应对的程度,大流行会逐步向地方病过渡。但大流行向地方病过渡有基本的前提条件。首先,人们通过疫苗接种和感染获得抗体,整体免疫水平提高,使确诊病例数显著下降。其次,通过疫苗预防重症、使用口服药、再感染等使重症患者数大幅下降。最后,需要有新冠疫情不再像以前那么危险的认识。为满足以上三个条件,韩国社会付出了巨大的牺牲。而2022年3月,将是考验社会力量和医疗体系极限的严酷时刻。但克服这些严酷考验,恢复日常生活也近在咫尺。
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#计算机视觉[超话]##我爱计算机视觉[超话]##遥感图像##图像检索#

A Novel Self-Supervised Cross-Modal Image Retrieval Method In Remote Sensing

Technische Universitat Berlin

文章介绍一种新的自监督跨模态图像检索方法,目的是:以自监督的方式建立不同模态之间的相互信息模型;保持模态特定特征空间的分布相似;在每个模态内定义最相似的图像,而不需要任何标注的训练图像。

为此,提出一个新的目标,包括三个损失函数,同时:最大化不同模态的相互信息,以保持模态间的相似性;最小化多模态图像图元的角度距离,以消除模态间的差异;增加每个模态内最相似图像的余弦相似度,以描述模态内的相似性。

实验结果表明,在 CM-RSIR 的框架内,与最先进的无监督、自监督和完全监督方法相比,所提出的方法是成功的。值得注意的是,所提出的目标在训练过程中只考虑了两种模式的配对关系。作为一项特色工作,计划在训练过程中加入辅助模态,以进一步提高所提方法对 CM-RSIR 问题的有效性。

已开源:https删://git.tu-berlin.de/rsim/SS-CM-RSIR
论文:https://t.cn/A66hAFTW

#字节28岁员工猝死#我觉得当务之急:1.确定赔偿,确定退房损失,将损失最小化。2.汇总遗产,做好分配。如果生孩子,妻子应该得多少;如果中途打了,妻子应该得多少,这些钱应该有人监督。

昨晚看到疑似字节有人猝死的信息[并不简单]疑似猝死男子吴某28岁,工龄4年。结婚3年,妻子目前怀孕2个月,房贷21000。妻子已准备回江西老家跟母亲生活,说是会把孩子生下来,但是我看未必。现在妻子的诉求就是能否利益最大化的退掉房子,她无力承担房贷。

据吴某妻子爆料,吴某在健身房健身的时候出现了问题,当时公司处理不当,未在第一时间给予救治。后来送去医院,经过1天1夜抢救也没能救回来。

可惜了大好青春,就这么撒手人寰!
#微博新知博主#


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