Anthem HealthKeepers HMO 网络 HealthKeepers HMO 网络包括弗吉尼亚州的大多数提供商和所有医院*。会员无需转诊即可获得服务,但应在 Sydney Health 应用程序或 Anthem.com 上查看提供商查找器,以确保提供商在接受服务之前位于 HealthKeepers HMO 网络中。在弗吉尼亚州以外的提供商处就诊时,HDHP 会员将使用 Anthem 的 Blue Card 全国 PPO 网络。会员将享受网外福利。网内和网外服务有单独的免赔额和自付限额。网内和网外免赔额和自付限额不会相互累积。要搜索州内或州外的网络内提供商,请访问 anthem.com/cova/find-care 并选择“查找 COVA HDHP (HMO) 的护理”。请注意,LabCorp 是 HealthKeepers 的专属实验室。会员应使用 LapCorp 来查找被视为网内的任何实验室。
充分就业既不是一个新概念,也不是经济学家的专属领域。社会上对充分就业的讨论早于经济学作为一门学科出现。1 简单地说,充分就业描述的是一种经济状况,在这种经济状况中,有工作能力而且有工作意愿的劳动者能够获得自己想要的工作和工作时间。现代经济学通常通过引用与稳定通胀相一致的最低失业率理论概念来定义充分就业,该概念被称为 u * (“u-star”),即自然失业率或非加速通胀下的失业率(简称 NAIRU)。2 (见框 1-1。)无论具体的模型或定义如何,如果失业率为 u *,则劳动力处于满负荷状态,所需工人数量(劳动力需求)与愿意以所提供的工资工作的工人数量(劳动力供给)大致匹配。 u * 的值必然大于零,因为即使在充分就业的情况下,也存在所谓的摩擦性失业,即一些求职者(即失业者)处于待业状态,而其他人可能要求雇主不愿支付的工资。一个单独的、具有经济重要性的 u * 概念化方法是,当失业率处于自然率时,对工人的额外需求更有可能引发通货膨胀,而不是提高实际收入。u * 的这种概念回归到菲利普斯曲线所体现的权衡,如上所述——具体而言,两者之间的负相关关系
加利福尼亚成瘾计划的联盟和专业人士建议,建议所有酒精和药物咨询研究计划有关这些说明和批准要求,并提供相同的要求。所有必需的文档必须在完整的申请页面和适用的费用中发送。基于网络或在线教育计划的申请人还必须在申请之前先查看第五条。要申请课程或课程批准,您必须根据要求要求提供信息(本手册中概述)。CCAPP保留审核权(现场访问)审查提供酒精和药物咨询教育的计划或课程。审核可能未经通知。1。申请综合计划批准
近年来,使用脑电图 (EEG) 识别情绪引起了广泛关注。尽管取得了进展,但有限的 EEG 数据限制了它的潜力。因此,生成对抗网络 (GAN) 被提出来模仿观察到的分布并生成 EEG 数据。然而,对于不平衡的数据集,GAN 仅通过模仿代表性不足的少数情绪就难以产生可靠的增强。因此,我们引入了情绪子空间约束的生成对抗网络 (ESC-GAN) 作为现有框架的替代方案。我们首先提出 EEG 编辑范式,将参考 EEG 信号从代表性良好的情绪子空间编辑到代表性不足的情绪子空间。然后,我们引入多样性感知和边界感知损失来约束增强子空间。在这里,多样性感知损失通过扩大样本差异来鼓励多样化的情感子空间,而边界感知损失将增强子空间限制在决策边界附近,而识别模型可能在此受到攻击。实验表明,ESC-GAN 提高了基准数据集 DEAP、AMIGOS 和 SEED 上的情感识别性能,同时防止了潜在的对抗性攻击。最后,所提出的方法为在情感子空间约束下编辑 EEG 信号开辟了新途径,促进了无偏且安全的 EEG 数据增强。
b'Abstract:在石墨烯纳米结构中掺入非苯并丁基基序会显着影响其特性,从而使其对碳基电子中的应用有吸引力。然而,了解特定的非苯基结构如何影响其性质仍然有限,并且需要进一步的研究以充分理解其含义。在这里,我们报告了一种地面合成策略,用于制造非偶氮纳米仪,其中包含五角形和七型甲环的不同组合。通过扫描隧道显微镜和光谱检查研究了它们的结构和电子特性,并补充了计算研究。在AU(111)表面的前体P的热激活后,我们检测到了两种主要的纳米摄影产物。纳米谱烯A A A A嵌入了通过甲基取代基氧化环闭合形成的两个叠氮烯单元,而A A S包含一个叠氮单元和一个石 - 孔缺陷,由氧化环盘纤维和骨骼环形反应组合形成。a a A表现出抗铁磁基态,其磁性交换耦合最高的含量最高的含量含量为纳米谱,并与副产品并存,副产品具有封闭的壳构型,这是由环封元型和环型重新计算反应组合的(b a a a,b a s s s s,b a,b a s,b a,b a s s,b a s s,b s-a和b s s)。我们的结果提供了对包含非苯甲酸基序及其量身定制的电子/磁性的新型NG的单个金原子辅助合成的见解。
随着 D2D 功能的发展以及语音和宽带数据服务的商业化,将释放出更多的收入机会。在该技术的早期阶段,服务将是基本的,仅限于紧急情况和短信。因此,最终用户为这些早期服务付费的意愿可能有限。然而,当数据和语音功能可用时,将会出现一个巨大且可访问的市场。例如,休闲旅行者、农村居民、物联网、急救人员和许多其他希望在有限的地面网络覆盖范围之外保持联系的人的需求将提高市场渗透率和采用率。当覆盖范围遍布全球、连接可靠且数据速度一致时,巨大的收入机会就在眼前。
气候变化对我们的食品系统构成了显着的威胁,它们高度暴露于复杂且不可预测的环境变化,并且更容易受到冲击,气候变化是增加这些系统脆弱性的主要原因。建立气候富裕的粮食系统将使我们能够处理这些冲击,复杂性和不可预测性,这最终有助于粮食安全和可持续的粮食系统。提供全球食品需求的农作物的有限范围使粮食系统更容易受到气候危害的影响。目前,超过50%的消耗卡路里仅来自三种主食(大米,玉米和小麦),留下了历史上被人类利用的各种营养丰富的植物(Hunter等,2019)。被忽视和未充分利用的农作物物种(NUS)作为满足不断增长的全球人口的食物和营养需求的高度有希望的解决方案(Chivenge等,2015)。nus也得到了粮农组织的认可,因为未来的智能食品(FSF)具有未开发的饥饿和营养不良的潜力。nus具有重要的特征,可以在诸如干旱耐受性,适合边缘农业土地的更严格的环境中恢复韧性,并能够使用低成本输入使用来壮成长(Padulosi等,2012; Adhikari et al。,2017)。值得注意的,未被充分利用的农作物物种提供多种供应,调节,文化和支持生态系统服务,以及多种环境和健康共同培养。这些促进了增强的饮食多样性,收入和可持续生计等结果(Mabhaudhi等,2022)。世界各地有足够的证据,强调将被忽视和未充分利用的农作物(NUS)纳入食品系统的重要性,以此作为增强面对气候变化的农业系统弹性的策略。NUS的促进主要取决于研发,收获后处理,新产品开发,增值和为农民创造市场访问。追求增强了非国际NU在粮食系统中的作用,开发
人工智能监管很可能会针对供应链中的多个参与者,以应对不同的风险。人工智能监管还可能涉及事前和事后监管的混合。我们已经看到这种方法有效地应用于其他技术。例如,机动车的使用对个人和公共安全存在重大风险。这些风险在制造商和用户层面得到处理。针对车辆(制造和进口标准)和用户(许可和道路规则)适用不同的法规。制造商和用户都面临事前监管(车辆销售标准、驾驶员持有驾照的要求)和事后监管(产品召回和责任规则、针对用户某些行为的刑法)。这些规则激励最有能力减轻特定伤害风险的一方。有效的人工智能监管将遵循类似的方法。
受控实验发现,使用人工智能执行特定任务的工人的生产力显著提高(产出质量和速度均有所提高)。例如,软件工程师使用基于人工智能的工具编码速度提高了两倍(Kalliamvakou 2022);专业写作任务的完成速度显著加快(Noy 和 Zhang 2023);使用人工智能工具后,呼叫中心接线员的生产力提高了 14%(Brynjolfsson、Li 和 Raymond 2023)。此类研究通常发现,经验最少或生产力最低的工人的生产力增幅最高(Brynjolfsson、Li 和 Raymond 2023;Noy 和 Zhang 2023)。一项评估基于人工智能的算法是否能胜过医学生对神经外科病房的审核的研究发现,与使用相同数据集的学生相比,该算法在更短的时间内产生了更多建议,并且事实准确性更高(错误率为 0%)(Brzezicki 等人,2020 年)。
1 Aniti, Lori 和 Smith, Susanna。2023 年 10 月 30 日。加州的太阳能和风能发电量削减正在增加。美国能源信息署。https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=60822 2 Gill, Liz、Gutierrez, Aleecia 和 Weeks, Terra。2021 年。2021 年 SB 100 联合机构报告,在加州实现 100% 清洁电力:初步评估。加州能源委员会。https://www.en- ergy.ca.gov/publications/2021/2021-sb-100-joint-agency-report-achieving-100-percent-clean-electricity 3 加州能源委员会。2023 年 10 月 24 日。加州能源存储实现前所未有的增长,这是该州清洁能源转型的关键组成部分。https://www.energy.ca.gov/news/2023-10/california-sees- impossible-growth-energy-storage-key-component-states-clean
