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了解选择HDP计划
健康报销帐户由该市资助，并由UnitedHealthcare维护。您可以通过登录www.myuhc.com访问您的HRA信息。HRA帐户只能用于支付医疗计划的自付额和共同保险付款。联合会在处理您的医疗计划索赔时将您的帐户中的资金直接从您的帐户中分配给提供商。您的HRA帐户可用于符合条件的费用或该市健康保险所涵盖的任何家庭成员。HRA不赚取利息；您不能从中借钱或取款，也不能用自己的钱做出其他捐款。HRA资金在适用的情况下可以支付可扣除服务。[您不能为医生，医院，急诊室，紧急护理中心或HRA处方支付共同付款]。如果您离开城市工作或更改为另一个城市健康计划，则无法保留HRA帐户或随身携带。如果您在计划年度结束时（3月31日）在HRA中剩下余额，则剩余资金将滚动到次年。然后，您将有机会再次完成新计划年度上面的四个项目，从而获得额外的贡献。您可以滚动的最高金额为$ 700，您的承保配偶（或符合条件的子女）为450美元。
塑料上的大脑
您几乎确定您的大脑中有塑料。在2018年，人类生产了约3.8亿吨塑料[1]。全球塑料回收率徘徊在9％左右，而在美国只有5％的塑料产品被回收[2]。剩下超过3亿吨的年度塑料废物，可以分布在……嗯，到处都是。人类有一些处理塑料废物的主要策略。可以预见，这些策略都不是特别经过深思熟虑。它们仅处理废物处理的最肤浅的要素，那就是将废物放在其他地方。将大约80％的年度塑料废物放在垃圾填埋场中。其余部分被焚化，要么神秘地进入地球的海洋和水道[1]。这些后两种做法会导致大量的小塑料颗粒在我们星球的整个空气和水中释放。由于地球上的每种已知生命形式都生活在空气或水中，这些微小的塑料进入了各种各样的繁殖体的体内，并最终导致其神经系统的大小[3]。我们对塑料污染物的处理是种类水平的等效物，在床下挤满了肮脏的衣服，然后感觉好像我们精算清洁了房间。在这里，我们解决了人类学的神经系统（即人为造成的）塑料污染，以及我们如何使自己的大脑摆脱塑料引起的神经毒性。
牙周病学中的人工智能：范围审查
摘要：人工智能 (AI) 是计算机系统的发展，通过该系统，机器可以模仿人类的行为。它越来越多地被用作帮助临床医生诊断和治疗疾病的辅助工具。牙周炎是世界上最常见的疾病之一，导致牙齿支持组织的破坏和丧失。本研究旨在评估当前描述人工智能对该疾病诊断和流行病学影响的文献。2022 年 4 月进行了广泛的搜索，包括使用人工智能作为牙周炎患者评估、诊断或治疗的独立变量的研究。在删除重复项后，共确定了 401 篇文章用于摘要筛选。总共排除了 293 篇文本，剩下 108 篇用于全文评估，50 篇用于最终综合。纳入了广泛的文章，大多数使用视觉成像作为输入数据字段，其中平均使用图像数量为 1666（中位数为 499）。过去十年，该领域发表的研究数量显著增加。然而，由于可用于分析的统计测试多种多样，报告结果仍然参差不齐。应努力使方法和报告标准化，以确保能够进行有意义的比较。
GTP案例研究报告
地热培训始于萨尔瓦多，约会至2006年和2007年。决策者的第一个研讨会于2006年举行，中美洲和冰岛的各种专家参加了该研讨会。在该研讨会期间，决定组织认真的简短培训课程。这些培训课程中的第一个于2007年举行。从那时起，萨尔瓦多在2006 - 2023年期间有13个短期课程，达到了682名参与者2。除了简短的课程外，GTP还与该国的当地合作伙伴合作组织了专业的，更长的地热文凭课程，其中首次是由埃尔·萨尔瓦多大学（El Salvador）在意大利ODA的支持下于2010年组织的。随后在2012年重复了文凭课程，并从第一门课程中剩下资金。北欧发展基金（NDF）和美洲开发银行（IADB）提供了额外的资金，以支持2013 - 2015年的文凭计划，并在萨尔瓦多实体（Consejo Nacional deEnergía（CNE））和国有国家拥有的地热公司Lageo的萨尔瓦多实体提供了技术援助。GTP在最初的两年中评估了该计划的有效性，并通过在2013 - 2015年之前参加学术委员会继续提供建议。在此期间，每次文凭会议保留了10项萨尔瓦多人的奖学金，10位来自
在互联期间挖掘饮酒：调酒师和服务器之间的饮酒相关
COVID大流行对饮酒和在食品和饮料行业中工作的困难置于焦点，剩下数百万的失业。在先前的研究发现调酒师和服务器中酒精问题率升高后，我们在这里研究了在Covid期间使用的调酒师和服务器的酒精使用。从2021年2月12日至6月16日，在美国共同国家紧急宣言中，分析了1,010个受雇调酒师的调查数据和服务器，以量化过度或有害饮酒的速率，以及10-IDEM酒精使用障碍识别识别测试的酒精使用预测因素（AudiT）。的发现表明，在接受调查的5分（44％）中有2个以上报告了酒精问题严重程度的中等或高率（即审计分数为8或更高），这是在行业内部和外部成年人的大量饮酒率的4至6倍。人级因素（性别，药物使用，情绪）以及核心社会群体的饮酒习惯与饮酒显着相关。调酒师和服务器报告了酒精问题严重程度的高度高，并且经历了多种生态水平上有害饮酒的危险因素。作为一个高度脆弱且研究不足的人群，需要对调酒师和服务器进行更多研究，以评估和管理行业员工饮酒的真正损失。
在公平抽样假设下，后选择如何影响与设备无关的声明
设备独立认证采用贝尔测试来保证设备正常运行，该测试仅基于观察到的测量统计数据，即不对设备的内部功能做出假设。当使用效率过低的设备实施这些贝尔测试时，必须后选择导致成功检测的事件，从而依赖于公平采样假设。本文我们讨论的问题是公平采样下设备独立认证还剩下什么。我们根据滤波器提供后选择的直观描述，并将公平采样假设定义为这些滤波器的一个属性，与参考文献 [1] 中引入的定义等同。当满足此假设时，后选择数据将通过理想实验重现，其中无损设备测量滤波状态，该状态可以通过局部概率图从实际状态获得。因此，可以就此滤波状态的量子特性得出可信的结论，并且可以可靠地使用相应的测量统计数据，例如，用于随机性生成或量子密钥分发。我们还探索了更强大的公平采样概念，从而得出结论：后选数据是通过无损检测获得的数据的公平表示。此外，我们表明，我们的结论在与精确公平采样有小偏差的情况下仍然成立。最后，我们描述了以前或可能在公平采样下用于贝尔型实验的设置，并确定了底层的设备特定假设。
学术C.V. （Yani ioannou）
学习参数共享与张量分解和稀疏Cemüyük，Mike Lasby，Mohamed Yassin，Utku Evci，Yani Ioannou Arxiv：2411.09816 11月14日，2024年11月14日，蒸馏后剩下什么？知识转移如何影响公平性和偏见，艾达·穆罕默德夏（Yani ioannou arXiv）：2410.08407 10月10日，10月10日，2024年10月10日，可信赖的和负责人的AI，用于人体以人为中心的自主决策系统制定系统制造系统Farzaneh Dehghani，farzaneh dehghani，farzaneh dehghani，mahsa dibaji，mahsa dibaji，fibaji，fahim fiahim，fahim jean seyean liily niily dey and lily dey，克里斯托夫·布歇（Christophe Boucher），史蒂夫·德鲁（Steve Drew），莎拉·埃莱恩·伊顿（Sarah Elaine Eaton），理查德·弗雷恩（Richard Frayne），古里·金德（Gouri Ginde），阿什利·哈里斯（Ashley Harris），Yani Ioannou，凯瑟琳·勒贝尔（Catherine Lebel Zaman Wahid，Mark Ungrin，Marina Gavrilova，Mariana Bento Arxiv：2408.15550 9月2日，2024年，
11通过眼睛跟踪和大脑成像研究双语
1978年11月24日，一名居住在摩洛哥的妇女被汽车撞到。她失去了15分钟的意识，以及她的讲话能力。事故发生前，她说的不是一种语言，因为她是一位法国人，后来曾在生活中获得阿拉伯语。一段时间后，几句话开始回到她身边 - 但不是用法语，她长大的语言自出生以来就说了。令人惊讶的是，她只能用阿拉伯语（L2）进行交流。她的母语剩下几天了（Paradis，Goldblum和Abidi，1982）。多种多样的多语言失语症的类似案例已多次报道或恢复其语言（例如，Fabbro，2001;有关文献的讨论，请参见Green，2005年）。发现，可以通过脑部损伤或皮质刺激选择性地分解单一语言（例如，Ojemann＆Whitaker，1978，Rapport，Tan和Whitaker，1983），对双语大脑中两种语言的共享和分离表示了研究。双语者如何激活，代表和控制两种语言的问题仍然是理论和经验探究的肥沃领域，技术进步使我们能够利用越来越多的多样化的工具，可以将其凝视到黑匣子的双语认知中。在本章中，我们重点介绍了两个这样的工具的贡献：眼睛跟踪和功能性磁共振成像（fMRI）。我们首先讨论语言是如何进行的，并从眼神追踪实验中审查证据，表明双语者在使用多种语言时，即使仅使用一种语言。然后，我们回顾了从使用fMRI（首先）确定大脑中不同语言的洞察力，然后确定语言控制基础的神经机制。
对合并策略合并启发式策略的分析
引言启发式搜索是在大型状态空间中找到短路的常见方法，例如在最佳的古典计划中。最近提出的几项启发式方法使用合并框架（Dr'Ager，Finkbeiner和Podelski 2006; 2009; 2009; Helmert，Haslum和Hoffmann 2007; Helmert et al。2014），其中计划任务的原子抽象是逐渐组合的（合并了两个实体过渡系统）和简化的（缩小了一个差异过渡系统），直到剩下单个抽象为止，其目标距离然后诱导计划任务的启发性。在整个论文中，我们都对经典计划和合并和碎片框架进行了基本熟悉。由Sievers，Wehrle和Helmert（2014）提供了对合并框架最新探索的独立介绍。合并策略的合并策略的一个重要方面是确定在每个合并步骤中要组合的两个中间抽象。我们将使用以下术语：任务的合并策略由二进制树在任务的状态变量上定义。如果此树脱离列表，则称为策略，否则是非线性的（图1）。更普遍地说，当从文献中发表合并策略时，我们指的是（独立于领域的）算法，该算法为给定的计划任务生成合并策略。这样的al-gorithm被称为线性合并策略，并且仅当其产生的合并策略对于所有计划任务都是线性的。换句话说，非线性合并策略算法不是
关键环境问题的概述
土地使用是人类存在和对地球的物理影响最引人注目的表现之一。从根本上说，人类改变了物种和生态系统的全球模式和流行率。最近的几个研究证实，人类主导的生态系统现在涵盖了地球的土地表面，而不是自然或“野生”生态系统。根据一个估计，超过75％的无冰土地显示出人类居住和活动改变的证据，剩余的野生地剩下不到四分之一。一起，农田和牧场已成为土地使用类别之一。它们占地约40％。完整的景观，几乎没有或根本没有人类活动的影响迹象，例如农业，砍伐，采矿，高速公路，管道或电力线越来越少。衡量完整景观程度的一种方法是人类影响力指数，该指数使用人口密度，定居点，土地利用和基础设施的数据来衡量人类对陆地生态学的直接影响（请参阅地图）。直接人类影响力在沿海地区和划船农业区，交通走廊和人口中心附近。尽管北美的土地数量是恒定的，但使用土地的使用方式不断变化。土地使用与土地覆盖之间的关系很复杂，因为特定的土地覆盖物可能与多种土地用途相对应。例如，林地可用于木材生产，栖息地，再生或分水岭保护。同样，一些