* 有关接种间隔、从 4 岁过渡到 5 岁的儿童以及 65 岁及以上人群额外接种 1 剂的信息,请参阅《使用 COVID-19 疫苗的临时临床注意事项》中的表 1。
共同保险适用于处方药,每人每年最高自付额 1,200 美元,每个家庭 3,600 美元。某些医疗改革预防仿制药和品牌药凭处方可 100% 报销,包括避孕药、他汀类药物和 HIV。所有非镇静抗组胺药(用于缓解过敏症状)和质子泵抑制剂(用于缓解胃灼热和治疗溃疡)的处方津贴。市政府每月支付 20 美元,计划参与者支付剩余费用;还包括一些非处方药。仿制糖尿病药物和用品的共付额为 5 美元,品牌药的共付额为 15 美元。哮喘、抗高胆固醇和戒烟药物的共同保险仿制药为 10%,品牌药房为 20%。处方药(邮购)90 天的供应量:仿制药:45 美元共付额。仿制避孕药 100% 报销。品牌:90 美元共付额
迪拜,阿拉伯联合酋长国(阿联酋),2023年8月15日 - Netafim,Orbia的业务和精密农业解决方案的全球领导者,今天签署了一份基于阿联酋的E20投资的谅解备忘录(MOU),为未来的合资企业铺平了道路。这种合作伙伴关系旨在推动阿联酋和全球范围内粮食安全挑战的可持续农业实践和提高精确灌溉解决方案。未来的合资企业旨在通过其领先的农业项目开发商的子公司Agritek来利用Orbia Netafim和E20投资的优势和专业知识。该合资将着重于通过有效利用精确灌溉,数字工具在农业和园林绿化项目和计划中的整合来减轻全球荒漠化的措施。此外,企业还将探索整个中东,北非和亚洲的机会,以解决粮食安全。E20 Investment Sultan Al Jaberi的首席执行官说:“我们很高兴与Orbia Netafim联合起来,与合资企业一起踏上了本地生产Netafim Systems and Solutions的旅程。。说:“我们很高兴与Orbia Netafim联合起来,与合资企业一起踏上了本地生产Netafim Systems and Solutions的旅程。谅解备忘录是赋予当地和区域种植者发展更可持续的农业实践以优化其农作物产量和整体效率的重要一步。通过共同开发解决粮食安全并减轻荒漠化的大型农业项目,我们的工作共同迈出了在当地和全球创造更可持续的未来的重要一步。”它反映了我们在全球范围内投资创新农业解决方案的奉献精神。” Apac Elad Levi的Orbia Precision农业高级副总裁补充说:“建立在Netafim在该地区的强大业务,该伙伴关系还将为整个中东和北非的可持续农业实践的发展做出贡献。
收件人:相关方 发件人:Anita Dunn 和 Mike Donilon 日期:2023 年 6 月 26 日,星期一 主题:拜登经济学正在改变失败的涓滴政策并改变我们的经济——并且受到绝大多数美国人的强烈支持 拜登总统在 2020 年竞选时承诺重建美国的中产阶级——并创建一个为长期被忽视和落后的家庭和社区服务的经济。 拜登总统在上任时就面临着迫在眉睫的经济危机,但他也意识到,仅仅回到疫情前的经济是不够的,这种经济带有数十年失败的涓滴政策的伤痕——在这种经济中,企业和富人获得大规模减税,而对美国人民的关键投资却被蚕食,工厂被关闭,好工作被转移到海外,整个社区被掏空,失去了希望和尊严,中产阶级生活的标志越来越遥不可及。这是国会共和党人至今仍在推行的经济议程。在总统签署防止灾难性违约的两党预算协议几周后,国会共和党人又开始为偏向富人和大公司的减税奠定基础,这将使赤字增加 3 万亿美元以上。总统上任时秉持着长期坚持的、根本不同的经济愿景——他决心翻开过去失败的涓滴政策的新篇章。两年后,有明确而有力的证据表明,拜登经济学既是一项取得成果的成功经济战略,也是绝大多数美国人大力支持的方法。拜登经济学植根于一个简单的理念,即我们需要从中部向外、从下往上发展经济——而不是自上而下。在这个经济中,我们在美国创造更多,赋予美国工人权力并对其进行投资,并促进竞争以降低工薪家庭的成本。实施这一经济愿景和计划——并果断地翻开涓滴经济时代的新篇章——一直是拜登总统任期内的决定性项目。周三,拜登总统将在芝加哥发表重要讲话,强调他的通过扩大中产阶级来发展经济的战略如何为美国人民带来利益。在未来的几周和几个月里,总统、内阁成员和政府高级官员将继续在全国各地奔走,直接向美国人民宣传拜登经济学和总统的“投资美国”议程,并呼吁那些想通过重拾过去失败的涓滴政策来拖累我们国家倒退的人。为了启动这一冲刺,拜登总统今天将宣布向所有 50 个州、领地和领地提供超过 400 亿美元的基础设施资金。以及哥伦比亚特区,让美国每个人都能享受到价格合理的高速互联网。就像富兰克林·德拉诺·罗斯福通过农村电气化法案将电力供应到美国的每个家庭一样,这一声明是拜登总统为全国工薪阶层和中产阶级家庭直接提供投资、就业和机会的更广泛努力的一部分。
摘要 - 电动心电图(ECG)是用于预测心血管疾病(CVD)的非侵入性工具。当前基于ECG的诊断系统显示出深度学习技术的快速发展,表现出色。但是,标签稀缺问题,多个CVD的共发生以及在看不见的数据集上的性能较差极大地阻碍了基于深度学习的模型的广泛应用。在统一框架中解决它们仍然是一个重大挑战。为此,我们提出了一个多标签半监督模型(ECGMATCH),以同时识别多个CVD,并有限的监督。在ECGMATCH中,开发了一个用于弱且强大的ECG数据增强的登山模块,该模块生成了用于模型培训的各种样本。随后,具有邻居一致建模和知识蒸馏的高参数框架是为伪标记的生成和改进而设计的,从而减轻了标签稀缺性问题。最后,提出了一个标签相关对准模块,以捕获标记样品中不同CVD的共发生信息,并将此信息传播到未标记的样本中。在四个数据集和三个协议上进行了广泛的实验,证明了所提出的模型的有效性和稳定性,尤其是在看不见的数据集上。因此,该模型可以为在有限的监督下在多标签CVD预测上实现稳健性能的诊断系统铺平道路。
保护自己和家人免受麻疹的最佳方法是通过免疫接种。麻疹,腮腺炎和风疹(MMR)疫苗在预防麻疹方面有效约为93%,两剂有效97%。在2018年和2019年在堪萨斯州的麻疹爆发中,公共卫生对72例已知病例的反应耗资约230万美元。去年年底,俄亥俄州爆发了麻疹,其中85名受感染的孩子中有80人未接种疫苗。麻疹疫情通常会看到约20%的被感染儿童住院。在这次俄亥俄州爆发中,有42%的孩子被感染了!应该关注我们所有人,因为社区中几乎每个人都必须对麻疹接种疫苗,以阻止爆发发生。
摘要。尽管人们对机器学习研究的兴趣正在显著增长,尤其是在医学领域,但研究结果与临床相关性之间的不平衡比以往任何时候都更加明显。造成这种情况的原因包括数据质量和互操作性问题。因此,我们旨在检查公开的标准心电图 (ECG) 数据集中站点和研究特定的差异,理论上这些数据集应该通过一致的 12 导联定义、采样率和测量持续时间实现互操作。重点在于即使是轻微的研究特性是否会影响训练有素的机器学习模型的稳定性。为此,研究了现代网络架构以及无监督模式检测算法在不同数据集上的性能。总的来说,这是为了检查单点心电图研究的机器学习结果的泛化。
摘要。背景:复杂而尚未完全了解阿尔茨海默氏病的病因(AD)显示出重要的蛋白质症状,这不太可能与单个蛋白质有关。然而,来自深蛋白质组学数据集的蛋白质子集可用于分层患者的风险,识别阶段依赖性疾病标志物并提出可能的疾病机制。目的:目的是鉴定将受试者最能将受试者分类为控制,无症状阿尔茨海默氏病(Adymad)和AD的蛋白质子集。方法:数据包括6个同类; 620个受试者; 3,334蛋白。脑组织衍生的预测蛋白亚群用于分类AD,不良或对照的分类,并通过无标签的定量和机器学习验证并验证。结果:29-蛋白蛋白子集准确地分类AD(AUC = 0.94)。然而,从AD(AUC = 0.98)中的88个蛋白质子集最佳预测Asy-MAD(AUC = 0.92)或对照(AUC = 0.92)。AD与控制:APP,DHX15,NRXN1,PBXIP1,RABEP1,Stom和VGF。ad v versus:aldh1a1,bdh2,c4a,fabp7,gabbr2,gnai3,pbxip1和prkar1b。ASYMAD与控制:App,C4A,DMXL1,Exoc2,PitPNB,Rabep1和VGF。其他预测因素:DNAJA3,PTBP2,SLC30A9,VAT1L,Crocc,PNP,SNCB,ENPP6,HAPLN2,PSMD4和CMAS。结论:生物标志物在疾病阶段动态可分离。预测蛋白显着富集糖代谢。
6.可以申请退还公寓费用吗?是的,还可以包括以公寓名义注册并在公寓业主之间分配的家庭公用设施(例如水或暖气)(显然剩余部分由个人公寓业主负责)。可能需要与公寓管理员核实是否有可用的支持文件。对于注册在公寓内的公用设施,证明发生费用的文件必须包含发票持有人的编号和姓名(公寓名称)、公用设施类型(必须与综合水务、电力和天然气费用有关,但不包括与清洁或维护有关的费用)、公寓业主(或其家庭成员)支付的份额以及公寓业主(或其家庭成员)付款的日期和方式。
多数表决是放大正确结果的基本方法,广泛应用于计算机科学及其他领域。虽然它可以放大具有经典输出的量子设备的正确性,但量子输出的类似程序尚不清楚。我们引入量子多数表决作为以下任务:给定一个乘积状态 | ψ 1 ⟩⊗· · · ⊗| ψ n ⟩,其中每个量子位处于两个正交状态 | ψ ⟩ 或 | ψ ⊥ ⟩ 之一,输出多数状态。我们表明,该问题的最佳算法在最坏情况下可实现 1 / 2 + Θ ( 1 / √ n ) 的保真度。在至少 2 / 3 的输入量子位处于多数状态的情况下,保真度增加到 1 − Θ ( 1/ n ),并且随着 n 的增加而趋近于 1。我们还考虑了更普遍的问题,即在未知量子基中计算任何对称且等变的布尔函数 f : { 0, 1 } n →{ 0, 1 },并表明我们的量子多数表决算法的泛化对于此任务是最佳的。广义算法的最优参数及其最坏情况保真度可以通过大小为 O ( n ) 的简单线性程序确定。该算法的时间复杂度为 O ( n 4 log n ),其中 n 是输入量子比特的数量。