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《无意外法案》主要消费者保护措施概述
y 如果计划或发行人承保任何紧急服务，则他们必须承保法规中定义的紧急服务，即使是在网络外的紧急设施提供的服务。 y 健康计划和健康保险发行人不得要求事先获得紧急护理授权，并且必须根据个人的症状而不是最终诊断代码来确定某种状况是否属于紧急医疗状况。 y 即使一个人在网络内的急诊室接受治疗，治疗医生和其他提供者也可能不在网络内。网络外的紧急服务提供商收取的费用不得超过根据消费者的计划或保险范围允许的网络内费用分摊。 y 除非消费者在收到书面通知后同意放弃保护（在允许同意的情况下），否则不能对消费者进行稳定后护理的平衡计费。
人工智能、控制和意外后果：对元价值的需求
摘要 由于其自我学习和进化特性，人工智能 (AI) 系统比传统的社会技术系统更容易出现意想不到的后果，也更难控制。为了解决这个问题，机器伦理学家提议通过设计人工道德代理来在人工智能系统中构建道德 (推理) 能力。我认为这很可能会导致更多而不是更少的意想不到的后果，并且可能会减少而不是增加人类对此类系统的控制。相反，我建议我们应该通过为人工智能系统的进化制定一系列元价值观，将人工智能系统置于人类有意义的控制之下。除此之外，这还需要对人工智能系统进行负责任的实验，这可能无法保证完全控制或防止所有不良后果，但仍然可以确保人工智能系统及其进化不会失控。
明尼苏达州意外和未确定药物过量死亡的特征
州意外药物过量报告系统 (SUDORS) 最初由疾病控制和预防中心 (CDC) 开发，用于收集有关阿片类药物过量死亡的综合数据。由于药物过量流行病形势的变化，从 2019 年开始，SUDORS 的范围扩大到收集所有药物过量死亡的数据。由于各种原因，SUDORS 中可以找到的信息类型是独一无二的。数据来自死亡证明和法医/验尸官报告，其中包括现场发现、尸检报告和完整的尸检毒理学发现。毒理学发现有助于识别导致或促成过量死亡的特定物质以及新出现的和多种物质过量趋势。此外，SUDORS 不仅限于毒理学发现和人口统计信息，还调查了死者的生活并描述了过量死亡是如何发生的。
毫无意外：您应该知道的健康保险术语
争议 – 如果您没有保险或不打算使用保险支付医疗费用，并且对医疗账单有异议，则可以使用医患争议解决程序。在此过程中，您可以要求独立的第三方审查您的案件。第三方（称为争议解决实体）将审查善意估价、您的账单以及来自您的医疗保健提供者或机构的信息，以决定您是否应支付善意估价中的金额、账单费用或其他金额。在医患争议解决过程中，您仍可以与您的提供者或机构协商账单。
地理经济学的规模回报率增加的意外后果
规模收益的提高是经济学和经济地理上许多有力成果的基础。但是，应用于地理位置时，通常会忽略关于经济增长理论回报的假设的局限性。这导致了关于地理，规模和增长的无意偏见的偏见和错误的结论。另外，这种偏见被用作城市经济学家的方便建模技巧，以描述创新的集聚经济体，而无需检查真正创造集聚经济体的空间机制。我讨论了专注于在适当的空间尺度上定义缩放的明显地理机制。JEL代码：O41，R11关键字：扩大规模的回报，内源性增长，规模效应，知识溢出。
针对抗癌药物的保险法律带来的意外后果
抗癌药物是否需要特殊处理？大多数新型抗癌药物都适用于治疗预期寿命缩短且治疗需求未得到满足的患者。如果新的治疗方案具有重要益处，公众和患者都支持为针对这些人群的新疗法提供特殊资金（MacLeod、Harris 和 Mahal，2016 年）。然而，由于支持抗癌药物进入市场的证据基础有限，其治疗益处往往不确定。在过去二十年中，大多数抗癌药物都受益于 FDA 的加速开发和审查计划。根据这些计划批准的药物可以更快地进入市场，但代价是数据不够完整。2015 年至 2017 年期间，支持 FDA 批准抗癌药物的临床试验中，只有大约一半是随机的，5% 有活性对照组，80% 以替代指标作为主要终点（Zhang et al.，2020 年）。
意外反应是压缩记忆状态的探测
近期记忆容量有限，不可避免地会导致对过去刺激的部分记忆。还有证据表明，对新奇或罕见刺激的行为和神经反应取决于一个人对过去刺激的记忆。因此，这些反应可以作为不同个体记忆和遗忘特征的探测。在这里，我们利用了两种固有涉及遗忘的刺激序列有损压缩模型，这不仅在许多情况下是必需的，而且具有理论和行为优势。一个模型基于一个简单的刺激计数器，另一个模型基于信息瓶颈 (IB) 框架，该框架为生物和认知现象提出了一个更普遍、理论上合理的原理。这些模型用于分析通常称为 P300 的新奇检测事件相关电位。在听觉奇异范式中记录的 P300 反应的逐次试验变化都经过每个模型的测试，以提取每个受试者的两个刺激压缩参数：记忆长度和表征准确性。然后利用这些参数估计受试者在任务条件下的近期记忆容量极限。结果以及最近发表的关于单个神经元和 IB 模型的研究结果强调了如何利用有损压缩框架来解释不同空间尺度和不同个体的神经反应的逐次变化，同时使用基于理论的简约模型提供不同表征水平的个体记忆特征估计值。
人工智能对组织和组织工作的黑暗和意外影响
(1) https://www.ki-strategie-deutschland.de/home.html (2) https://www.handelsblatt.com/politik/international/kuenstliche-intelligenz-eu-parlament-will-过度监管-of-ki-verhindern/26281962.html (3) https://www.pt-magazin.de/de/wirtschaft/unternehmen/der-mittelstand-darf-sich-nicht-abh%C3%A4ngen-lassen_kglyeh7x.html?s=QVNuDL8NcqZkba6pz (4) https://www. it-daily.net/shortnews/25693-ki-wird-in-unternehmen-much-seltener-neutzt-as-deacht