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在不同级别的左束分支区块中选择心脏重新同步治疗策略：在计算机比较研究中
这项硅胶研究中的试验器比较了新的心脏恢复治疗（CRT）策略的影响，包括他的捆绑起搏（HBP），左捆绑分支（LBBP），以及合并的优化疗法（HOT-CRT和LOT-CRT）（HOT-CRT和LOT-CRT），在治疗左bun-aft bun-aft bun-afb左分支中（使用基于患者的临床数据（ECG和心脏计算机断层扫描（CT））的详细计算心脏模型，我们将特定的解剖学和电气特征重现以模拟不同的LBBB类型以及几种CRT策略。进行了100多次计算实验，以评估每种CRT技术对心脏电活动的影响，重点是心室激活时间和Electrical Out偶联。我们的结果表明CRT模态的可变效率取决于收集块的位置。特定的HBP和HOT-CRT对于近端LBBB最有效，而LBBP和Lot-Crt在远端LBBB中显示出显着的好处。相反，BIV-CRT在近端和远端LBBB中均显示出一致的效率。这在计算机方法中提供了一种有希望的途径，可以以患者的特定方式进行治疗干预措施，从而有可能改善CRT和CSP中的诊断能力和结果。
连续变量量子密钥分发的可组合安全性：有线和无线网络中的信任级别和实际密钥率
连续变量 (CV) 量子密钥分发 (QKD) 为安全量子通信提供了强大的环境，这要归功于使用室温现成的光学设备并且有可能达到比标准离散变量对应物高得多的速率。在本文中，我们提供了一个通用框架，用于研究在各方经历的损失和噪声的不同信任级别下，使用高斯调制相干态协议的 CV-QKD 的可组合有限尺寸安全性。我们的论文考虑了有线（即基于光纤）和无线（即自由空间）量子通信。在后一种情况下，我们表明在具有固定和移动设备的安全量子网络中，短距离光学无线 (LiFi) 可以实现高密钥速率。最后，我们将研究扩展到微波无线 (WiFi)，讨论 CV-QKD 在极短距离应用中的安全性和可行性。
联合国大会第四次预防和控制非传染性疾病高级别会议筹备进程
EB156 - 联合国大会第三次非传染性疾病问题高级别会议政治宣言的后续行动 • 通过加强糖尿病的预防和控制来减轻非传染性疾病的负担 • 口腔健康 • 加速消除宫颈癌这一公共卫生问题的全球战略及其 2020-2030 年期间的相关目标和具体目标 • 预防和控制非传染性疾病全球协调机制在世卫组织非传染性疾病多利益相关方参与工作中的作用
计划功能可扣除额（每个日历年）提供商无$ 3,000个人/$ 6,000家庭扣除额（每个日历年）设施级别a：级别B：
一些好处受到限制或访问最大值。某些服务需要预先认证或事先批准承保范围。未能预先认证这些服务可能会导致大幅降低收益或拒绝承保范围。需要预先认证的一些好处可能包括但不限于住院医院，住院心理健康，住院熟练的护理，门诊手术，滥用药物（排毒，住院和门诊康复）。当成员的首选提供商正在协调护理时，首选提供商将获得预认证。当成员使用非优先提供的提供商时，成员必须获得预认证。预先认证要求可能会有所不同。取决于所选计划，我们的药物审查委员会尚未审查的新处方药可以根据开放式形式提供，或者被排除在覆盖范围之外，除非根据使用封闭式配方的计划获得了医疗例外。
CMMC评估指南 - 级别2 |版本2.13 -DOD CIO
因为在确定CMMC评估范围之前，由于2级认证评估的范围与3级认证评估的范围不同，因此首先考虑该目标是2级还是3级CMMC状态，这一点很重要。如果意图不是要达到32CFR§170.18中定义的最终级别3（DIBCAC）的CMMC状态，请参阅CMMC范围范围指南中提供的指南 - 第2级文档，总结了32CFR§170.19（c）。如果目的是实现最终级别3（DIBCAC）的CMMC状态，请参阅CMMC范围指南中提供的指导 - 第3级文档总结了32CFR§170.19（d）。两个文档均在官方CMMC文档网站上找到，网址为https://dodcio.defense.gov/cmmc/documentation/。
给予大脑体育馆和游戏疗法对增加学生学习级别SD SD的集中度的影响SD Negeri Tinom
Hijratunnor，Muhamad Ali Jafar，Ummy A'isyah Nurhayati研究计划理学学士学位，健康科学学院，大学'Aisyiyah Yogyakarta *电子邮件：nhijratun@gmail.com*; jafalali48789@gmail.com*; aisyahphysio@unisayogya.ac.id抽象学习成功受到专注于研究对象的能力的影响。集中度是实现学习成功的重要方面。提供大脑体育馆和游戏疗法练习可以增加学习的集中度，因为大脑通过运动刺激，以使注意力和学习浓度的集中度增加。这项研究的目的是确定脑健身房和游戏疗法对增加V级SD学生学习集中的影响。该研究方法是一项准测试和测试后两组设计的准实验研究，使用随机抽样进行抽样技术。研究样本的V级SD学生的样本，由30名学生组成的样本，由15组I和15组II组组成，每周进行3次，持续4周。陆军阿尔法测试用作测量浓度的测量工具。配对样品T检验组I P = 0,000（P <0.05）和II组P = 0,000（P <0.05）的结果表明，这两种练习都会影响学习浓度的改善和独立样品t检验的结果，指示P = 0.98（P> 0.05），这意味着在大脑和娱乐浓度上没有差异。进一步的研究人员的建议，提供脑健身房和游戏疗法练习以及干预措施或其他变量。简介Kesimpulan，Terdapat Peningkatan Konsentrasi Belajar Setelah Pemberian pemberian Latihan Brain Gym Dan Play Therapy，Tetapi Tidak Ada Perbedikan Antara Antara Brain Antara Brain Gym dan Play play Play疗法Terhadap Peningkatan Konsentrasi Belajar。Kata Kunci：陆军Alpha测试；脑健身房； Konsentrasi Belajar； Play Therapy脑健身房和游戏疗法对学习集中度的影响对SDN Tinom抽象学习成功的V级学生的影响受到将注意力集中在研究对象上的能力的影响。 集中度是实现学习成功的重要方面。 提供脑健身锻炼和运动疗法可以增加学习浓度，因为大脑通过运动刺激，以使学习水平和集中度增加。 该研究旨在确定脑健身房和游戏疗法对增加五年级小学生的学习浓度的影响。 这项研究的方法是一项准实验研究，并进行了测试前和测试后两组设计。 采样技术使用了随机采样。 五年级小学生的研究样本，样本量为30名学生，其中15人组成的第I组和II组15人的研究样本每周进行3次，持续4周。 陆军阿尔法测试用作测量浓度的测量工具。 结论是，在进行大脑体育馆和游戏疗法练习后，学习浓度有所提高，但是在增加学习浓度方面，大脑体育馆和游戏疗法之间没有显着差异。 关键词：陆军Alpha测试；脑健身房；玩疗法；研究浓度1。Kata Kunci：陆军Alpha测试；脑健身房； Konsentrasi Belajar； Play Therapy脑健身房和游戏疗法对学习集中度的影响对SDN Tinom抽象学习成功的V级学生的影响受到将注意力集中在研究对象上的能力的影响。集中度是实现学习成功的重要方面。提供脑健身锻炼和运动疗法可以增加学习浓度，因为大脑通过运动刺激，以使学习水平和集中度增加。该研究旨在确定脑健身房和游戏疗法对增加五年级小学生的学习浓度的影响。这项研究的方法是一项准实验研究，并进行了测试前和测试后两组设计。采样技术使用了随机采样。五年级小学生的研究样本，样本量为30名学生，其中15人组成的第I组和II组15人的研究样本每周进行3次，持续4周。陆军阿尔法测试用作测量浓度的测量工具。结论是，在进行大脑体育馆和游戏疗法练习后，学习浓度有所提高，但是在增加学习浓度方面，大脑体育馆和游戏疗法之间没有显着差异。关键词：陆军Alpha测试；脑健身房；玩疗法；研究浓度1。I组P = 0.000（p <0.05）和II组P = 0.000（P <0.05）的配对样品t检验的结果表明，这两种练习都对增加学习浓度和独立样品t检验的结果有影响，并且p = 0.98（p> 0.05）（p> 0.05），这意味着在大脑体育馆和娱乐疗法上的影响没有差异。对未来的研究人员的建议应提供脑健身锻炼，并结合其他干预措施或变量。
布鲁姆分类法的“分析”级别和生成式人工智能
生成人工智能 (GAI) 工具的激增正在重塑世界处理几乎所有任务的方式，随着这些工具变得更加多样化和强大，变化可能会加速。学者们理所当然地质疑如何最有效地应对高等教育中不断变化的技术格局。除了担心学术诚信以及学生提交的作品是否是他们自己的作品之外，还有一些合理的问题，即哪些学习仍然是工作场所人类所需任务的基础，哪些学习最好外包和自动化。以下对与布鲁姆“分析”学习水平相关的 GAI 和人类技能的细分，以及评估学生学习和将 GAI 纳入作业的可能方法，可能会让您了解您的课程在 GAI 时代应该如何改变。请记住，Edge 浏览器中的 Microsoft Copilot 是我们校园中唯一获批的 GAI 工具。
预测和理解风险下的个人级别选择∗
∗此处报告的结果先前是在题为“需求分析师从机器学习中学习什么？”的论文中分发的。当前的标题从Fudenberg和Liang（2019）的开创性作品中汲取了灵感。我们感谢Annie Liang的详细评论和建议以及Yiting Chen，Emel Filiz-Ozbay，Brian Jabarian，Michael Jordan，Daniel Martin，Yusufcan Masatlioglu，Sendhil Mullainathan，Sara Nei Quline和Anna Vakarova进行有用的对话。本文也从D-TEA的参与者（决策：理论，实验和应用），RUD（风险，不确定性和决策），WEAI（WEAI（WEAI）（国际西方经济协会），MLESC24（经济学夏季夏季会议），ESIF-AIML（经济学和AI+ML MEL）和几个大学的一些大学的建议中，也有益于介绍。Ellis感谢由国家科学基金会三脚架计划资助的数据科学研究所（FODSI）的基础，以及加利福尼亚大学伯克利分校的西蒙斯计算机理论研究所的热情款待。在本材料中表达的意见，发现和结论是作者的意见。†埃利斯：加利福尼亚大学伯克利分校（khkellis@berkeley.edu）；卡里夫：加利福尼亚大学伯克利分校（kariv@berkeley.edu）；奥兹贝：马里兰大学（ozbay@umd.edu）。
BTEC级别1和2数字信息技术技术奖（DIT）
在奥尔德伯里学院（Oldbury Academy），我们打算让学生学习，发展和回顾考试委员会规范概述所需的知识和技能。虽然关键知识和技能将嵌入整个课程中，但学生的学习将通过现实生活中环境和当地的实际例子建立。这种意图旨在激发学生成为独立学习者，并获得3级资格或进入网络安全世界/IT