XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过量
丹县药物过量致死人数
药物过量死亡是可以预防的，但我们几乎没有机会收集有关药物过量受害者的生活和与各种系统互动的全面信息，以更好地了解哪些因素可能导致这些死亡。丹恩县药物过量死亡评估 (OFR) 使我们能够检查和确定导致药物过量死亡的因素，确定受药物使用影响的个人护理系统中的挑战，并使用这些信息为这些系统内的政策、实践和计划提供信息。
CDC 为预防过量用药和药物滥用所做的努力-......
医疗服务提供者和卫生系统对于促进更安全的阿片类药物处方和更有效、更公平的成人和青少年疼痛管理以及为药物滥用障碍提供循证治疗（尤其是对受影响严重的人群）至关重要。此外，卫生系统可以实施质量改进措施来跟踪他们的工作，将这些措施整合到他们的电子健康记录中，并支持护理协调。私营和公共保险公司以及药房福利管理者可以通过解决保险覆盖范围的缺口、消除药物滥用障碍和疼痛治疗的障碍以及进行药物使用情况审查来帮助解决药物过量危机。雇主可以通过提供全面的福利和支持受药物滥用障碍影响的员工，在预防药物过量方面发挥关键作用。
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
伊利诺伊州药物过量行动计划
2017 年 9 月 6 日，在史无前例的阿片类药物泛滥夺去数千名居民生命的背景下，伊利诺伊州发布了第一份州阿片类药物行动计划 (SOAP)。1 2017 年 SOAP 基于三大支柱：预防（防止阿片类药物泛滥进一步蔓延）、治疗和康复（提供循证治疗和康复服务）和应对（避免过量用药死亡），汇集了系统和利益相关者，以防止危机进一步蔓延并满足阿片类药物使用障碍 (OUD) 患者的需求。SOAP 构成了伊利诺伊州应对阿片类药物泛滥的战略框架，设定了将 2020 年预计死亡人数减少三分之一的全州目标，并制定了一套九项循证战略来实现这一目标。SOAP 战略的实施始于 2017 年底，预计这些努力将持续到 2020 年及以后。伊利诺伊州阿片类药物危机应对咨询委员会 (Council) 为每项 SOAP 策略制定了建议举措。2018 年 2 和 2020 年 3,4 发布的实施报告描述了我们在实施这些举措方面取得的成就和进展。正如实施报告中详细描述的那样，这些成就包括：• 减少高风险阿片类药物的处方和配药。• 创建公共数据库，例如伊利诺伊州公共卫生部 (IDPH) 的阿片类药物数据仪表板 5，该仪表板提供与阿片类药物过量相关的数据，包括县和邮政编码级别的治疗提供者和纳洛酮分发地点。• 通过伊利诺伊州阿片类药物和其他物质帮助热线 (Helpline) 6 为 OUD 和物质使用障碍 (SUD) 患者提供治疗转诊和支持服务，这是一条全州多语言帮助热线。迄今为止，该帮助热线已收到超过 40,000 个电话，其网站访问量超过 200,000 次。 7 • 通过全州范围内的宣传活动，向全伊利诺伊州的人们普及阿片类药物、阿片类药物滥用和过量预防知识，以及治疗有效和患者康复的知识。 • 通过由联邦药物过量应对资金 (ORF) 拨款资助的项目，为近 30,000 名 OUD/SUD 患者提供预防、治疗和康复服务，这些拨款由伊利诺伊州人类服务部/药物使用预防和康复司 (IDHS/SUPR) 从药物滥用和心理健康服务管理局 (SAMHSA) 获得。 • 培训超过 110,000 人如何使用纳洛酮来逆转阿片类药物过量并挽救生命。 4 我们还看到了早期努力的初步成功，2018 年 IDPH 的数据显示，全州阿片类药物死亡人数从 2017 年到 2018 年下降了 1.6%，8 这是五年来死亡人数首次下降。 2018 年的数据还显示，与 2020 年预计的致命阿片类药物过量数量相比，这一数字减少了 21.6%。9 然而，非致命阿片类药物过量使用并没有减少，我们开始看到新的挑战，例如某些社区中阿片类药物危机的不平等现象日益严重。在行政命令 (EO) 2020-02 中，“加强州政府对终止阿片类药物的承诺
阿拉巴马州阿片类药物过量和成瘾委员会
多元化的理事会成员、深入的社区参与和主要领导人的承诺，这一进程为今年报告的制定奠定了令人印象深刻的基础。理事会召集了 100 多名专家、利益相关者和社区成员，继续推动理事会的倡议向前发展。我们为理事会及其七个小组委员会成员所做的工作感到自豪，并感谢他们的奉献精神和创新想法。所有参与者都明白他们个人和团队角色在满足理事会期望方面的重要性。看到如此慷慨的时间和专业知识，我们三人感到谦卑和鼓舞。这是一场真正需要所有利益相关者积极参与的危机。您将在今年的年度报告中看到的进展遵循以下原则
2011 年至 2020 年密西西比州药物过量死亡趋势
主要发现：在密西西比州，药物过量死亡总数急剧增加，从 2019 年（393 人）到 2020 年（586 人），增长了 49%。在同一时期，涉及合成阿片类药物（例如芬太尼）的死亡人数激增了 125%。此外，2011 年至 2020 年间，多种药物过量死亡人数增加了六倍。我们的分析还揭示了药物过量死亡人口统计中的两个新的令人担忧的趋势。35 岁以下人群和非裔美国人中致命药物过量的比例有所增加。本报告呼吁全州采取紧急行动，遏制致命合成阿片类药物和多种药物的日益使用。此外，公共卫生机构需要制定和实施新战略，以应对药物过量死亡人口模式的变化。
种族/民族 药物过量死亡趋势情况说明书
过去十年中，过量用药死亡人数的增加很大程度上是由于阿片类药物和非阿片类药物同时服用所致。2011 年至 2019 年，此类过量用药的百分比变化最大的是非西班牙裔黑人（89%），其次是西班牙裔（83%）、非西班牙裔白人（76%）和非西班牙裔亚裔和其他人种，其中包括所有其他非西班牙裔种族群体（59%）。2010 年至 2019 年，涉及阿片类药物和可卡因的多药物过量用药死亡人数有所增加。2011 年至 2019 年，非西班牙裔黑人中因服用这两种药物而死亡的人数增加了四倍多，自 2017 年以来，在所有种族/族裔群体中占最高比例。
筛查，评估，干预和监测自杀风险和过量风险的指南
出于本指南的目的，筛查是一个过程，可以通过管理筛查工具或提出筛查问题来识别可能有自杀和/或过量服用的患者。筛查应在新录取或重新入学到OASAS认证计划时进行筛查。筛查都可以由任何临床工作人员完成，包括有执照的医务人员，凭证或有执照的员工，非学分员工和学生实习生，他们接受了培训以管理筛查工具并提出筛查问题。只能由在实践范围内工作的执照从业人员进行评估（在本文档的其余部分中被称为“许可从业人员”）。如果对执行筛查需要哪些资格有一个问题，则有执照的从业者应管理筛选工具并提出筛查问题。
通过量子振幅估计和切比雪夫插值进行百慕大期权定价
摘要 金融衍生品的定价，特别是百慕大期权等可提前行使的期权的定价，是金融机构重要但繁重的数值任务，其加速将对业务产生巨大的影响。最近，量子计算在金融问题中的应用开始被研究。在本文中，我们首次提出了一种百慕大期权定价的量子算法。该方法使用通过量子振幅估计估计出的插值节点的值，通过切比雪夫插值对百慕大期权定价的关键部分延续值进行近似。在该方法中，生成基础资产价格路径的调用预言机的次数为 O(ϵ –1)，其中 ϵ 是期权价格的误差容忍度。这意味着与基于经典蒙特卡洛的方法（如最小二乘蒙特卡洛）相比，速度提高了二次方，其中预言机调用次数为 O(ϵ –2)。
国家工具包终结全国药物过量流行病
美国疾病预防控制中心（CDC）报告称，预计截至 2021 年 4 月的 12 个月内因药物过量死亡的人数将首次超过 10 万。1 在全国范围内，2019 年至 2020 年期间，15 至 24 岁人群的药物过量死亡率增幅最大（49%），2020 年 4 月至 2021 年 4 月期间总体死亡人数增加了近 30%。2 在全国范围内，2020 年有 28 个州的药物过量死亡人数与 2019 年相比增加了 30% 以上，其中 10 个州增加了 40% 以上。3 其他州级报告详细介绍了数百个疫情肆虐的例子。 4 新冠疫情和药物过量流行病同时发生的悲剧——两场公共卫生危机——已广泛导致人们将药物过量流行病归类为“流行病中的流行病”。5