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2023 年 6 月 7 日联合国全球计划信息发布会
联合国全球计划提供两个级别的保障，即 BMIP（= 基本医疗保险计划）和 MMBP（= 主要医疗福利计划）。BMIP 和 MMBP 的保障期均为 1 月 1 日至 12 月 31 日。MMBP 涵盖接受费用与 BMIP 报销金额之间差额的 80%。要获得 MMBP 的任何报销资格，必须达到日历年内每位计划成员 200 美元或每个家庭 600 美元的最高共同支付额。MMBP 下的所有付款均自动应用，无需联合国工作人员申请。激活 MMBP 后，付款额将从 80% 增加到 96%。最高报销额的费用（例如牙科护理、眼科护理等）不在 MMBP 组件的报销范围内。2. 工作人员在年度注册活动期间可以进行哪些更改
![arxiv：2501.07769v1 [cs.lg] 2025年1月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\27caac521555f28e8d68c7195ac7286b0f5dcb90.webp)
arxiv：2501.07769v1 [cs.lg] 2025年1月14日
视觉语言模型（VLM）具有重大的概括能力，并且对VLM的迅速学习引起了人们的极大关注，因为它能够使预先训练的VLM适应既定的下游任务。但是，现有的研究主要集中于单模式提示或单向模态互动，从而忽略了视觉和语言方式之间的相互作用所带来的强大对齐效应。为此，我们提出了一种新颖的及时学习方法，称为B i方向i nteraction p rompt（BMIP），该方法通过学习注意力层的信息，增强了与简单的Inforormation聚合方法相比，通过学习注意力层的信息，增强了训练层的信息，增强了运动层的信息，增强了训练层的信息，增强了双向信息。为了评估迅速学习方法的有效性，我们提出了一个更现实的评估范式，称为开放世界概括，补充了广泛采用的跨数据库转移和域通用任务。在各种数据集上进行的综合实验表明，BMIP不仅比所有三种评估范式的当前最新方法都胜过当前的最新方法，而且还足够灵活，可以与其他基于及时的及时性能增强的方法结合使用。
HOMA-IR和Matsuda指数作为自身抗体阳性亲戚中1型糖尿病进展的预测指标
抽象目标/假设我们评估了HOMA-IR和Matsuda指数是否与1型糖尿病的阶段有关。方法研究了预防试验网途径的1型糖尿病患者（n = 6256）的个体的自身抗体（AAB）阳性亲属。通过调整胰岛素分泌，Index60和胰岛素生成指数（IGI）的测量，评估了胰岛素抵抗（HOMA-IR）和胰岛素敏感性（MATSUDA指数）与BMI百分位数（BMIP）和年龄的关联。cox回归用于确定HOMA-IR和Matsuda指数的杂物是否预测了从未上演（<2 AAB）到第1阶段（≥2个AAB和正常甘油症）的过渡，从阶段1到第2阶段2（≥2个AABS（具有dydysglycaemia），以及diabetes as ADA的diabetes as critialia as a后，结果与基线年龄和BMIP（p <0.0001）有着强烈的HOMA-IR（正）和Matsuda指数（逆）。在调整索引60后，从第1阶段到第2阶段的过渡与较高的HOMA-IR和较低的Matsuda索引（HOMA-IR：HR = 1.71，P <0.0001； MATSUDA索引，HR = 0.40，P <0.0001），与从阶段1或2阶段到1或2阶段到3阶段到第3阶段到3（HOMA-ir：homa-ir：homa-ir：hora-ir：hr：hr：hr：1.98：1.98，p = 1.98，p = 0. 98; HR = 0.46，p <0.0001）。没有调整，homa-ir的进展关联与第3阶段的关联是逆的，而对Matsuda指数的阳性是呈阳性的，而在方向性的相反，调整是相反的。当使用IGI代替Index60时，发现相似。结论/解释为1型糖尿病的第2阶段和第3阶段的进展随着HOMA-IR的增加而增加，并在调整胰岛素分泌后随着Matsuda指数的减少。胰岛素分泌的指标似乎有助于解释与1型糖尿病与HOMA-IR或AAB阳性亲戚中的Matsuda指数的关联。