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远期健康耐用医疗设备（DME）指数和最高费用时间表
如果未在DME索引中列出项目，或者可以使用“未其他分类”（NOC）或其他过程代码，但可能需要事先授权。（请参阅DME索引中特定NOC程序代码的授权要求，请参阅以前的美元金额限制。）随附完整事先授权请求提交的文件必须包括对设备的性质，范围和特定成员特定医疗需求的完整描述。使用品牌和/或模型和价格的制造商产品信息应作为先前授权请求的附件发送。
招生的常见问题解答
•Jaypee信息技术设施包括男孩和女孩旅馆，自助餐厅，Tuck商店，礼堂等。大学为男孩和女孩提供独立的旅馆，为学生提供安全的环境。大学有13个男孩旅馆，可容纳约。1200名学生和女子旅馆可以容纳400名学生。旅馆的设施包括公共休息室，健身房，Wi-Fi，电视和乒乓球室等。•该大学拥有五个健身房（男孩3个，2个女子旅馆），配备了所有最新的健身机。•大学还设有一个学习资源中心，位于大学的学术街区。中心分布在3个级别上，并开放到午夜。•大学提供各种体育设施，用于室内和室内运动。•大学为学生提供了出色的IT基础设施设施。•以补贴费用的Tuck Shop和自助餐厅提供各种食品和固定物品。•免费洗衣服。•男孩和女孩的NCC高级机翼Q20。您的大学课程有什么独特之处？
DMF：基于多模式融合的深层网络流量分类模型
摘要：随着加密流量的兴起，传统的网络分析方法变得越来越有效，导致转向基于深度学习的方法。其中，基于多模式的基于学习的分类方法由于能够利用加密流量的各种功能集而提高了分类准确性，因此引起了人们的关注。但是，现有的研究主要依赖于晚期融合技术，这阻碍了数据中深度特征的全面利用。为了解决此限制，我们提出了一种新型的多模式加密流量分类模型，该模型将模态融合与多尺度特征提取同步。具体来说，我们的方法在特征提取的每个阶段进行实时融合方式，在每个级别上增强特征表示，并保留层间相关性，以实现更有效的学习。这种连续的融合策略提高了模型检测加密流量中细微变化的能力，同时促进其鲁棒性和对不断发展网络条件的适应性。对两个现实世界加密的流量数据集的实验结果表明，我们的方法达到的分类精度为98.23％和97.63％，表现优于现有的基于多模式学习的方法。
五天的研讨会：以特殊参考天气预测的物理驱动的机器学习（PDMF-WP 2025）
关于该研究所：Atal Bihari Vajpayee印度信息技术与管理学院（ABV-IIITM）GWALIOR是印度的一家首要研究所，从事信息技术和管理教育领域。成立于1997年，拥有一家国家重要性研究所的地位。IT，管理和应用科学的本科，研究生和博士课程的研究所。ABV-IIITM以其强烈的研究重点而闻名，尤其是在人工智能，网络安全和计算科学等领域。在最先进的校园内，该研究所促进了创新，企业家精神和跨学科学习，从而为印度的技术和管理进步做出了重大贡献。
逐渐减少靶向治疗（bDMARDs 或 JAKis）对 rhe 患者严重感染风险和特别关注的不良事件的影响
材料和方法：基于截至 2019 年 8 月的 PubMed、Embase、Cochrane 以及国际会议相关数据库的系统评价，进行荟萃分析，以评估与继续靶向治疗相比，在逐渐减少（剂量减少或间隔）治疗后，严重感染、严重不良事件、恶性肿瘤、心血管不良事件 (CV AE) 或死亡的发生率密度（95% 置信区间 (95% CI)）的风险差异 (RD)。结果：在最初确定的 1957 项研究中，荟萃分析纳入了 13 项对照试验（9 项 RA 试验和 4 项 SpA 试验）。逐渐减少组 (TG) 研究了 1174 名患者年，而常规治疗组 (UC) 研究了 1086 名患者年。 TG 组严重感染率为 1.7/100 患者年 (py)，而 UC 组为 2.6/100 py（RD (95% CI) 0.01 (0.00 至 0.02)，p = 0.13），TG 组 SAE 率为 7.4/100 py，而 UC 组为 6.7/100 py（RD 0.00 (- 0.02 至 0.02)，p = 0.82）。减量治疗组和常规治疗组之间的恶性肿瘤、心血管不良事件或死亡风险没有差异。亚组分析（RA 和 SpA）未发现两组之间存在显著差异。
克服利比亚可再生能源发展的障碍：MCDM 方法有效制定战略
利比亚可再生能源发展面临诸多障碍，阻碍其进步。本文旨在找出这些障碍并提出有效的策略来克服它们。根据文献综述和专家意见，确定了八个障碍：缺乏基础设施、依赖化石燃料、缺乏稳定的投资环境、政治不稳定、监管框架薄弱、环境条件多变、缺乏公众意识和技术障碍。使用层次分析法 (AHP) 计算这些障碍的权重。结果表明，缺乏基础设施是最关键的障碍，其次是对化石燃料的依赖。提出了七种策略来克服这些障碍：鼓励私营部门投资、提供财政激励、加强监管框架、能力建设、提高公众意识、技术转让和国际合作。使用组合折衷解决方案 (CoCoSo) 方法根据这些策略的有效性对其进行排序。结果表明，鼓励私营部门投资是克服障碍的最重要策略。本文的研究结果可以帮助利比亚的决策者做出正确的决策并有效分配资源，以克服已发现的障碍并促进可再生能源的发展。此外，本文还为在可再生能源发展方面面临类似挑战的其他国家提供了见解。
AYMON，Romain Victor Rudolf 等人。在一项国际合作中对 JAK 抑制剂和 bDMARDs 不良事件停药的评估
摘要 背景 在临床试验中，服用 Janus 激酶抑制剂 (JAKi) 托法替尼的类风湿性关节炎 (RA) 患者与服用肿瘤坏死因子抑制剂 (TNFi) 阿达木单抗或依那西普的患者相比，表现出更高的不良事件发生率。 目的 比较国际现实世界 RA 人群中二线疗法因不良事件 (AE) 而停止治疗的情况。 方法 纳入来自参与“JAK-pot”合作的 17 个登记册的初始使用 JAKi、TNFi 或具有其他作用模式的生物制剂 (OMA) 的患者。主要结果是由于 AE 而停止治疗的比率。我们使用未调整和调整的原因特异性 Cox 比例风险模型来比较各类别治疗组因 AE 而停止治疗的情况，但也分别评估 JAKi 的具体类型。结果 在纳入的 46 913 个治疗疗程中，12 523 个为 JAKi（43% 为巴瑞替尼、40% 为托法替尼、15% 为乌帕替尼、2% 为非戈替尼），23 391 个为 TNFi，10 999 个为 OMA。因 AE 导致治疗停止的调整原因特异性风险率，TNFi 与 JAKi 相似（1.00，95% CI 0.92 至 1.10），OMA 与 JAKi 相比更高（1.11，95% CI 1.01 至 1.23），TNFi 与托法替尼相比更低（0.81，95% CI 0.71 至 0.90），但在 65 岁或以上且至少有一个心血管风险因素的患者中，TNFi 与巴瑞替尼相比更高（1.15，95% CI 1.01 至 1.30），TNFi 与 JAKi 相比更低（0.79，95% CI 0.65 至 0.97）。结论虽然 JAKi 总体上与更多的 AE 治疗停止相关，但亚组分析表明，与 TNFi 相比，特定 JAKi（如托法替尼）的模式有所不同。然而，考虑到观察性研究的设计，应谨慎解释这些观察结果。
临床审计对改善初级卫生中心 2 型糖尿病 (T2DM) 护理效果的影响。通过多层次干预进行全面的事前事后分析：ICAE-DM CARE 研究方案
拟议的研究将采用准实验设计，包括在干预前对 31 个初级保健中心 (PHCC) 进行基线横断面情境分析。该研究将重点关注 18 岁及以上的被诊断患有 2 型糖尿病 (T2DM) 的患者，包括新诊断患者和接受后续护理的患者，但不包括孕妇。将采用随机抽样方法，确保从过去三个月的糖尿病咨询中抽取 450 名患者的代表性样本量。在情境分析中确定差距后，将实施干预，之后将使用与基线相同的样本进行干预后横断面研究，以评估测量参数的变化。此外，还将通过电话调查随机抽取的 60 名患者（干预前后）进行队列研究，以评估患者视角的变化。
Duvasu入学 - 2025-26
（周日）咨询 *咨询日期1年宣布的本科学位课程B. V. Sc。＆A。H B.Tech Biotechnology渔业科学学士学位技术学士学位（乳制品技术）2研究生学位课程将于宣布M. V. SC和Ph。D.（兽医科学）M.Sc./ M.V.Sc./m.tech。和PhD（生物技术）M.Sc./ M.Tech。（乳业科学）M.F.Sc.（渔业科学）3个要宣布的文凭课程 *该大学保留在不同课程中进行各种咨询的权利。日期将在网站上可用。建议候选人访问大学网站（www.upvetuniv.edu.in）进行常规更新。
自由民主运动（FDM）医疗保健政策
自由民主运动（FDM）设想了一种医疗保健系统，该系统优先考虑个人责任，竞争和创新，同时确保所有百慕大人的负担得起。我们的医疗保健模型旨在消除就业依赖性，确保医疗保健访问是个人选择，而不是就业条件。我们致力于保留双重付款人模型，拒绝政府控制的普遍医疗保健，并确保将心理健康和药物滥用治疗作为医疗保健问题，而不是犯罪问题。