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CVCP-计划规则.pdf
符合所有其他联邦和州/领地资格标准但没有 Medicare/DVA 卡或没有资格持有 Medicare/DVA 卡的患者可以在社区药房免费接种疫苗。药房必须确保首先向患者确认患者没有或没有资格持有 Medicare/DVA 卡，并在 PPA 门户网站提交为这些患者接种疫苗的索赔时使用“紧急临床需求”特殊 Medicare 号码 (25437529911)。“紧急临床需求”Medicare 号码不应用于手动报告给 AIR。请注意，一些与 AIR 和 PPA 门户网站集成的专业服务软件包可能设置为“紧急临床需求”号码仍必须输入到软件中以用于 PPA 索赔目的。在这些情况下，软件旨在确保不会将该号码报告给 AIR。
探索儿童接触语音助手及其...
抽象的数字语音助手（DVA）已成为当今家庭和童年环境中普遍存在的技术。受（Bernstein and Crowley，J Learn Sci 17：225–247，2008）的启发（n = 60，4-7岁，年龄4-7岁），讲述了儿童的本体学概念如何系统地概念化生活和技术的技术概念化与现实世界的现实研究相关，目前的研究探索了与儿童相关的儿童，以探索与儿童相关的儿童，年龄在n = 143岁之间，年龄为7-111111-11岁。我们分析了在“亚马逊机械土耳其人”（MTURK）上招募的143个父子二元组的相关调查数据。儿童的生活和技术的本体论概念化模式是通过要求九种原型有机生活和技术实体（例如，人类，猫，智能手机，DVAS）概念化其生物学，智能和心理学的概念。然后，其本体论概念化模式与其DVA暴露和其他控制变量有关（例如，儿童的技术亲和力，人口统计学/个人特征）。与生物学和心理学相比，智力是儿童区分有机生活和技术实体的一个差异化因素。这种差异模式对技术亲和力变得更加明显。有一些证据表明，较高的DVA暴露儿童在心理学的基础上更严格地在有机生活和技术实体之间进行区分。据我们所知，这是探索儿童对DVA的现实世界的第一项研究，以及它与他们对生活和技术的概念理解如何相关的研究。的发现表明，尽管技术的心理概念化可能会变得更加明显，但从儿童的角度来看，生活和技术之间的本体论边界范围很明显。
对 III 级驾驶舱人员和保持飞行员夜视标准的人员进行体检
• DVA/NVA：必须校正至 20/20-0。在驾驶舱内时必须始终佩戴矫正镜。• 视野：全视野。• 色觉：必须符合 I 级标准。• 深度感知：必须符合 I 级标准。
信息文件 AHRC-PDP-E 2024 年 2 月主题：9/11 后退伍军人权利法案教育福利 - 教育福利转移 (TEB)
a.2008 年《国防授权法案》修订了美国法典第 38 章，将 9/11 后退伍军人权利法案（也称为第 33 章）和 TEB 纳入其中。变更生效日期为 2009 年 8 月 1 日。自该计划启动以来，已有超过 190,000 名现役士兵和 60,000 名预备役士兵要求将 9/11 后退伍军人权利法案福利转移给他们的家庭成员。b.决定改用 9/11 后退伍军人权利法案并准备使用其福利的士兵和退伍军人必须通过 www.va.gov 向退伍军人事务部 (DVA) 提出申请。更改教育福利的决定是不可撤销的。士兵必须谨慎并彻底了解他们目前的福利（即蒙哥马利退伍军人权利法案或越南时代退伍军人权利法案），并与 9/11 后退伍军人权利法案下的福利进行比较。DVA 网站上包含一个比较图表。
使用 LLM 框架评估电池健康状态
摘要 — 电池健康监测对于电动汽车 (EV) 的高效可靠运行至关重要。本研究引入了一种基于变压器的框架，利用基于循环和瞬时放电的数据来估计钛酸锂 (LTO) 电池的健康状态 (SoH) 并预测其剩余使用寿命 (RUL)。我们在 500 次循环中对 8 个 LTO 电池在各种循环条件下进行测试，展示了充电时间对能量存储趋势的影响，并应用差分电压分析 (DVA) 来监测电压范围内的容量变化 (dQ/dV)。我们的 LLM 模型实现了卓越的性能，平均绝对误差 (MAE) 低至 0.87%，并且具有支持高效处理的各种延迟指标，展示了其实时集成到 EV 中的强大潜力。该框架通过高分辨率数据中的异常检测有效地识别了退化的早期迹象，从而促进了预测性维护以防止电池突然故障并提高能源效率。索引词 — 电池退化、健康状态 (SoH)、剩余使用寿命 (RUL)、钛酸锂 (LTO)、差分电压分析 (DVA)、大型语言模型 (LLM)
使用神经网络的一般电流轮廓充电的健康估计和增量能力分析的电池状态
摘要 - 递增能力分析（ICA）和不同的电压分析（DVA）通常需要电池降解监控的恒定当前条件，这限制了它们在现实情况下的适用性。本文提出了一种统一的方法，可以在一般充电当前概况下启用基于ICA/DVA的降解监测，这在文献中尚未解决。首先，提出了一种新颖的虚拟增量能力（IC）和不同电压（DV）的概念。第二，两个相关的卷积神经网络（CNN），称为U-NET和CONC-NET，是为了构建虚拟IC/DV曲线的构建，并估算了跨任何状态（SOC）范围内的一般充电概况的健康状况（SOH），以满足某些约束。最后，提出了两个称为移动U-NET和移动网络的CNN，分别替换了U-NET和Conv-NET以进行车载实现。它们会大大减少计算和内存需求，同时在虚拟IC/DV曲线构建和SOH估计中保留性能。在具有各种快速充电协议和SOC范围的电池模块的广泛实验数据集上进行了测试，拟议的U-NET和移动U-NET构造精确的虚拟IC/DV曲线可以提取有价值的降级功能。建议的Conv-NET和移动网络提供的模块级SOH估计值，根平方误差（RMSE）小于0.5％。关键字 - 增量容量分析；差分伏分析；非恒定电流充电；快速充电；卷积神经网络；健康状况估计