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2023年12月22日所有计划信23-032 ... -DHCS
所有计划信23-032取代所有计划信21-012致：所有MEDI-CAL托管护理计划主题：增强的护理管理要求目的：所有计划信（APL）的目的是为所有Medi-Cal托管护理计划（MCPS）提供有关增强护理管理（ECM）的所有计划指导。背景：卫生保健服务部（DHCS）于2019年10月29日发布了加利福尼亚州的前进和创新的Medi-Cal（Calaim）提案，以期预期其Medi-Cal 2020 1115示威活动和1915年（B）专业心理健康服务的特殊服务机构的期限。dhcs推迟了Calaim倡议的计划实施，该计划最初定于2021年1月1日，由于COVID-19，该计划于2021年公共卫生紧急情况，并于2021年1月8日发布了修订后的Calaim提案。DHC还于2021年6月30日向Medicare and Medicaid Services中心提交了Calaim第1115条示范和1915（b）豁免申请。1 DHC获得了法定授权，以建立Calaim倡议，以支持确定和管理Medi-Cal受益人的风险和需求的既定目标，过渡和转变Medi-Cal计划，以更加一致，无缝的系统，并提高质量胜利。2 Calaim是一项多年倡议，旨在通过在Medi-Cal计划中实施广泛的交付系统，计划和付款改革来改善Medi-Cal托管护理人群的生活质量和健康成果。ECM福利是Calaim倡议的一部分，该计划将通过Medi-Cal托管护理提供。
crd-automated-decision-decision-initial-statement.pdf
2021年4月30日，理事会举行了关于算法和偏见的民权听证会。理事会从使用算法，人工智能和机器学习工具作为自动化系统的一部分，从使用算法，人工智能和机器学习工具中，可能导致就业，住房，医疗保健和其他环境的歧视获得了专家证词和公众评论。简而言之，在就业背景下，自动化决定系统是一个计算过程，它以影响申请人和/或员工的方式做出决策或促进人类决策。（请参阅下面的第11008.1（a）节，了解理事会关于就业的拟议完整定义“自动化否决系统”。就业。（请参阅新闻稿：DFEH举行有关算法和偏见的民权听证会（2021年5月6日）https://calcivilrights.ca.gov/wp-content/uploads/sites/sites/sites/32/32/2021/05/05/algorithms-hensing-press-propers.press.pdf（上次访问了302. 302. 302. 302：302：302：302：302.3;算法和偏见听证会（4月30，2021）https://www.youtube.com/watch?v=iq_6f9lmufu（上次访问于2023年9月5日）。白宫在最近的AI人权法案的蓝图中解释说：
统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
生成人工智能和评估战略决策
致谢：我们感谢战略教授在评估商业模式方面的帮助。我们感谢Sen Chai，Vivianna Fang He，Isabel Fernandez-Mateo和Dan Sands。我们还要感谢AI和战略联盟，德鲁伊24，HBS Idea-X，Mad Conference，Oxford Human-Algorithm互动研讨会，战略科学会议和Sumantra Ghoshal会议的会议。所有作者都同样贡献。
内部语音解码从EEG和MEG
在实验的第一个版本中，参与者默默地阅读屏幕上的单词（一次），然后是视觉固定 - 交叉提示，以重复他们的脑海中。在某些试验中，接下来是提示他们想象的是五个（生成性内部语音任务）不同的单词。所有视觉刺激均出现0.8-1.0秒，然后是持续0.8-1.0秒的空白屏幕。我们收集了来自3名男性参与者的MEG（Elekta Neuromag 306-渠道）和EEG（EasterCap 64通道）数据，每个参与者分别为6、2和2个会话。由此产生的会话包括大约325个读数，325个重复的内部语音和250个生成性的语音试验，几乎平均分配在5个单词之间（单词选择是随机的）。在实验的第二版中，显示了四个连续的十字架，而是以1秒的间隔显示了连续的十字架，以便参与者重复4次单词。，我们从男性参与者那里收集了1次，从另一名男性参与者那里收集了1次MEG和脑电图数据，其中1个MEG和1个单独的EEG会话，以及第三名男性参与者的1个MEG和10个MEG和10个单独的EEG会话。这些课程中的每一个都包含大约173次阅读，692个重复的内部语音和640个生成性内部语音试验。
2024 年 7 月至 12 月
该系拥有 40 名高素质教师。他们的专业知识和奉献精神有助于培养创新和学术严谨的文化。该系对研发的重视是其核心优势之一，重点关注 VLSI 设计、嵌入式系统、电力系统、电力电子、控制系统、无线通信、物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等前沿领域。
利用解耦运动和形状模型进行 4D 心肌重建
评估心肌的形状和运动状态对于诊断心血管疾病至关重要。然而，电影磁共振 (CMR) 成像以 2D 切片为主，其大切片间距对切片间形状重建和运动获取提出了挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种将运动和形状分离的 4D 重建方法，该方法可以从有限切片获得的给定稀疏点云序列预测间/内形状和运动估计。我们的框架包括一个神经运动模型和一个舒张末期 (ED) 形状模型。隐式 ED 形状模型可以学习连续边界并鼓励运动模型在没有地面真实变形监督的情况下进行预测，并且运动模型通过将任意点从任意阶段变形到 ED 阶段来实现形状模型的规范输入。此外，构建的 ED 空间可以对形状模型进行预训练，从而指导运动模型并解决数据稀缺问题。我们提出了我们所知的第一个 4D 心肌数据集，并在提出的、公开的和跨模态的数据集上验证了我们的方法，显示出卓越的重建性能并实现了各种临床应用。
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。