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MCP-312-磁共振引导聚焦-...
本 Molina 临床政策 (MCP) 旨在促进利用管理流程。政策不是治疗的补充或建议；提供商对会员的诊断、治疗和临床建议负全部责任。它表达了 Molina 对某些服务或用品是否具有医疗必要性、实验性、研究性或美容性的决定，目的是确定付款是否合适。特定服务或用品具有医疗必要性的结论并不构成对该服务或用品为特定会员承保（例如，将由 Molina 支付）的陈述或保证。会员的福利计划决定承保范围 - 每个福利计划都定义了哪些服务在承保范围内、哪些服务在承保范围内以及哪些服务受金额上限或其他限制。会员及其提供商需要咨询会员的福利计划，以确定是否有任何适用于此服务或用品的排除或其他福利限制。如果本政策与会员的福利计划之间存在差异，则以福利计划为准。此外，州、联邦政府或 CMS 的适用法律要求可能强制医疗保险和医疗补助计划成员必须获得保险。CMS 的保险数据库可在 CMS 网站上找到。现有国家保险范围决定 (NCD) 或地方保险范围决定 (LCD) 的保险范围指令和标准将取代本 MCP 的内容，并为所有医疗保险成员提供指令。所包含的参考资料在政策批准和发布时是准确的。
偏好条件的语言指导抽象
从演示中学习是用户教机器人的常见方法，但它很容易出现虚假的特征相关性。最近的工作构建了状态抽象，即具有与任务相关特征的视觉表示，从语言作为执行更具概括性学习的方式。但是，这些抽象还取决于用户对任务中重要的内容的偏好，而单独使用语言可能很难描述或不可证明。我们如何构建抽象来捕获这些潜在偏好？我们观察到人类的行为如何揭示了他们如何看待世界。我们的关键见解是，人类行为的变化告诉我们，人们对人类看待世界的偏好有所不同，即他们的状态抽象。在这项工作中，我们建议使用语言模型（LMS）查询直接知道行为发生变化的偏好。在我们的框架中，我们以两种方式使用LM：FRST，给定对任务的文字描述和状态之间行为变化的知识，我们向LM查询可能的隐藏偏好；其次，考虑到最可能的偏好，我们询问LM以构建状态抽象。在这个框架中，LM还可以直接询问人类自己的估计。我们证明了我们的框架在模拟实验，用户研究以及执行移动操作任务的实际点机器人中构建有效的偏好条件抽象的能力。
脑引导卷积神经网络揭示任务...
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是由此预印本的版权持有者于 2025 年 1 月 2 日发布的。 ；https://doi.org/10.1101/2025.01.02.631092 doi：bioRxiv 预印本
基于语言引导的杂种高斯扩散
摘要 - 在机器人操纵任务中，实现操纵对象的可识别目标状态通常对于促进机器人臂的运动计划至关重要。具体来说，在悬挂杯子等任务中，必须将杯子放置在钩子周围可行区域内。先前的方法已经揭示了杯子的多个可行目标状态的产生；但是，这些目标状态通常是随机生成的，缺乏对特定生成位置的控制。此限制使这种方法在存在约束的情况下，例如其他杯子已经占据的钩子或必须达到特定的操作目标时。此外，由于在现实世界中悬挂的方案中杯子和机架之间的频繁物理相互作用，因此从端到端模型中生成的目标状态通常会导致重叠点云。这种重叠会对机器人组的后续运动计划产生不利影响。为了应对这些挑战，我们提出了一种语言引导的混合高斯扩散（LHGD）网络，用于生成操纵目标状态，并结合了基于重力覆盖系数的基于重力覆盖率的基于重力覆盖率的方法。为了在语言指定的分布设置下评估我们的方法，我们在5个不同的架子上收集了多种可行的目标状态，用于10种不同的架子上的10种类型的杯子。此外，我们为验证目的准备了五种看不见的杯子设计。实验性调查表明，我们的方法在单模，多模式和语言指定的分布操纵任务中达到了最高的成功率。此外，它大大降低了点云的重叠，直接产生无碰撞的目标状态，并消除了机器人臂对额外的避免避免障碍物操作的需求。
人工智能 - 指导肺超声
UNG超声（LUS）越来越多地用于诊断，评估和监测呼吸短暂的患者。1 LUS是便携式的，是低成本，并且不会使患者暴露于辐射，同时允许对肺进行病理的快速，实时检查。1-6与胸部X射线照相相比，LU在检测正确使用时具有更好的准确性，可在检测肺炎，气胸，胸膜炎和肺炎时具有更好的准确性。7-11，特别是，识别B线伪像的鉴定，以及其他护理点超声音评估，例如超声心动图或下腔静脉直径的评估和可折叠性，可以帮助诊断和监测条件，包括肺部水肿的急性心力衰竭。11-14证据插曲，限制部门，IntensiveCare单位和OutOutPatientClinicSettingScrossseveralMedicalSpeialties（例如，初级保健，肾脏病，心力衰竭，心力衰竭诊所）。15-18
极化指导的无面膜阴影去除
阴影是一种脱离图像质量并降低下游视觉算法的性能的现象。尽管当前的图像删除方法已经取得了有希望的进度，但其中许多需要外部获得的阴影掩码作为输入数据的必要部分，这不仅引入了额外的工作量，而且还会导致由于面具的不准确性而导致阴影边界附近退化的性能。其中一些不需要阴影面具，但是，他们需要多种恢复亮度和颜色信息的恢复，以及保留阴影区域内的质地和结构信息而没有外部线索，这会带来高度不良的性感，并使易于制品的结果。在本文中，我们提出了第一个pol arization引导的图像sha dow re moval解决方案的pol-noss，以较少的伪影以无面膜的方式去除阴影。具体来说，它由一条两阶段的管道组成，可以重新设置不适当的状态，并为管道量身定制的神经网络，以抑制工件。实验结果表明，我们的pol-share在合成图像和现实世界图像上都达到了最先进的性能。
指导途径实施2024报告
自2019年以来，华盛顿的社区和技术学院已利用《劳动力教育投资法案》中的州投资来实施指导的途径，这是一个基于证据的框架，旨在增加完成，近距离股权差距，并更好地为学生做好准备工作的工作。该立法报告强调了大学在创造以学生为中心的结构化教育经验方面所取得的进步和持续的挑战。早期指标显示出改善的数学完成，早期采用学院的信贷积累越来越不断提高，以及对历史上服务不足的有色学生的著名保留增长。学院将指导性途径的优先事项与以股权为中心的专业发展，教学重新设计，综合咨询和强大的职业探索相结合，以确保在整个教育之旅中得到支持。虽然完成结果仍在即将到来，但数据知识实践的稳定进步，强制性的建议模型和包容性的教学方法指向更公平，更有效的高等教育生态系统。简介
研究提高CBCT指导...
武汉大学计算机科学学院博士学位学院首席研究人员。地点：中国湖北省武汉。电子邮件：dubo@whu.edu.cn。Huangxuan Zhao，Wuhan大学/联合医院计算机科学学院，北吉医学院，惠宗科学技术大学。 地点：中国湖北省武汉。 地点：中国湖北省武汉。 电子邮件：Zhao_huangxuan@sina.com其他调查人员Lei Chen，医学博士，医学院，联合医院医院，Tongji医学院，华盛顿科学技术大学。 地点：中国湖北省武汉。 电子邮件：chan0812@126.com。 版本V1.0Huangxuan Zhao，Wuhan大学/联合医院计算机科学学院，北吉医学院，惠宗科学技术大学。地点：中国湖北省武汉。地点：中国湖北省武汉。电子邮件：Zhao_huangxuan@sina.com其他调查人员Lei Chen，医学博士，医学院，联合医院医院，Tongji医学院，华盛顿科学技术大学。地点：中国湖北省武汉。电子邮件：chan0812@126.com。版本V1.0
磁共振成像引导聚焦超声
ACR：美国放射学会；MRgFUS：磁共振引导聚焦超声。a 通常适用：该成像程序或治疗在特定的临床情况下适合，对患者具有有利的风险收益比；可能适用：该成像程序或治疗可能在特定的临床情况下适合作为具有更有利风险收益比的成像程序或治疗的替代方案，或对患者的风险收益比不明确；通常不适用：该成像程序或治疗不太可能在特定的临床情况下适合，或者对患者的风险收益比可能不利。