本计划使用特定的医疗保健提供者网络,称为Trio ACO HMO提供商网络。医疗团体,独立实践协会(IPA)和该网络中的医生称为参与提供者。您必须从该网络中选择一名初级保健医师,以提供您的初级保健并帮助您访问服务,但是有一些例外。请查看您的保险证据,了解有关如何根据本计划获得护理的详细信息。您可以在Blueshieldca.com上找到该网络中的参与提供商。
莫桑比克政府官员、Katia Amado 女士(探路者项目主任)、Maria José Arthur 女士(WLSA – 南部非洲妇女与法律研究与教育信托发言人)、Maira Domingos 女士(Forum Mulher 性与生殖健康及权利协调员)、Julânia Armando Langa 女士(IPAS 高级政策顾问)、Zenaida Machado 女士(人权观察非洲分部安哥拉和莫桑比克研究员)、AMMCJ(莫桑比克妇女法律职业协会)、Antonio Niquice 阁下(国会议员)、Elísio de Sousa 博士(律师和刑法学者)、Danilo da Silva 先生(Lambda 执行主任)和 Ivone Zilhão 女士(探路者性与生殖健康医生),以及其他非政府组织、议会和公务员官员。
牙科计划组织(DPO)类似于MEDI CAL健康维护组织(HMO)计划。大多数服务的全部费用已向您的牙医预付,但是某些服务需要您的额外款项。另外,如果您选择一种比牙科提供商认为适当的更昂贵的待遇,则必须支付额外的费用。此外,如果您去不是DPO成员的牙医,除非您被DPO牙医转介,否则您将无法提供服务。员工牙科计划包括一个罪恶的DPO,该计划提供了两种类型的计划 - 牙科和个人实践协会(IPA)。
ABR annualised bleeding rate ADA anti-drug antibodies ADS analysis data set AE adverse event ALT alanine aminotransferase ANCOVA analysis of covariance ANOVA analysis of variance AT antithrombin BMI body mass index BU Bethesda units CACO confirmatory analyses cut-off CI confidence interval CPoC clinical proof of concept CTR clinical trial report DIC disseminated intravascular coagulation DMC data monitoring committee EMA European Medicinal Agency ETD estimated treatment difference ETR estimated treatment ratios FAS full analyses set FDA US Food and Drug Administration FIX coagulation factor IX FVII coagulation factor VII FVIII coagulation factor VIII FXa coagulation factor Xa GCP good clinical practice GFR glomerular filtration rate HA haemophilia A without inhibitors Haem-A-QoL haemophilia quality of life questionnaire for adults HAwI haemophilia A with inhibitors HB haemophilia B without inhibitors HBwI haemophilia B with inhibitors Hemo-TEM haemophilia treatment experience measure H-PPQ the haemophilia patient preference questionnaire ICH international council for harmonisation of technical requirements for pharmaceuticals for human use IPAS intra-patient分析集ISI集成的免疫原性ITEXBR进行处理,而无需重新启动ITEXIR进行审判。对两种方案IU国际单位的患者的初始方案数据的数据,法律上可以接受的代表性LD加载剂量LLOQ LLOQ量化ltfu的下限ltfu丢失了以跟随MI多重插定MMRM混合模型,以重复测量MRD最小稀释
• 信誉良好:供应商目前已与计划签订了提供服务的合同,没有提起任何诉讼或仲裁,或在计划申请时或在可能需要支付额外资金时根据《加州政府侵权索赔法》(加州政府法典第 810 条等)对计划提起了未决索赔,并且已表明有意继续与计划合作解决社区和会员问题(由计划自行决定)。此外,在首席执行官或其指定人员的指示下,计划可以根据相关质量、付款或其他业务问题确定供应商的信誉不佳。• 参与 IEHP Direct Stars 激励计划以及接受激励付款不会以任何方式修改或取代 IEHP 与供应商之间任何协议的任何条款或条件,无论该协议是在本通讯日期之前还是之后签订的。 • IEHP 不保证未来对任何 IEHP 提供商的资助或付款会随时修改或终止,无论是否提前通知,IEHP 均有权自行决定。 • 激励付款计算标准可能会随时更改,无论是否提前通知,IEHP 均有权自行决定。 • 考虑到 IEHP 提供的 IEHP Direct Stars 激励计划,参与者同意完全且永久地免除 IEHP 的所有索赔、要求、诉因和诉讼,无论其性质如何,只要与 IEHP 提供的 IEHP Direct Stars 激励计划有关或由此产生。 • IEHP 关于 IEHP Direct Stars 激励计划下的绩效评分和付款的决定是最终决定。 • 作为根据 IEHP Direct Stars 激励计划获得付款的条件,提供商和 IPA 必须处于活跃状态并与 IEHP 签约,并且在付款时拥有活跃的指定成员。 • 提供商不会向 IEHP 收取 HEDIS、风险调整和其他健康计划运营活动的医疗记录费用。
摘要:智能的个人助理(IPA)和虚拟个人助理(VPA)近年来迅速发展,改变了用户如何在个人和专业领域与数字技术互动。这些系统由人工智能和自然语言处理提供支持,旨在简化任务,提高生产率并提高可访问性,使用户能够通过语音或文本命令来管理其日常时间表,安排问题并执行常规功能。研究强调了它们不断扩展到各种平台中,从移动设备和智能扬声器到专门的操作系统,这些操作系统扩大了VPA的功能范围。研究表明,用户满意度和互动效果受到个性化程度的影响,高级用户建模技术使这些系统能够根据个人偏好和使用模式调整响应。,随着这些进步,安全和隐私问题变得越来越突出,尤其是在第三方应用程序和语音控制功能的功能中,可以将用户数据暴露于未经授权的访问或滥用。解决这些漏洞对于培养信任和鼓励广泛采用这些技术至关重要。补充,可访问性的作用至关重要,因为VPA应满足各种用户需求,包括具有不同水平的技术专长,不同语言和特定可访问性要求的用户需求。由AI驱动的助手(例如针对特定操作系统量身定制的助手)的现实实现,证明了VPA的多功能性,但也强调需要持续提高可用性,响应能力和CONTEXTUAL认识,以提供无缝和自然的用户体验。最终,VPA的未来在于通过平衡高级能力与Strin-Gent安全协议,道德考虑和包容性设计来克服这些挑战,为一代更聪明,安全和用户以用户为中心的数字助理铺平了道路。
1.2.政策。a.所有 DISA 设施的空间管理集中权力属于劳动力服务和发展局 (WSD)。b.将促进和执行空间的有效利用,并充分考虑东道国特定政策、企业任务要求以及与 DoDI 5305.05(授权文件)一致的因素(如适用)。(1) 在空间可用有限或预算受限的地区,可能会实施更严格的空间分配。(2) 除非有令人信服的情况,否则不会仅为满足本发行中概述的标准而修改当前占用的空间。(3) 分配空间的布局将符合本发行规定的空间限额。(4) 指定空间的设计、建造、重新布置和改造将符合适用的规范和标准、有关空间内部处理的指导以及行业标准布局实践。c. 为 DISA 员工和支持活动分配空间。高级管理人员、将军/将官、主管(无论级别)、律师、平等就业机会 (EEO) 专家、监察长 (IG) 调查员、外国联络官、在公司管理信息系统 (CMIS) 中编码为主管状态为 2 的主管以及经批准的医疗例外情况的个人将根据情况分配办公室。所有其他获准使用专用座位的员工将被分配隔间式工作站。下面确定的空间分配参数基于 DoDI 5305.05。DoDI 5305.5 中的数字确定了“不得超过”的最大空间分配。未确定最小值。主办地指导可酌情适用。(1) 空间分配不应超过这些参数。将官/将官、高级行政服务 (SES) 成员、高素质专家 (HQE) 和政府间人事法 (IPA) 任务将分配约 300 平方英尺的办公室。如果 300 平方英尺的办公室不够,将官/将官和 SES 将获得第一优先权,HQE 和 IPA 将获得第二优先权。机构高级士兵顾问也将获得一个 300 平方英尺的办公室。如果组织的前台办公室有一间额外的 300 平方英尺的办公室,副手可能会被分配到该办公室;但是,如果将来有
[C1] Agrawal T.,Balazia M.,Bremond f。:CM3T:高效多模式学习的框架,用于非病会议出版物基因交互数据集。IEEE/CVF冬季有关计算机视觉应用(WACV)的冬季会议,美国图森,2025年。[C2] Sinha S.,Balazia M.,Bremond f。:通过优化的聚合网络识别教法性白内障手术视频中的手术器械。IEEE图像处理应用和系统(IPA)的国际会议,法国里昂,2025年。[C3] Muller P.,Balazia M.,Baur T.,Dietz M.,Heimerl A.,Penzkofer A.,Schiller D.,Bremond F.,Alexandersson J.,Andre E.ACM多媒体(ACMMM),澳大利亚墨尔本,2024年。[C4] Strizhkova V.,Kachmar H.,Chaptoukaev H.,Kalandadze R.,Kukhilava N.,Tsmindashvili T.,Abo-Alzahab N.,Zuluaga M.A.:MVP:基于视频和生理信号的多模式情绪识别。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议(ECCV),意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析(ABAW),2024年。[C5] Reka A.,Borza D.L.,Reilly D.,Balazia M.,Bremond F。:将门控和上下文引入时间动作检测。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议(ECCV),意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析(ABAW),2024年。[C6] Tiwari U.,Majhi S.,Balazia M.,Bremond f。:自动驾驶异常检测至关重要的是:弱监督的地平线。ACM多媒体(ACMMM),第9640-9645页,加拿大渥太华,2023年。在IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议(ECCV),意大利米兰,2024年,IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议(ECCV)举行的自动驾驶(漫游)的强大,分发和多模式模型。[C7] Muller P.,Balazia M.,Baur T.,Dietz M.,Heimerl A.,Schiller D.,Guermal M.,Thomas D.,Bremond F.,Alexander-Sson J.,Andre E.,Andre E.[C8] Agrawal T.,Balazia M.,Muller P.,Bremond F。:多模式视觉变压器,强迫注意行为分析。IEEE/CVF计算机视觉应用(WACV)的冬季会议,第3392–3402页,美国威克罗阿,美国,2023年。[C9] Balazia M.,Muller P.,Tanczos A.L.,Liechtenstein A.,Bremond F。:社会互动的身体行为:新颖的注释和最新评估。ACM多媒体国际会议(ACMMM),第70-79页,里斯本,葡萄牙,2022年。[C10] Balazia M.,Hlavackova-Schindler K.,Sojka P.,Plant C。:Granger Causal-Ity的可解释步态识别。IEEE/IAPR国际模式认可会议(ICPR),第1069-1075页,加拿大蒙特利尔,2022年。[C11] Agrawal T.,Agarwal D.,Balazia M.,Sinha N.,Bremond f。:使用跨意识变压器和行为编码的多模式人格识别。IAPR国际视觉理论与应用会议(VISAPP),第501-508页,Virtual,2022。[C12] Sinha N.,Balazia M.,Bremond f。:火焰:面部地标热图激活的多模式凝视。IEEE国际高级视频和信号监视会议(AVSS),第1-8页,虚拟,2021年。[C13] Balazia M.,Happy S.L.,Bremond F.,Dantcheva A。:面部多么独特:一项调查研究。IEEE/IAPR国际模式识别会议(ICPR),第7066-7071页,意大利米兰,2021年。[C14] Balazia M.,Sarkar s。:在活动对象跟踪中重新调用评估。在神经信息处理系统会议上(NEURIPS),加拿大温哥华,2019年的神经信息处理系统(NEURIPS)的新知识(NEWINML)。[C15] Aakur S.,Sawyer D.,Balazia M.,Sarkar S。:对未修剪监视视频中基于建议的细粒度活动检测方法的检查。NIST关于TREC视频检索评估(TRECVID)的研讨会,《扩展视频挑战的活动》,美国盖瑟斯堡,2018年。[C16] Balazia M.,Sojka p。:您是走路的方式:不合作的MOCAP步态识别视频监视,并使用不完整和嘈杂的数据。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议(IJCB),第208-215页,美国丹佛,2017年。 [C17] Balazia M.,Sojka p。:用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。 IAPR关于模式识别可再现研究(RRPR)的研讨会,第33-47页,墨西哥坎昆,2016年。 [C18] Balazia M.,Sojka p。:通过最大保证金标准(扩展摘要)学习健壮的步态识别功能。 IAPR关于结构和句法模式识别(SSPR)和统计技术的国际国际研讨会(SPR),第585-586页,墨西哥梅里达,2016年。 [C19] Balazia M.,Sojka p。:与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议(IJCB),第208-215页,美国丹佛,2017年。[C17] Balazia M.,Sojka p。:用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。IAPR关于模式识别可再现研究(RRPR)的研讨会,第33-47页,墨西哥坎昆,2016年。[C18] Balazia M.,Sojka p。:通过最大保证金标准(扩展摘要)学习健壮的步态识别功能。IAPR关于结构和句法模式识别(SSPR)和统计技术的国际国际研讨会(SPR),第585-586页,墨西哥梅里达,2016年。[C19] Balazia M.,Sojka p。:与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IAPR关于结构和句法模式识别(SSPR)和统计技术的国际国际研讨会(SPR),第310-321页,墨西哥,墨西哥,2016年。[C20] Balazia M.,Sojka p。:通过最大余量标准学习适合步态识别的功能。IEEE/IAPR国际模式识别会议(ICPR),第901-906页,墨西哥坎昆,2016年。[C21] Balazia M.,Sedmidubsky J.,Zezula P。:语义上一致的人类运动分割。国际数据库和专家系统应用程序(DEXA),第423-437页,德国慕尼黑,2014年。[C22] Sedmidubsky J.,Valcik J.,Balazia M.,Zezula p。:基于归一化步行周期的步态识别。国际视觉计算研讨会(ISVC),第11-20页,Rethymno,希腊,2012年。[C23] Valcik J.,Sedmidubsky J.,Balazia M.,Zezula P.,确定人类识别的行走周期。太平洋亚洲情报与安全信息学讲习班(PAISI),第127-135页,马来西亚吉隆坡,2012年。