XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMDP
MDPP计费和索赔备忘单2024（PDF）
成功向您的Mac提交索赔的提示•请确保在所有索赔中包括82个演示代码。•确保您的教练名册是最新的，以避免被拒绝或拒绝的索赔。教练是主张的“渲染提供者”。•在9％的减肥索赔之前提交5％的减肥索赔。•可以在MDPP性能期间的任何时间和任何时间提交5％的体重减轻和9％的减肥索赔。
Medicare糖尿病预防计划（MDPP）扩展了2024年日历年的HCPCS G代码
MDPP受益人从基线重量中保持至少5％的体重减轻（WL），这是通过在7-12月份在核心维护会议上至少进行一次重量测量来衡量的。必须在7-12个月内从基线维持5％减肥的索赔之前提交5％体重减轻的索赔（G9880）。G9888单独或与G9886/G9887联合使用，长期G9888的服务日期与G9886/G9887相同，并且受益人在核心维护会议的基线中维持5％WL。G9888在7-12个月中最多可计入6次。
Medicare糖尿病预防计划（MDPP）受益人资格概况
•供应商应确认受益人通过原始Medicare（费用服务）或Medicare Advantage（MA）计划（MA）计划（MA）计划。•确认原始医疗保险，供应商可以联系其Medicare行政承包商（MAC）。•如果受益人被纳入MA计划，则供应商必须与计划联系，以确认受益人目前已入学并符合资格。
对数遗憾地传达MDP：使用匪徒利用已知的动态
我们研究了具有已知动态但未知奖励功能的平均奖励和交流马尔可夫决策过程（MDP）中的遗憾最小化。尽管在此类MDP中学习比完全未知的MDP更容易，但它们仍然在很大程度上是挑战，因为它们包括特殊情况，例如组合半伴侣等大类问题。以统计上有效的方式利用遗憾最小化的过渡功能的知识似乎在很大程度上没有探索。猜想，即使有已知的过渡，我们即使在通用MDP中实现精确的最佳性也是NP-HARD，因此我们专注于计算有效的放松，以实现Order-Timpimal-Timal-Topimal-Mic MIC的遗憾而不是精确的最佳性。我们通过基于流行的匪徒最小经验差异策略引入一种新颖的算法来填补这一空白。提出的算法的关键组成部分是一个经过精心设计的停止标准，利用固定策略引起的复发类别。我们得出了一种非渐近，问题依赖性和对数的遗憾，该算法依赖于利用该结构的新颖遗憾分解。我们进一步提供了有效的实施和实验，以说明其有希望的经验绩效。关键字：平均奖励马尔可夫决策过程，遗憾的最小化，对数遗憾，马尔可夫链，经常性课程
MDP
描述Muramyl二肽（MDP）是一种由N-乙酰毛素酸组成的合成免疫反应性肽，其乳酸部分与L-丙氨酸D-异谷胺二肽的N-末端相连。MDP是几乎所有细菌中发现的最小生物活性肽聚糖基序。它首先被识别为Freund完整辅助1中的活动组件。MDP被胞质受体NOD2 2，3识别。配体 - 结合NOD2通过丝氨酸/苏氨酸RIP2（Rick，Cardiak）激酶通过卡片卡均质相互作用4。一旦激活，RIP2介导了NEMO/IKKγ的泛素化，从而导致NF-κB的激活和炎症细胞因子的产生。此外，多泛素化的RIP2募集了TAK1，这会导致IKK复合物激活和MAPK 5的激活。此信号涉及适配器蛋白卡9 6。nod2识别MDP对L-D异构体是立体特异性的，不包括对D-D或L-L类似物3的任何反应。MDP的有效辅助活性也可能与NLRP3炎性症7的激活有关。值得注意的是，已经发现与克罗恩病易感性相关的NOD2突变体在识别MDP 2、3方面缺乏。
网络物理微电网系统中的网络攻击 - MDPI
摘要：近十年来，网络安全的重要性和需求不断增加。由于缺乏有效的安全措施，以信息物理系统 (CPS) 为模型的国家关键基础设施正变得脆弱。攻击者变得越来越创新，攻击变得无法检测，从而给这些系统带来巨大风险。在这种情况下，应该引入智能和不断发展的检测方法来取代基本和过时的方法。人工智能 (AI) 分析数据和预测结果的能力为研究人员探索人工智能在网络安全中的力量创造了机会。本文讨论了新时代智能和智能技术，例如模式识别模型、深度神经网络、生成对抗网络和强化学习，用于 CPS 中的网络安全。分析了信息技术中使用的传统安全方法与 CPS 中使用的安全方法之间的差异，并详细讨论了向智能方法过渡的必要性。设计了一种用于微电网系统的基于深度神经网络的控制器，用于检测和缓解网络攻击。作为案例研究，对一种克服现有微电网保护的隐秘局部隐蔽攻击进行了建模。观察到 DNN 控制器检测和缓解 SLCA 的能力。实验以模拟和实时方式进行，以分析人工智能在网络安全中的有效性。
网络物理微电网系统中的网络攻击 - MDPI
摘要：近十年来，网络安全的重要性和需求不断增加。由于缺乏有效的安全措施，以信息物理系统 (CPS) 为模型的国家关键基础设施正变得脆弱。攻击者变得越来越创新，攻击变得无法检测，从而给这些系统带来巨大风险。在这种情况下，应该引入智能和不断发展的检测方法来取代基本和过时的方法。人工智能 (AI) 分析数据和预测结果的能力为研究人员探索人工智能在网络安全中的力量创造了机会。本文讨论了新时代智能和智能技术，例如模式识别模型、深度神经网络、生成对抗网络和强化学习，用于 CPS 中的网络安全。分析了信息技术中使用的传统安全方法与 CPS 中使用的安全方法之间的差异，并详细讨论了向智能方法过渡的必要性。设计了一种用于微电网系统的基于深度神经网络的控制器，用于检测和缓解网络攻击。作为案例研究，对一种克服现有微电网保护的隐秘局部隐蔽攻击进行了建模。观察到 DNN 控制器检测和缓解 SLCA 的能力。实验以模拟和实时方式进行，以分析人工智能在网络安全中的有效性。
网络物理电力系统中的网络安全 - MDPI
摘要：当前的能源转型与电力系统的现代化相结合，为电力系统的传输、分配、运行、规划、监控和控制带来了重大变革。这些进步在很大程度上依赖于新计算和通信技术的应用，这些技术与传统物理系统相结合，导致了信息物理系统 (CPS) 的出现。从这个意义上讲，除了保持可靠、经济和安全的电网的传统挑战之外，现在还必须应对随着 CPS 的发展而出现的新的网络攻击漏洞。意识到这一观点以及行业因网络攻击而面临的持续挑战的严重性，本文旨在对信息物理电力系统中的网络安全文献进行全面调查。为此，本文介绍了主要网络攻击类型的明确定义、历史时间表和分类，包括构成 CPS 的概念、架构和基本组件，以及管理、控制和保护 CPS 的漏洞。此外，本文还介绍了网络安全的防御策略和未来趋势。为了进行这项研究，我们在相关学术和工业数据库中进行了仔细的搜索，并详细报告了重点关注减轻网络攻击和确保现代 CPS 网络安全的关键工作。最后，本文提出了
海洋工业中的数字孪生 - MDPI
摘要：海洋蕴藏着丰富的资源，但海洋资源的开发利用呈现出复杂多变的产业形势。探索海洋产业的可持续发展具有重要的现实意义，因为它涉及合理利用海洋资源和保护环境。本研究创新性地综述了数字孪生技术（DTT）在船舶制造业（SBI）、海洋油气工业、海洋渔业和海洋能源产业等海洋产业各个领域的应用现状。研究结果表明，DTT 为 SBI 的全生命周期管理（LCM）提供了强大的支持，包括数字化设计、智能处理、操作和错误管理。此外，本研究深入探讨了 DTT 在海洋产业中应用的挑战和前景，旨在为该行业的智能系统提供参考和方向，并指导未来海洋资源的合理开发和利用。