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2024 MIPS年度呼吁成本措施概况
•“呼吁成本措施”过程为有兴趣的人提供了一个机会，可以识别和提交CMS的措施，以考虑是否在MIPS成本绩效类别中使用它们。感兴趣的各方包括：•临床医生•代表符合条件的临床医生的专业协会和医学社会•研究人员•消费者群体•其他有关方面•CMS鼓励所有有关方面通过在此期间考虑的问题3中描述的预先制定过程提交成本措施。考虑将措施纳入年度成本措施清单的时间表是2年的过程。仅在晚上8点之前通过CMS措施提交的成本措施（优点）提交的成本措施。 2024年5月10日，将考虑纳入2026年绩效期间的年度成本指标清单。•尽管有兴趣的人以前能够通过制定前的过程提交成本措施，但MIPS年度呼吁成本措施为您提供了有关衡量优先级和要求的更多指导。此过程是通过日历年（CY）2022医师费时间表（PFS）最终规则（86 FR 65455）建立的。自2022年以来，MIPS年度有关成本措施的年度呼吁已每年发布，以建立与MIPS年度质量措施的类似过程。
气候污染减少补助金（CPRG） - 德克萨斯州的措施草案
•从垃圾填埋场或废水处理厂捕获甲烷以产生沼气。•将太阳能阵列与封闭垃圾填埋场的沼气相结合，以产生能源。•切换到电动热泵。•将屋顶太阳能添加到商业和住宅建筑中。•提高房屋和商业建筑的能源效率和气候化。•支持项目增加回收利用，减少浪费并添加回收基础设施。•在农业中促进有效的泵和灌溉系统。•促进可持续的农业实践以减少排放。•备森林农业不再使用并增加城市树冠。•促进沿海景观的恢复以隔离碳。
风险融资措施的市场经济经营者测试
(6) 风险融资措施通常涉及复杂的结构，通常由三个层次组成，并激励一组经济运营商（投资者，第 1 级）向另一组运营商（进行投资的目标企业，第 2 级）提供风险融资。根据措施的设计，即使公共当局的意图可能只是为后一组提供利益，任一或两个层次的企业都可能受益于国家援助。此外，风险融资措施通常涉及一个或多个金融中介机构（第 3 级），这些中介机构的地位可能与投资者和目标企业不同，5 并且可能有管理者或管理公司，例如在控股基金（也称为“基金中的基金”）结构中。在这种情况下，还需要考虑金融中介机构和/或其管理者是否可以被视为受益于国家援助。
2024成本措施现场测试常见问题（FAQ）
1.5为什么选择这些措施进行现场测试？问题1.2中列出的两个成本度量是作为量度开发过程的一部分进行现场测试的，然后考虑在MIPS中使用潜在使用。这些措施之所以选择用于开发，是因为它们代表了新的临床领域，优先考虑专业差距区域，并为高成本区域建立了更深入的测量。他们还符合措施优先级的一般标准，因为它们在临床上连贯且有影响力，提供改进的机会，并且可以与质量保持一致。这些措施都经历了迭代开发和测试，现在正处于开发过程的现场测试阶段，我们将从该阶段收集有关测量和完成之前的措施的反馈。
5800-2 AO 指南 - 行政纠正措施
行政官员指南：行政纠正措施简介 本行政官员 (AO) 指南是对 AO 指南 5800-1“法律官员”的补充。作为法律官员，您经常需要就行政纠正措施代替非司法惩罚 (NJP) 向指挥官 (CO) 提供建议。服务手册中提到了行政行动，作为纠正轻微缺陷、不可接受的行为和不良表现的一种方式。正确使用行政行动从使用最低形式的纠正措施开始，如果无效，则逐步采用更严厉的选择。及时纠正已发现的缺陷很少会影响成员晋升或留任的资格；然而，未能纠正不可接受的行为或表现可能会导致良好秩序和纪律的下降。概述 行政纠正措施使领导者有机会纠正最低级别的不良表现或不可接受的行为，并且在某些情况下，让成员对《统一军事司法法典》（UCMJ）的轻微违规行为负责。如果没有进行课程纠正并且进一步的行动值得 NJP，则可以使用行政措施作为先前采取行动纠正缺陷的证据。当有机会纠正最低级别的行为时，必须认真对待责任。以下是每个上级通常可获得的行政措施列表，无论薪级或职位如何。UCMJ 的轻微违规行为。CO 有权决定罪行是否轻微。一个很好的指导方针是应用 MILPERSMAN 中列出的“犯下严重罪行”的标准，最高惩罚包括惩罚性释放或一年以上的监禁。如果此类惩罚未获批准，则罪行通常可被视为轻微罪行。请注意，即使是轻微的违规行为，包括表现不佳和不可接受的行为，也违反了 UCMJ，并有资格提交 NJP。
NIST SP 800-55V1首次公共草案，信息安全性测量指南：第1卷 - 识别和选择措施
权威本出版物是由NIST根据其法定责任根据《联邦信息安全现代化法》（FISMA）制定的，2014年44年4月44日。§3551et Seq。，公法（P.L.）113-283。 nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。 本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。 本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。 也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。 非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。 但是，归因将受到NIST的赞赏。113-283。nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。归因将受到NIST的赞赏。
心力衰竭质量度量：程序...
通过指南®-心力衰竭是美国心脏协会的协作质量改进计划，该计划旨在提高对住院患者心力衰竭的患者的依从性。注册表有助于输入和监视心力衰竭患者数据的机会。指标在住院，二级预防策略，出院和后续护理方面进行了跟踪。此外，通过我们最新平台的创意报告功能，团队可以优化其质量改进活动。超级用户帐户可用于卫生系统质量的员工，以监视所有附属站点的性能，以允许整个系统中的高质量计划。美国心脏协会通过指南平台与知识渊博的质量改进顾问团队一起支持GET。我们的客户的附加价值正在进行的虚拟教育，其中包括指导驱动的护理，当前的热门话题，模型共享，专家顾问小组等等！
AFIB质量度量
• Angiotensin-Converting-Enzyme Inhibitors (ACEI)/Angiotensin Receptor Blocker (ARB) or Angiotensin Receptor-Neprilysin Inhibitor (ARNI) prescribed prior to discharge (when Left ventricular ejection fraction (LVEF) <40): Percentage of patients with a diagnosis of atrial fibrillation (AF) or atrial flutter with heart failure (HF) with左心室射血分数LVEF≤40，他们被处方了血管紧张素转换 - 酶酶抑制剂（ACEI）/血管紧张素受体阻滞剂（ARB）或血管紧张素受体抑制剂 - 涅台环蛋白抑制剂（ARNI）。AHAAF1•在出院前开处方的β受体阻滞剂（当LVEF≤40）：年龄≥18岁的患者百分比，诊断为AF或心房颤动，其LVEF≤40在出院前被处方为Beta阻滞剂。ahaaf2。•出院前记录的CHA2DS2-VASC风险评分：年龄≥18岁的患者百分比，具有非瓣膜和生物假体瓣膜房颤或心房颤音，用于使用CHA2DS2-VASC风险评分标准对其进行评估，以评估其医疗记录。ahaaf3。•FDA批准的批准的抗凝治疗：出院前处方：患者百分比≥18岁，没有瓣膜性房颤或心房颤动，这些抗凝或心房的扑动，这些抗凝被开处方华法林或其他FDA批准的抗凝药物，以预防血栓栓塞。AHAAF5•AF患者的冠状动脉疾病患者（CAD），CVATYPE/TIA，周围血管疾病（PVD）或糖尿病患者的分泌：CAD，CAD型/TIA，TIA，PVD或糖尿病患者百分比。ahaaf6AHAAF4 • Prothrombin Time/International Normalized Ratio (PT/INR) Planned follow-Up documented prior to discharge for warfarin treatment: Percentage of patients, age ≥18 years, with nonvalvular, valvular or bioprosthetic valve AF or atrial flutter who have been prescribed warfarin and who have a PT/INR follow-up scheduled prior to hospital discharge.
检查使用人工智能来增强计算机硬件中的安全措施，包括检测基于硬件的漏洞
3纽黑文大学摘要的高级技术解决方案工程师： - 本文研究了人工智能（AI）技术的整合，以在计算机硬件中加强安全措施，主要侧重于主动识别和缓解基于硬件的漏洞和攻击。随着数字景观的发展，确保计算机系统的鲁棒性变得越来越关键。传统的安全方法通常在解决基础体系结构中固有的脆弱性的复杂硬件级别威胁方面通常不足。该研究深入研究AI算法，机器学习模型和神经网络的应用，以增强安全系统的检测功能，从而能够早期识别和对与硬件有关的威胁的响应。通过利用AI，该研究探讨了对系统行为，异常检测和模式识别的实时分析的潜力，以识别指示硬件攻击的不规则性。此外，该论文研究了AI驱动系统在快速发展的网络安全景观中动态发展和应对新兴威胁的适应性。调查的关键方面包括对现有AI驱动的安全解决方案的深入分析，它们在减轻硬件漏洞方面的有效性以及它们为潜在攻击提供主动防御的能力。本文还探讨了为硬件安全实施AI时的挑战和考虑因素，例如需要强大的培训数据集，模型可解释性和道德含义。这项研究的发现通过提出一种将AI集成到计算机硬件的防御机制中的整体方法，这有助于持续有关加强网络安全措施的论述。这项研究所获得的见解对设计有弹性的硬件体系结构和开发自适应安全协议有实际影响，以保护数字时代的不断发展的威胁。关键字： - 人工智能，安全措施，计算机硬件，网络证券，异常检测，网络威胁，驱动的安全性。简介： - 在数字技术的快速前进的景观中，复杂的网络威胁的扩散对计算机硬件的安全构成了前所未有的挑战。随着我们对互连系统的依赖的增长，对超越传统范式的强大安全措施的需求也在增长。本文努力研究人工智能（AI）在计算机硬件内强化安全措施中的变革性作用，特别是针对基于硬件的漏洞和攻击的检测和缓解。[1]计算体系结构的演变带来了复杂的互连设备的网络，形成了我们现代数字基础架构的骨干。但是，这种复杂的互连性将这些系统暴露于无数的安全风险，其中许多系统利用了将漏洞深深嵌入硬件本身。主要基于软件的传统安全方法通常很难识别和中和源于硬件级别的威胁。这种缺陷使计算机系统容易受到可能损害数据完整性，机密性和整体系统功能的攻击。将AI集成到硬件安全领域代表了我们的网络威胁方法的范式转变。AI技术，包括机器学习模型，神经网络和高级算法，提供了积极主动和适应性防御机制的希望。本文的关键重点之一是探索AI如何通过实现对系统行为的实时分析来彻底改变基于硬件的漏洞的检测。通过利用AI，安全系统可以超越常规的基于签名的方法，并动态适应不断发展的威胁景观。对基于硬件的漏洞的检测需要与传统上网络安全采用的反应性立场背道而驰。AI通过其对异常检测和模式识别的能力，使安全系统能够预测并应对潜在威胁。面对迅速发展的网络威胁，这是剥削新型脆弱性的，这是至关重要的，通常是