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离子阱量子信息测量方法
创建比常规方法效果更好的量子算法（例如大整数分解）使量子计算成为现代物理学的重点。在物理构建量子计算的各种方法中，Cirac 和 Zoller [ 1 ] 提出的离子阱方法尤为有前景。离子阱的有效性已通过大量实验得到证明，证实了其在实际量子计算中的潜力。离子阱是一种利用电场和/或磁场将带电粒子（离子）限制在特定空间区域的装置。这种限制允许对离子进行操纵和分析。事实上，精确控制单个离子的能力可以实现精确的量子操作，而捕获离子的长相干时间可确保复杂计算期间的稳定性 [ 2 ]。离子阱系统的可扩展性进一步使得构建更大的量子系统成为可能，高保真量子门可最大程度地减少操作错误。此外，离子阱有助于产生纠缠态，这对于量子通信和分布式计算至关重要。在这种情况下，离子阱中的势通常用谐振子来近似，这为分析离子的运动和相互作用提供了一个完善的框架，这对于实现量子门和其他必要的操作至关重要 [3]。阱内离子之间的相互作用（包括光学或电磁谐振器中的离子）可以建模为耦合的谐振子，这对于控制量子态和执行纠缠等量子操作至关重要。这些相互作用可以进入各种耦合状态——弱、强和超强——每一种耦合状态都在提高量子计算机的性能和可扩展性方面发挥着关键作用 [4,5]。在量子计算领域，特别是在囚禁离子系统的哈密顿动力学框架内，对各种量子度量的细致理解至关重要。例如，纠缠熵测量子系统之间的量子相关性，指示共享的信息量。这对于量子算法和协议（如纠错和加密）非常重要。另一个指标是计算复杂度，它评估量子计算所需的资源，包括量子比特的数量和量子电路的深度。这反映了量子操作的难度和算法的效率。高纠缠熵通常会导致计算复杂度增加，因为维持纠缠需要更复杂、更深的电路。另一方面，通过按顺序排列量子门，可以形成高效的量子算法，使量子计算机能够解决超出传统计算机能力的问题 1 。量子门与波函数相互作用的研究很重要；将参考状态 | ψ R ⟩ 转换为目标状态 | ψ T ⟩ 需要应用一个幺正变换 U ，这是通过一系列通用门实现的。优化这些门序列至关重要，因为通往同一目标状态的可能路径是无限的。电路深度，即连续操作的数量，与计算复杂度有关。
用户指南 - 能量度量
▪在具有强制性建筑能源，水或材料代码的地区，以及在过去三年内建造的大多数新建筑物中实施这些代码的地方，相关代码可以用作基线。如果代码在几个城市或州（而不是其余的）中充分实施，则其基线可能会有所不同。▪在不存在此类代码或确实存在但没有足够执行的地区，Edge使用了标准实践，然后是当地建筑行业作为基线。例如，如果区域中的大多数低收入房屋都使用混凝土块构造的壁，则基本案例材料的选择将反映这一点。对于不同的收入类别房屋以及各种建筑类型（例如办公室，酒店和购物中心），这些假设可能有所不同。
QUALITY+ PARTNERSHIPS 2025 优质护理措施及综合计划信息指南
经国家质量保证委员会 (NCQA) 许可，内容摘自《HEDIS 2025 第 2 卷：健康计划技术规范》。HEDIS® 是 NCQA 的注册商标。HEDIS 测量和规范不是临床指南，也不构成医疗保健标准。NCQA 不对使用或报告绩效测量的任何组织或医生的质量作出任何陈述、保证或认可，并且 NCQA 对依赖此类测量或规范的任何人不承担任何责任。为方便起见，测量规范中包含有限的专有编码。专有代码集的用户应从这些代码集的所有者处获得所有必要的许可。NCQA 对规范中包含的任何编码的使用或准确性不承担任何责任。
前瞻性陈述和非GAAP措施
本演讲是由特许权使用费（The Company）制定的，仅出于信息目的而制作，不构成出售或征求购买证券的要约。本文所列出的信息并不声称要完成或包含您可能想要的所有信息。陈述是在本介绍日起的，并且在任何情况下，本演示文稿的交付或任何出售证券都不应在任何情况下都造成含义，暗示此处包含的信息截至此类日期之后的任何时间或该信息将被更新或已修订以反映以后的信息，以反映该日期之后或更改日期之后发生的。本演示文稿包含构成“前瞻性陈述”的陈述，因为该术语在1995年的美国私人证券诉讼改革法案中定义，包括表达公司意见，期望，信念，计划，目标，目标，假设，假设或预测有关未来事件或未来结果的陈述，与反映历史事实相反。例子包括讨论我们的战略，融资计划，增长机会和市场增长。在某些情况下，您可以通过术语来确定此类前瞻性陈述，例如“预期”，“打算”，“相信”，“估计”，“计划”，“ seek”，“ seek”，“ project”，“期望”，“五月”，“愿意”，“意志”，“威尔”，“可能”或“应该”或“应该”，这些术语或类似的表达式是负面的。前瞻性陈述基于管理层当前的信念和假设以及目前可提供的信息。但是，这些前瞻性陈述并不是公司绩效的保证，并且您不应过分依赖此类陈述。前瞻性陈述受到许多风险，不确定性和其他可变情况以及其他因素的约束。这种风险和不确定性可能导致陈述不准确，并且警告读者不要过分依赖此类陈述。其中许多风险超出了公司的控制范围，可能导致其实际结果与其认为会发生的结果有实质性差异。本演示文稿中包含的前瞻性语句仅在此日期起。公司不承担更新任何此类陈述或公开向任何此类陈述的任何修订结果的任何义务，以反映未来事件或发展的任何义务，除非法律要求。本演讲中包含的某些信息涉及或基于从第三方来源以及公司自己的内部估计和研究获得的研究，出版物，调查和其他数据。虽然该公司认为这些第三方资源是在本介绍之日起可靠的，但它尚未独立验证，并且对从第三方来源获得的任何信息的充分性，公平性，准确性或完整性都没有任何陈述。此外，本演示文稿中包含的所有市场数据都涉及许多假设和局限性，并且无法保证此类假设的准确性或可靠性。最后，尽管该公司认为其自身的内部研究是可靠的，但此类研究尚未得到任何独立来源的验证。有关更多信息，请参阅公司在SEC网站www.sec.gov上访问Edgar，向美国证券交易委员会（“ SEC”）提交的公司报告和文件。
MDME法律更新：与就业相关的措施 - 英语
如今，许多工人重视工作与生活的平衡和良好的工作环境，甚至比工资增加更大，甚至更多。因此，这些领域中具体措施的制定和实施可能会对劳资关系产生更大和持久的影响，从而导致公司内部的员工满意度和人才保留更高。
水（特殊措施）法案：公共法案委员会的书面证据
5国务卿2024年9月6日见政府的环境原则政策声明7水计划2023年12月8日，宣布WRF的新闻稿，2022年11月9日，该基金于2024年，最初的锅为1100万英镑，从2022年和2023年之间的水公司罚款。在2023年后期提供的数字指出，在那几年中，环境局对水公司征收的罚款总额超过1350万英镑。10参见2024年8月的链接信，并回应。11参见上议院报告阶段修正案46和47，并于2024年11月20日对其进行辩论
公报2025-01-预防VRI.pdf
定义•临床医疗保健工作者：所有提供直接患者护理的医疗保健工作者（HCW），目的是进行诊断和/或提供治疗和/或监测。这包括紧急卫生服务工作者（即BCEHS/护理人员）。•医疗面具：符合美国测试和材料国际测试和材料协会（ASTM），国际标准化组织（ISO）或同等性能要求细菌过滤效率，颗粒过滤效率，流体耐药性，压力差异，火焰扩散，皮肤敏感性和细胞毒性测试的同等性能。•必须：基于卑诗省卫生部指令的强制性要求。•非临床医疗保健工作者：所有不提供临床护理的医疗保健工作者，包括但不限于行政和办公室工作人员，设施员工，承包商和志愿者。•患者护理区：医疗保健环境中的任何房间或区域（包括合同设施），患者，居民或客户正在积极接受护理。这包括候诊室，家庭和社区护理地点（包括客户的家）以及提供紧急卫生服务的任何地点。它不包括位置，例如行政区或私人办公室，这些地点通常不由患者，居民或客户或未提供护理的地区访问，例如门厅，走廊，咖啡厅，教堂，教堂和家庭房。•护理点风险评估（PCRA）：在每个患者/居民/客户互动之前，必须由HCW进行的常规做法，以评估将自己和/或他人暴露于感染者和
Sargent, S. L. (2021)。医疗保健中的人工智能偏见：以 ImpactPro 为例，研究医疗保健从业人员参与反偏见措施的职责。加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，112–116。 https://doi.org/10.7202/1077639ar
人工智能 (AI) 和其他机器学习 (ML) 应用正日益渗透到我们生活的各个方面，医疗保健也不例外。除了新兴应用之外，AI 已经以多种方式得到应用，包括医学成像、解析和整理电子病历、优化护理轨迹、诊断、提高临床试验的入组率，甚至减少医疗错误 (1-4)。这不是一份详尽的清单；可以说，这些应用与医学领域本身一样多种多样且复杂。2018 年，纳菲尔德生物伦理委员会指出，由于 AI 在用于训练 ML 算法的数据集中重现偏见的方式，以及偏见可以“嵌入算法本身，反映 AI 开发人员的信念和偏见”的方式，AI 在医疗保健领域的使用可能存在问题 (2)。在本文中，我认为偏见是指对边缘群体有意识和无意识的负面情绪或看法，这种情绪或看法根源于历史歧视，会影响一个人的行为和思维方式。这些偏见及其对健康的负面影响已经在最近的 ImpactPro 研究等案例中得到体现，该研究发现纽约联合健康服务中心的一种算法未能以与白人患者相同的比例向黑人患者推荐复杂的健康需求计划 (5-6)。因此，医疗保健领域必须应对此类技术的普及，以纠正医疗保健系统中先前的不平等现象，这些不平等现象产生了人工智能技术目前正在重现的偏见数据 (4,7)。为此，医疗从业人员必须采取各种反偏见措施，例如隐性偏见培训、医学偏见教育和“换位思考”，并承担起 AI 技术监督者和合作者的责任。目前用于减少日常医疗互动中偏见的许多措施可以转移到 AI 中，尤其是当医疗从业人员对 ML 算法推荐的决策拥有最终决定权时。很难确定 AI 在医疗保健领域应用的通用规则，因为应用、用途和环境非常多样化，并且一直在发展。鉴于此，我将使用 ImpactPro 案例来说明 AI 对医疗保健的影响如何重申在提供医疗服务以更好地满足边缘化患者的健康需求时打击偏见的现有职责。我认为 ImpactPro 案例表明，医疗从业者有机会通过减少医院和医学研究中的偏见实践以及与边缘化社区建立信任来抵制 AI 算法中的偏见，最终目标是改善用于训练 AI 的数据，并更快地发现 AI 结果存在偏见的案例。这些途径也符合 AI 最佳实践的原则，例如《蒙特利尔人工智能负责任发展宣言》和人工智能高级专家组 (HLEG) 提出的原则。