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黄金时段健康计划2025配方（覆盖...
注明现有成员：自去年以来，此格式已更改。请查看此文件，以确保其仍然包含您服用的药物。当此药物清单（配方）提到“我们”，“我们”或“我们”时，这意味着黄金时段的健康计划。指“计划”或“我们的计划”时，意味着黄金时段的健康计划。本文档包括我们计划的药物清单（配方），该计划截至2025年1月1日。有关更新的药物清单（配方），请与我们联系。我们的联系信息以及我们上次更新药物列表（配方）的日期出现在正面和封底页面上。您通常必须使用网络药房来使用您的处方药福利。福利，配方，药房网络和/或共付额/共同保险可能会在2026年1月1日以及一年中时不时更改。
身份已成为威胁行为者的主要目标
根据各种消息来源1，勒索软件的景观在2023年的攻击频率和攻击范围中升高。随着网络犯罪分子变得越来越复杂，他们正在利用大多数组织对身份威胁的关键差距 - 超过83％的人已经遭受了涉及损害证书的违规行为2。身份也是零信任策略的关键支柱之一，3表明组织要审查其身份和访问管理策略至关重要。多因素身份验证（MFA）长期以来一直被提倡作为加强组织安全姿势的一种强大措施，但是MFA覆盖范围的错误配置和差距证明，在使这种危险趋势中的这种危险趋势迫使Cybercrime中的这种危险趋势迫使这种危险的趋势是决定性的。
表1：用于COI和18S基因片段的DNA-Barcoding的引物。所有序列均以5'至3'方向给出。
ku905921 COI SERCI317-14 BOLD：ACO3861 Clymenella Torquata Gloucester县，美国弗吉尼亚州，美国KU906065 COI SERCI316-14 BOLD：ACO38611 Clymenella torquata粗体：ACO3861 Clymenella torquata Gloucester县，弗吉尼亚州，美国HQ024004 COI NBPOL064-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews St. Andrews，New Brunswick，New Brunswick，New Brunswick，加拿大加拿大HQ024009 COI NBPOL12121212121-NEACENELL：AAC769 aac76955 bold：AAC76995555加拿大不伦瑞克省HQ024010 COI NBPOL123-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews，New Brunswick，New Brunswick，加拿大HQ024006 COI NBPOL082-08 BOLD BOLD BOLD：AAC7695 NBPOL044-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews，新不伦瑞克省，加拿大加拿大HQ024008 COI NBPOL101-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews St. Andrews St. Torquata St. Andrews，加拿大新不伦瑞克省HQ024007 COI NBPOL088-08 BOLD：AAC7695 Clymenella Torquata St. Andrews St. Andrews，New Brunswick，加拿大Coi Invcl003-23 Bold：AAC7695
三维量子黑洞：入门
式左侧是具有宇宙常数 Λ 的经典时空 g ab 的通常爱因斯坦张量，而右侧 ⟨ T QFT ab ⟩ 是某个量子态 | Ψ ⟩ 下量子场论的（重正化）应力能量张量的期望值。半经典引力应被视为一种近似，且仅在特定范围内有效。事实上，半经典近似在普朗克尺度附近失效，因为在这个层面上，量子引力效应变得重要，以至于 ( 1 ) 不再可信。另外，方程 ( 1 ) 中的半经典场预计对一般量子态 | Ψ ⟩ （例如宏观叠加态）无效 [3]。然而，当 | Ψ ⟩ 近似为经典态（即相干态）时，半经典场是有效的。即使在有效范围内，半经典引力（尤其是黑洞）的解也很难得到持续研究。很大程度上，这是因为解决（1）相当于解决反作用问题——量子物质如何影响经典几何，反之亦然——这是一个众所周知的困难且开放的问题，因为它需要同时解决几何和量子相关器的耦合系统。通常在三维时空维度和更高的维度 1 中，这个问题是以扰动的方式进行研究的，提供的见解有限，尤其是当反作用效应变大时。这些困难只有在存在大量量子场或场论强耦合时才会加剧，就像量子色动力学和粒子物理学的标准模型一样。可以探索大量强相互作用量子场的物理的一个背景是反德西特/共形场论 (AdS/CFT) 对应 [ 6 ]。AdS/CFT 诞生于弦理论研究，是一个非扰动候选者
药物研发历程入门系列第 1 部分
在过去的 120 年里，美国 FDA 和欧盟 EMA 已经将药品审批流程标准化，确保只有最安全和最有效的药物才能进入市场。这些监管机构制定的严格标准为整个行业树立了最佳实践，甚至影响了其他司法管辖区，从而加快了从发现到审批的时间，大大提高了审批效率。然而，虽然这个强有力的监管框架带来了积极的结果，但它耗时长、成本高昂，通常需要 3.5 亿美元和 10-15 年的时间才能将有前景的发现推向商业化（即患者护理）。1 驾驭这个复杂的过程需要经验和大量资金，而风险资本投资者为推动发现的创新科学家提供的关键资源就是风险资本投资者。
见见人道主义者：士兵的人道主义入门知识
阻碍美国陆军与人道主义界有效合作的一个主要障碍是士兵对人道主义者缺乏了解：人道主义者相信什么，他们如何行动，以及为什么这样做。认为“人道主义界”是一个单一的整体，这与以这种方式看待美国陆军一样过于简单和错误（尽管本文将使用这一术语以简化论述）。正如美国士兵是一个由机动、辅助和支持人员组成的多元化群体一样，人道主义者的思想和实践也非常多样化。与士兵的职业纽带一样，人道主义者也有团结其职业界的原则和规范。了解这些人道主义原则及其伴随的多样性是军事专业人员可以采取的关键第一步，以确保人道主义者至少不会成为障碍，并在最好的情况下在未来的军事行动中实现一定程度的团结一致。
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温室控制人工智能入门
AI 涵盖各种技术，其中机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和生成式 AI (GenAI) 是驱动力（图 1）。然而，最近围绕 AI 的讨论主要集中在 GenAI 上，因为它能够通过从互联网上可用的大量数据集中识别模式来创建新内容，例如文本、图像和音乐。虽然生成逼真内容的能力是一个重要的里程碑，但 GenAI 并非旨在实现物理环境中的最佳过程控制和自动化。本文重点介绍 ML，这是 AI 中更广泛、更基础的类别，在包括 CEA 在内的各个领域都有广泛的应用。我们将提供 ML 的入门知识，解释它为何对 CEA 行业具有变革性，并重点介绍有效 ML 解决方案在高效温室控制方面面临的当前挑战。