Rainer Kaltebaek 1,2,39,∗,Markus Arndt 3,Markus Aspelmeyer 2,3,Peter F Barker 4,Angelo Bassi 5,6,James Bateman 7,James Bateman 7,Alessio Bechia 7,Alessio Belechia 8,9 Bruno Christophe 10,Garrett D Cole 13,14,Catalina Corceanu 15,Animesh Datta 16,Maxime Debiossac 2,Uro ˇS Deli´ c 3海德曼20,斯文。 Herrmann 22,Klaus Hornberger 23,Ulrich Johann,Nikolai Kiesel 3,ClausLämmerzahl22,Thomas W Lebrun 24,Gerard J Milburn 25,James Millen 25,Makan Mohageg 27,Makan Mohageg 27,David C Moore 27,David C Moore 28 Novotny 30,31,Daniel K L OI 32,Mauro Paternostro 9,C Jess Riedel 33,Manuel Rodrigues 10,LoïcRondin34,Albert Roura 12,Albert Roura 12 38,克里斯蒂安·沃格特(Christian Vogt)22和丽莎·沃纳(LisaWörner)12
22. 赔偿:买方对在接收本协议所涵盖的废料期间或之后可能发生的任何财产损失或人员伤害承担全部责任。买方同意始终保护美国政府(包括 Ft. Liberty、其代理、代表和员工)免受由于买方、其代理、代表和员工的疏忽或其他过失造成的任何损失、损害或伤害而引起的或与之相关的任何和所有索赔、要求、诉讼、判决、费用、收费和开支。买方有权并被鼓励在装载前和装载过程中检查材料,包括装载材料的方式是否存在潜在的安全隐患。
通过交易所提供合格健康计划的发行人必须向 CMS 提交质量数据。此数据提交要求适用于在前几个连续计划年度和当前年度提供保险且拥有 500 多名参保者的所有发行人。这些发行人必须收集和提交州内提供的每种独特产品类型的数据,称为报告单位(发行人 ID-州-产品类型)。受质量评级系统要求约束的产品类型包括独家提供商组织 (EPO)、健康维护组织 (HMO)、服务点 (POS) 和首选提供商组织 (PPO)。提交给 CMS 的星级评定衡量数据用于计算每个合格健康计划的评级。在某些情况下 - 例如当计划是新计划或参保者人数较少时 - 可能无法获得星级评定。
HealthCare.gov 各州的单位如下。特拉华州和怀俄明州:0 个单位。阿拉巴马州、阿拉斯加州、阿肯色州、密苏里州、内布拉斯加州和俄克拉荷马州:1 个单位。亚利桑那州、夏威夷州、印第安纳州、爱荷华州、堪萨斯州、南卡罗来纳州、犹他州和西弗吉尼亚州:2 个单位。路易斯安那州、密西西比州、新罕布什尔州、北达科他州和德克萨斯州:3 个单位。乔治亚州、蒙大拿州、北卡罗来纳州、南达科他州和田纳西州:4 个单位。佛罗里达州和伊利诺伊州:5 个单位。弗吉尼亚州:6 个单位。密歇根州:7 个单位。俄亥俄州:9 个单位。威斯康星州:13 个单位。基于州的交易所各州的单位如下。肯塔基州、罗得岛州和佛蒙特州:2 个单位。康涅狄格州、爱达荷州、内华达州、新泽西州和新墨西哥州:3 个单位。缅因州、马里兰州、明尼苏达州、俄勒冈州:4 个单位加利福尼亚州:9 个单位。宾夕法尼亚州:11 个单位。纽约州:13 个单位。
应用程序。比率,直接比例,逆比例及其相关问题。功能线性函数:线性方程的应用,求解线性方程的系统。图形工具及其在不同学科中的应用程序。一个变量中的代数表达式,线性和二次方程式,它们在
每月将有 10 名获奖者获得价值 5,700,000 卡塔尔里亚尔的奖金,每月将有 10 名获奖者获得价值 500,000 卡塔尔里亚尔的奖金,每季度抽奖将有 3 名获奖者获得 100 万卡塔尔里亚尔的奖金。QIB 现有客户和新客户都可以通过 QIB 移动应用程序轻松开设 Misk 账户。客户将获得一张免费的借记卡,有资格申请一张免费的首年信用卡来抵消他们的 Misk 账户余额,获得储蓄利润,并有机会经常赢得现金奖励。要获得每周抽奖的资格,客户必须保持每月至少 10,000 卡塔尔里亚尔的余额才有资格参加每周抽奖。要获得大奖抽奖的资格,客户必须在抽奖前三个月开设账户,并在每个月保持至少 10,000 卡塔尔里亚尔的存款。每额外节省 10,000 卡塔尔里亚尔,客户就有一次额外的抽奖机会。
检测过早的心室收缩(PVC)在心脏学领域至关重要,不仅是改善卫生系统,而且还要减少手动分析心电图(ECG)的专家工作量。PVC是一个无害的常见发生,以额外的心跳为代表,其诊断并不总是容易识别,尤其是在长期手动ECG分析完成时。在某些情况下,与其他病理相关时可能会导致灾难性后果。这项工作介绍了一种使用机器学习技术识别PVC的方法,而无需提取功能和交叉验证技术。特别是使用了一组六个分类器:决策树,随机森林,长期术语记忆(LSTM),双向LSTM,RESNET-18,MOBILENETV2和SHUFFLENET。已经对从MIT-BIH心律失常数据库中提取的数据进行了两种类型的实验:(i)原始数据集和(ii)构成数据集。Mobilenetv2在两个实验中都出现了高性能和PVC最终诊断结果的有希望的结果。最终结果显示第一个实验中的精度为99.90%,尽管未使用特征检测技术,但在第二个实验中显示了99.00%。我们使用的方法是专注于分类而无需使用fe fe fearture提取和交叉验证技术,使我们能够提供出色的性能并获得更好的结果。最后,这项研究将其定义为理解深度学习模型不正确分类的解释的第一步。
3,4 本科学者,Rammanohar Lohia 博士,阿瓦德大学,印度阿约提亚 摘要:快速响应 (QR) 码现在似乎随处可见。我们可以在海报、杂志广告、网站、产品包装等地方看到它们。使用 QR 码是通过手机将消费者数字连接到互联网的最有趣的方式之一,因为手机已经成为每个人的基本必需品。在本文中,我们提出了一种创建 QR 码的方法,用户可以通过该方法在 Web 浏览器中输入文本并生成 QR 码。Drupal 模块与流行的 libqrencode C 库结合使用,在 Web 浏览器上开发用户界面并将数据编码为 QR 码符号。实验使用英语和泰语的单行和多行文本进行。结果表明,所有 QR 编码输出均已成功且正确地生成。 关键词:QR 码,快速响应码。
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