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自主合作形成控制不足的USV
Zaopeng Dong *a,b,c,d , Zhengqi Zhang a,c , Shijie Qi a,c , Haisheng Zhang a,c , Jiakang Li a,c ,
高温超导体及其大规模应用-1
Tim A. Coombs 1†，Qi Wang 1，A。Shah 1，J.Hu 1，L。Hao 1，I。Patel 1，H。Wei 1，Y。Wu 1，Thomas Coombs 1，4
针对糖尿病前期/II型糖尿病的靶向筛查，以及Covid和Covid and Flu Vax筛查Alexis Torres，Do，Ali Choudhary，MD，Sabrina Deyhle，DO
一般而言，这个Qi项目确实表明，在努力期间，对T2DM进行筛查的必要性是值得的。我们的团队在此期间确实面临一些挑战。作为一个较小的居民团队，每天的更多居民与4个PGY2居民一起跌落。我们的办公室经常忙碌而人手不足，这也导致筛查落后。我们确实尝试了尽可能多地整合，但最终我们的患者的需求确实必须在我们的Qi项目之前出现。如果将来可以在候诊室中提供问题，或者可以将它们添加到最初的问题中。配备困难使这些拟议的干预措施具有挑战性，从而增加了医疗助理/护理人员的压力。
年度质量改进工作计划 - 加利福尼亚州Inyo县
I.引言和计划特征的目标是Inyo County卫生与公共服务 - 行为健康（ICHHS-BH）的年度质量改进活动计划的目标，是为旨在提高客户访问和护理质量的质量管理功能提供蓝图。该计划每年评估并根据需要进行更新。Qi计划对Gail Zwier博士负责。卫生与公共服务行为健康副总监。此质量改进计划确保了消费者，家庭成员，提供者和其他感兴趣的利益相关者参与质量改进计划的机会。QI成员参与QI计划的计划，设计和执行，包括策略设置和计划计划。计划活动还有助于满足加利福尼亚州卫生保健服务部（DHCS）和专业心理健康服务绩效合同的要求与合同的年度质量改进计划描述有关的要求。作为行为健康部门，该计划还将解决与药物使用障碍服务有关的质量管理问题。该计划解决了与对文化敏感的行为健康服务的交付有关的质量保证/改进因素。《精神卫生服务法》的规划和实施提供了一个额外的论坛，以确定改善质量的领域以及扩展心理健康服务。
数据驱动的 - 巨大的电动活性 - 福利 -
1,2,2， *，Abhishek Khetan 1,2,5， *，Elif Sorkun 1,2，Fang第4天，Andrea损失4，Ilaria Pucher 4，
采用通用高斯源的量子照明
假设检验 (HT) [1] 和量子假设检验 (QHT) [2] 在信息 [3] 和量子信息论 [4] 中发挥着至关重要的作用。HT 与通信和估计理论都有着根本的联系，最终是雷达探测任务的基础 [5]，而雷达探测已经通过量子照明 (QI) 协议 [6, 7] 扩展到量子领域，更准确地说，通过微波量子照明模型 [8]（有关这些主题的最新综述，请参阅参考文献 [9]）。HT 和 QHT 最简单的场景是二元决策，因此它们可以简化为两个假设（零假设 H 0 和备选假设 H 1 ）之间的统计区分。从最基本的层面上讲，量子雷达是一项二元 QHT 任务。两个备选假设被编码在两个量子通道中，信号模式通过这两个量子通道发送。根据目标是否存在，信号模式的初始状态会经历不同的变换，从而在输出端产生两个不同的量子态。最终的检测就简化为区分这两种可能的量子态。能否以较低的错误概率准确地做到这一点，与能否确定正确的结果直接相关。这一基本机制可以轻松地通过几何测距参数进行增强，这些参数可以量化与目标的往返时间，即目标的距离。虽然 QI 雷达可能实现最佳性能 [10]，但它们需要生成大量纠缠态，这可能是一项艰巨的任务，特别是如果我们考虑微波区域的话。同时，量子雷达的定义本身可以推广到 QI 以外的任何利用量子部件或设备在相同能量、范围等条件下超越相应经典雷达性能的模型。在这些想法的推动下，我们逐步放宽 QI 的纠缠要求，并研究相应的检测性能，直到源变得刚好可分离，即
WANG, QI；Liu, Xuanqi；Huang, Ke-Wei，“取代还是增强？人工智能如何影响我们的工作：来自 LinkedIn 的证据”（2019 年）。ICIS 2019 论文集。28。https://aisel.aisnet.org/icis2019/economics_is/economics_is/28
随着人工智能 (AI) 的快速发展，越来越多的工作任务可以实现自动化。尽管人工智能被大肆宣传，但我们对人工智能可能在多大程度上摧毁或增强不同职业专业人士的职业生涯知之甚少。尽管大多数现有文献都侧重于为每种职业创建人工智能自动化分数，但人工智能可能会使许多职业的非关键任务自动化，从而间接提高工作效率和价值创造。因此，我们开发了一种新方法来估算所有主要职业的核心和补充工作活动的人工智能自动化分数，并分析员工的人力资本特征如何导致不同的结果：被人工智能增强或取代。特别是，从以前的工作经验和优秀的教育背景中积累的技能可以降低自动化风险。此外，计算机、法律和医学专业的专业人士更有可能得到增强，因为只有他们的补充工作活动可以实现自动化。
