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推出 Open Access Plus Silver 4000 美元计划
Cigna+ Oscar 保险由 Cigna Health and Life Insurance Company 承保。加州：福利由 Oscar Health Administrators 管理。其他州：福利由 Oscar Management Corporat ion 管理。药房福利由 Express Script s, Inc. 提供。Cigna + Oscar 健康保险包含除外责任和限制条款。如需了解产品可用性和承保范围的完整详情，请参阅您的计划文件或联系代表。 (1) 本计划可能使用分阶式急诊室承保，首次就诊后，您将承担更高比例的费用。 (2) 3 美元处方药清单在所有市场均有提供，加利福尼亚州除外。请参阅注册材料了解详情。对于常见的承保药物，请查看处方药清单。 (3) Cigna 的内部数据 10/ 22。可能会更改。 (4) 如果您不在家，虚拟紧急护理服务在国际上不可用。虚拟紧急护理服务对 HSA 计划的会员在达到自付额之前有费用分摊，超过自付额后共付额为 0 美元。会员只能通过电话访问虚拟紧急护理服务。这适用于 2022 年 1 月 1 日起生效的新团体以及 2022 年团体续约时。作为您计划的一部分，Cigna 通过国家远程医疗提供商提供虚拟护理服务。此服务与您的健康计划网络是分开的，并且可能并非在所有地区都可用。* 为了遵守联邦法律，如果符合条件的员工由于残疾或其他原因而无法参加任何激励计划活动、活动或目标，他们可能会获得合理的参与安排，或获得奖励的替代标准。
增强功能的绿色债券市场...
抽象的绿色债券代表了过去十年来可持续金融中最重要的创新之一。然而，尽管知名度越来越高，但对绿色债券的学术研究很少，并且主要集中在分析绿色标签对债券收益率的影响。我们的研究代表了凭经验研究与绿色债券有关的更广泛问题的首次尝试，例如投资者和发行人进入绿色债券市场的原因，绿色债券在将资本重定向到更可持续的经济活动中的作用，以及他们对组织如何接近可持续性的影响。本文对绿色债券市场的快速增长提供了详细的见解，并分析了这些债券如何改变市场参与者对其运营中的可持续性的看法和实施可持续性的方式。绿色债券的功能与常规债券相似，但有一个至关重要的差异：投资者筹集的资金仅用于为具有积极环境影响的项目提供资金，例如可再生能源和绿色建筑物。
参考 AI - CCG 在线 - 奇切斯特学院
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免疫原性声动力疗法诱导免疫原性细胞死亡并激活抗肿瘤免疫
免疫治疗被广泛认为是一种很有前途的癌症治疗方法，但肿瘤微环境（TME）的免疫效应相抑制和免疫相关不良事件的产生限制了它的应用。研究表明，声动力疗法（SDT）能在杀死肿瘤细胞的同时有效激活抗肿瘤免疫。SDT产生肿瘤的细胞毒物质，然后在超声作用下选择性激活声敏剂，导致细胞凋亡和免疫原性死亡。近年来，各种SDT单独使用以及SDT与其他疗法联合使用被开发来诱导免疫原性细胞死亡（ICD）和增强免疫治疗。本文综述了近年来SDT与纳米技术的研究进展，包括单独使用SDT的策略、基于SDT的协同诱导抗肿瘤免疫的策略以及基于SDT的多模态免疫治疗的免疫疗法。最后讨论了这些基于SDT的疗法在癌症免疫治疗中的前景与挑战。
具有自增强自适应性能的分级多孔钢整体结构
铁是一种丰富的化学元素，自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨，是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹，使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件，但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长，人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的，是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低，这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测，[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系：P∼φm，其中 P 是关注的属性，m 是缩放指数。重要的是，高度多孔的大型结构（φ<0.20）通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上，实验和计算研究表明，当材料的相对密度接近其渗透阈值时，只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
通过稀疏诱导生成来培养大脑以实现持续学习
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘，在优化新任务时，它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数，以便在学习新任务时保留旧知识。然而，使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制，我们提出了一个框架，通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识，而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明，通过发展旧知识，所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。
改进单链 DNA 病毒的测序
Malathi VG、Renuka Devi P. (2019) SsDNA 病毒：全球病毒组中的关键参与者。病毒性疾病。 30：3–12。 https://doi.org/10.1007/s13337-019-00519-4
企业可再生电力采购趋势
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