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SmartCare 客户计划申请表应填写
o Medi-Cal MH – 仅为 MH 客户选择此计划 o Medi-Cal DMC – 仅为 SUD 客户选择此计划 o 县 (MC) MH 管理 – 仅为 UNFUNDED MH 客户选择此计划 o 县计费 SUD – 仅为 UNFUNDED SUD 客户选择此计划 • 二级健康计划 – 如果添加另一项计划，请填写；否则留空 • 三级健康计划 – 如果添加另一项计划，请填写；否则留空 • 分配/发布所获得的信息？ – 请遵循有关管理客户医疗记录的内部政策和程序。您无需将签名的 AOB 通过电子邮件/电子传真发送至 BHS BU。 • 覆盖计划（如果不在列表中） • 覆盖计划邮寄地址（如果知道） • 订户姓名（姓氏，名字） • 订户地址 • 订户性别 • 订户社会保险号 • 订户出生日期 如对新表格/流程有任何疑问或需要帮助，请联系指定的 BHS/财务计费单位。 对于 MH 客户：电子邮件和电子传真：MHBillingUnit.HHSA@sdcounty.ca.gov 计费总机：619-338-2612 对于 SUD 客户：电子邮件和电子传真：ADSBillingUnit.HHSA@sdcounty.ca.gov 计费总机：619-338-2584
kgal ESPF 5完成了在萨克森 - 安哈尔特的太阳能公园集群的收购，总容量为120兆瓦
kgal gmbh＆co。kgtölzerstr15 82031GrünwaldMarkus Lang市场与通信主管T +49 64143-307 Markus.lang@kgal.de Daniel Evensen通讯经理T +49 64143-555 Daniel.evensen@kggal.kgal.de
非侵入性多模式CT深度学习生物标志物预测新辅助免疫化学治疗后非小细胞肺癌的病理完全反应：一项多中心研究
抽象目标尽管新辅助免疫化学疗法已被广泛应用于非小细胞肺癌（NSCLC），但预测治疗反应仍然是一个挑战。我们使用预处理多模式CT来探索基于深度学习的免疫化学疗法反应图像生物标志物。方法这项研究回顾性地获得了非对比度增强和对比度增强的NSCLC患者的CT扫描，他们在2019年8月至2023年2月之间在多个中心接受了新辅助免疫化学疗法后接受了手术。深度学习特征是从非对比度增强和对比度增强的CT扫描中提取的，分别构建了预测模型（Lunai-uct Model和Lunai-Ect模型）。在这两种特征的特征融合后，构建了融合模型（Lunai-FCT模型）。使用接收器操作特征曲线（AUC），准确性，灵敏度，特异性，正预测值和负预测值下的区域评估模型的性能。Shapley添加说明分析用于量化CT成像特征对模型预测的影响。为了了解我们的模型如何做出预测，我们采用了梯度加权的类激活映射来产生显着热图。结果培训和验证数据集包括在8：2的中心A的113名患者，测试数据集包括112名患者（中心B n = 73，中心C n = 20，中心D n = 19）。在测试数据集，Lunai-uct，Lunai-ect和Lunai-FCT模型中的AUCS为0.762（95％CI 0.654至0.791），0.797（95％CI 0.724至0.844），和0.866（95％CI 0.866）（95％CI 0.821至0.821至0.821至0.8883）。结论通过从增强对比和非对比度增强的CT中提取深度学习特征，我们构建了Lunai-FCT模型作为成像生物标志物，该标志物可以非侵入性地预测NSCLC新辅助免疫化学治疗中的病理完全反应。
用不完整的标签学习半监督的脑电图...
摘要 - 电子脑摄影（EEG）是情绪识别的客观工具，并显示出令人鼓舞的表现。但是，标签稀缺问题是该领域的主要挑战，这限制了基于脑电图的情绪识别的广泛应用。在本文中，我们提出了一个新型的半监督转移学习框架（EEGMATCH），以利用标记和未标记的脑电图数据。首先，开发了基于EEG-MIXUP的数据增强方法，以生成更有效的模型学习示例。第二，提出了一种半监督的两步成对学习方法来桥接原型和实例的成对学习，其中原型成对的成对学习测量了EEG数据与EEG类别的EEG数据与实例学习的全局关系，以及实例学习捕获EEG数据之间的本地固有关系。第三，引入了半监督的多域适应性，以对齐多个域（标记为源域，未标记的源域和目标域）之间的数据表示，其中分布不匹配被缓解。在两个基准数据库（种子和种子-IV）上进行了广泛的实验
美国领先的完整能源解决方案提供商
• Invested $2.8 billion in domestic manufacturing to date • 5.1 GW solar module production currently • 8.4 GW total solar module production capacity by 2025 • 4,000 total clean energy jobs in Georgia • In 2026 we will produce nearly 45,000 solar panels per day - over 16 million solar panels annually • Qcells is a founding member of the Ultra Low-Carbon Solar Alliance • Qcells' Q.TRON BLK在佐治亚州道尔顿组装的M-G2+太阳能模块是EPEAT注册产品，符合全球电子委员会（GEC）严格的可持续性标准
PT Freeport Indonesia（PTFI）刚刚在经济特区完成了一座铜加工和精炼设施（冶炼厂）的建设（
• 业务领域的标准分类 (Klasifikasi Baku Lapangan Usaha 或 KBLI)：根据通过在线单一提交 (OSS) 获得的信息，在铜生产领域经营业务的公司的 KBLI 为 KBLI 24202，其中包括对基本形式（锭、坯料、板坯、棒、球团、块、片、锭、合金和粉末）的有色金属进行精炼、冶炼、合金化和浇注的业务活动，例如黄铜锭、铝锭、锌锭、铜锭、锡锭、黄铜坯料、铝坯料、黄铜板坯、铝板坯、黄铜棒、铝棒、黄铜球团、铝球团、青铜合金、镍合金和减摩金属（轴承金属）以及稀土金属和稀土金属合金（添加到钪和钪中的 15 种镧系元素）钇）。
这种方法（称为总拥有成本（TCO））提供了随着时间的推移的实际成本的完整视角，应该是您的主要重点
当您想购买新商品或想进行重大投资时，您是否想知道要购买的价格背后是什么？这并不容易。我们通常只考虑纯粹的经济价值，这有时可能是购买购买的第一个重要障碍。，但是如果您略微
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
是否完全淋巴结清扫术-I-IN-HIGH- ...
淋巴结清扫术被认为是EC全面手术分期的组成部分，但由于缺乏治疗益处和术后发病率的风险增加，其在明显的早期EC管理中的作用仍在灰色区域中[2，3]。定义EC的最佳手术治疗的困难是由于分期的不一致而引起的，特别是在淋巴结清切术中，从淋巴结转移风险增加的患者中仅进行淋巴结取样到完全系统性淋巴结清扫术的患者的临床淋巴结术的风险增加，而EC的所有阶段均具有临床阶段，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，级别，并在级别上进行了体质，并有效地对待。在高风险EC中可以接受完整的淋巴结切除术，并且具有生存益处，而同一的手术发病率在早期的低年级肿瘤中变得更加复杂[2]。