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免疫球蛋白（SCIG，IVIG）C21554-A
文档要求：Molina Healthcare保留要求提供其他文件作为其覆盖范围确定的一部分；质量改善；和欺诈；浪费和滥用预防过程。所需的文档可能包括但不限于患者记录，测试结果以及提供者订购或执行药物或服务的证书。Molina Healthcare可能会拒绝报销或采取其他适当的措施，如果提供的文件不支持最初确定药物或服务在医学上是必要的，不是研究性的或实验性的，而在为会员提供的福利范围内，并且在为会员提供的福利范围内，并且该文档表明了一种计费模式或其他不适当或过多的计费方式。
ilumya（tildrakizumab）C15971-A
文档要求：Molina Healthcare保留要求提供其他文件作为其覆盖范围确定的一部分；质量改善；和欺诈；浪费和滥用预防过程。所需的文档可能包括但不限于患者记录，测试结果以及提供者订购或执行药物或服务的证书。Molina Healthcare可能会拒绝报销或采取其他适当的措施，如果提供的文件不支持最初确定药物或服务在医学上是必要的，不是研究性的或实验性的，而在为会员提供的福利范围内，并且在为会员提供的福利范围内，并且该文档表明了一种计费模式或其他不适当或过多的计费方式。
自信社区待遇计划（PACT）
文档要求：Molina Healthcare保留要求提供其他文件作为其覆盖范围确定的一部分；质量改善；和欺诈；浪费和滥用预防过程。所需的文档可能包括但不限于患者记录，测试结果以及提供者订购或执行药物或服务的证书。Molina Healthcare可能会拒绝报销或采取其他适当的行动，如果提供的文件不支持药物或服务在医学上是必要的，不是研究或实验性的，否则在为会员提供的福利范围内，并且该文件表明了一种不适当或过多的计费或其他实践模式。
高成本异常靶向药物例外 C17973-A
文件要求：Molina Healthcare 保留要求提供额外文件的权利，作为其承保范围确定、质量改进和欺诈、浪费和滥用预防流程的一部分。所需文件可能包括但不限于患者记录、测试结果和订购或执行药物或服务的提供商的凭证。如果提供的文件不支持初步确定药物或服务是医疗必需品、非研究性或实验性的，并且属于会员可获得的福利范围，和/或文件显示计费模式或其他做法不适当或过度，Molina Healthcare 可能会拒绝报销或采取其他适当行动。
Cablivi (caplacizumab-yhdp) C19481-A
文件要求：Molina Healthcare 保留要求提供额外文件的权利，作为其承保范围确定、质量改进和欺诈、浪费和滥用预防流程的一部分。所需文件可能包括但不限于患者记录、测试结果和订购或执行药物或服务的提供商的凭证。如果提供的文件不支持初步确定的药物或服务是医疗必需品、非研究性或实验性的，并且属于提供给会员的福利范围，和/或文件显示计费模式或其他做法不适当或过度，Molina Healthcare 可能会拒绝报销或采取其他适当行动。
Otezla（阿普斯特）C6356-B
文件要求：Molina Healthcare 保留要求提供额外文件的权利，作为其承保范围确定、质量改进和欺诈、浪费和滥用预防流程的一部分。所需文件可能包括但不限于患者记录、测试结果和订购或执行药物或服务的提供商的凭证。如果提供的文件不支持初步确定药物或服务是医疗必需品、非研究性或实验性的，并且属于会员可获得的福利范围，和/或文件显示计费模式或其他做法不适当或过度，Molina Healthcare 可能会拒绝报销或采取其他适当行动。
PCSK9抑制剂（Alirocumab，evolocumab）C10800-A MCP 439 Vyjuvek（Beremagene Geperpavec） 2023全计划预扣计划 - 糖尿病干预 首选药物清单（格式） 自信社区待遇计划（PACT） isturisa（olodrostat）C19328-A benlysta（belimoumab）C2722-A 提供商新闻公告 Mozobil（plerixafor）C9017-A MCP 446轮椅安装机器人臂设备 Molina临床政策基因测试：策略号051
文档要求：Molina Healthcare保留要求提供其他文件作为其覆盖范围确定的一部分；质量改善；和欺诈；浪费和滥用预防过程。所需的文档可能包括但不限于患者记录，测试结果以及提供者订购或执行药物或服务的证书。Molina Healthcare可能会拒绝报销或采取其他适当的行动，如果提供的文件不支持药物或服务在医学上是必要的，不是研究或实验性的，否则在为会员提供的福利范围内，并且该文件表明了一种不适当或过多的计费或其他实践模式。
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使用深度学习的实时语音克隆
该项目是机器学习域，并且使用高级通用编程语言Python完成了实现。我们的目标是设计一个模型För，根据用户选择将任何文本转换为两个步骤，即克隆目标语音和文本到语音综合的声音。我们比较了三个模型，发现SV2TTS符合我们的要求。尽管我们可以理解，语音克隆是滥用该技术的可能性的领域，但我们也不能否认合成文本是高科技的进步和人为形成的语音形成，鉴于要说的文本。