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探索 Tricare 保险范围、了解可用资源以及了解成本/费用可能会让人不知所措。以下是一些一般信息，可帮助您了解
如果您在开放期期间没有加入或更改您的 TRICARE 健康计划，那么您必须等到下一个开放期，除非您有 TRICARE 合格生活事件 (QLE)。QLE 是您生活中的某种变化，例如搬家、结婚、生孩子或退役。这意味着您和您家人的 TRICARE 健康计划选项可能会发生变化。一位家庭成员的 QLE 为所有符合条件的家庭成员创造了更改其 TRICARE 健康计划的机会。如果您想加入或更改您的计划，您必须在 QLE 日期后的 90 个日历日内进行。您的保险从 QLE 日期开始，直到您失去资格或取消加入。
在您不知情的情况下访问您的特斯拉
本文针对特斯拉钥匙，尤其是钥匙卡和手机钥匙进行了详细的安全分析。从对移动应用程序进行逆向工程和嗅探通信数据开始，我们重新建立了配对和身份验证协议并分析了它们的潜在问题。缺少证书验证允许非官方钥匙卡充当官方钥匙卡。使用这些第三方产品可能会导致严重的安全问题。此外，当前协议的弱点导致通过蓝牙通道进行中间人 (MitM) 攻击。MitM 攻击是一种改进的中继攻击，破坏了手机钥匙身份验证程序的安全性。我们还开发了一款名为 TESmLA 的应用程序，安装在定制的 Android 设备上以完成概念验证。攻击者可以在车主不知情的情况下闯入特斯拉 Model 3 并将其开走。我们的结果对安全关键应用中的被动无钥匙进入和启动 (PKES) 和蓝牙实现的安全性提出了质疑。为了缓解安全问题，我们讨论了相应的对策和未来可行的安全方案。
肿瘤样本中转录特征的生物学误解可能会在不知不觉中破坏机制理解和忠实对齐
摘要 ◥ 目的：在适当的体外和体内模型系统中，已经开发出基于精确机制的基因表达特征 (GES)，以识别重要的癌症相关信号传导过程。然而，一些最初开发用于代表特定疾病过程的 GES，主要针对上皮细胞，正在应用于异质性肿瘤样本，其中特征中基因的表达可能不再是上皮特异性的。因此，在不知不觉中，肿瘤基质百分比的微小变化也会直接影响 GES，从而破坏预期的机制信号传导。实验设计：以结直肠癌为例，我们部署了多种正交分析方法，包括激光捕获显微切割、流式细胞术、大量和多区域活检临床样本、单细胞 RNA 测序以及最终的空间转录组学，以全面评估最广泛使用的 GES 的潜力，以
为什么我的医生或神经科医生不知道定量脑电图？这是我从接受Qua
为什么我的医生或神经科医生不知道定量脑电图？这是我从患者那里得到的一个常见问题，这些患者取得了定量性脑电图的结果，该脑电图由功能性神经科学研究所向其医生或神经科医生进行第二意见。我以前曾怀疑过，但现在我已经证实这可能不是他们的错，而是他们的培训弱点。他们可能根本没有在其医学院或专科培训中接受定量脑电图的概念。我在观看了Medscape的年度美国癫痫学会的最新演讲时，他接待了安德鲁·威尔纳博士，当我听到佛罗里达州坦帕市南佛罗里达大学的神经病学教授兼综合癫痫中心的综合癫痫中心主任塞利姆·本巴迪斯（Selim Benbadis）博士“不幸的是，因为不幸的是，他们都没有培训过任何培训的社区。，但我们所知道的是，现在有零强制性培训。这是惊人的，非神经学医学界不知道的东西，并且会觉得很奇怪。对我来说，这就像心脏病学家没有接受心电图（ECG）的训练。”在本次研讨会上，我也惊讶地发现，只有三分之一的神经科医生实际上在常规实践中阅读脑电图，或者至少接受了培训
我们对温度的影响不知道...
抽象的鲑鱼生物学家使用两个心理模型 - 简单的假设 - 基于生物能的数学模型来理解和预测温度状况对生长的影响。生物能模型结果有时会与共同的假设冲突。先前的研究加上“威斯康星州模型”生物能模拟，得出了四个结论，这些结论与某些管理假设相结合。第一个结论是，食物消耗至少与温度在解释生长中一样重要。如果不了解食物消耗，我们无法理解温度影响。第二，以天然食品消费率，没有“最佳的生长温度”；模型结果中的生长峰值是食品消耗假设的伪像，实验室研究中的生长峰是（通常）供应的伪像。第三，在凉爽的海子期间温度对生长的影响比夏季更强。传统的温度标准对于管理此类效果并不有用。 第四，适应于较高温度的鲑鱼种群可能更多，而不是更少，由于其代谢率较高而容易受到温度对生长影响的影响。 温度 - 随意喂养下观察到的生长关系似乎是管理野生种群的风险。 模型的增长预测需要仔细考虑有关食品消费的假设。第三，在凉爽的海子期间温度对生长的影响比夏季更强。传统的温度标准对于管理此类效果并不有用。第四，适应于较高温度的鲑鱼种群可能更多，而不是更少，由于其代谢率较高而容易受到温度对生长影响的影响。温度 - 随意喂养下观察到的生长关系似乎是管理野生种群的风险。模型的增长预测需要仔细考虑有关食品消费的假设。为了预测温度升高的影响，传统的假设是消费是最大消耗率的一部分，似乎特别不确定和不明智，其隐藏的假设是消费随温度而增加。假设持续的评分更简单，更谨慎。可以通过饲养模型和基于个体的人群模型来更可靠地预测增长，这些模型如何考虑消费和能量成本如何取决于诸如栖息地选择，竞争和适应性行为等过程，这些过程涉及食物摄入和捕食风险之间的贸易。两项研究需求很明显：在自然条件下全面（尽管有广泛的能源文献）以及预测鲑鱼食品生产对温度和流量方案的响应的方法，以全面地在自然条件下进行参数化和测试的经验观察。
临时版本 法律事务和人权委员会 算法司法——人工智能在警务和刑事司法系统中的作用 报告 * 报告员：Boriss CILEVIČS 先生，拉脱维亚，社会党、民主党和绿党 A 组。决议草案 1. 人工智能 (AI) 应用现已出现在人类活动的许多领域，从药物研究到社交媒体、农业到网上购物、医疗诊断到金融、音乐创作到刑事司法。它们越来越强大和有影响力，公众往往不知道它们何时、何地和如何使用。
2. 刑事司法系统是国家责任的关键领域之一，通过侦查、调查、起诉和惩罚犯罪行为，确保公共秩序并防止侵犯各种基本权利。它赋予当局重大的侵入性和强制性权力，包括监视、逮捕、搜查和扣押、拘留以及使用武力甚至致命武力。国际人权法要求对所有这些权力进行司法监督并非偶然：有效、独立、公正地审查当局行使可能严重干涉基本人权的刑事权力。因此，在刑事司法系统的决策中引入非人类因素可能会造成特殊风险。
不良童年经历我们知道什么，不知道什么，以及接下来应该发生什么
很明显，ACE 是成群发生的，而且发生方式可预测。如果孩子正在遭受身体虐待，那么他们遭受心理虐待以及目睹家庭暴力的风险就会大得多。然而，我们对这些不同群体的普遍性知之甚少。虽然 10-15% 的人口可能在童年时期经历过四次或更多次不良经历，但我们不知道有多少孩子因为在多重逆境的家庭中长大而遭受高水平的虐待和家庭冲突，相比之下，那些因为父母一方有心理健康问题而另一方住得很远而长期被忽视的孩子则更少。虽然这两种情况都会增加成年后出现负面结果的风险，但每种群体中存在的儿童数量仍然未知。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
