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低级激光和高功率激光疗法
1）适用于服务日期的适用福利计划文件的条款2）任何适用的法律/条例3）3）任何相关的附带材料，包括Cigna-Ash医疗保险政策，以及4）特定情况的具体事实，在此特定情况下，保险或服务的覆盖范围不取决于特定情况，如果需要在此策略中提供此类策略，并且在此策略中提供了指南，则该策略是在此期间提供的，并且在范围内提交了同一步。包括本政策编码信息部分中概述的涵盖诊断和/或程序代码。在本政策未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。未涵盖本政策中未包含涵盖代码的服务提交的服务索赔。CIGNA / ASH医疗保险政策仅与健康福利计划的管理有关。Cigna / Ash医疗保险政策不是治疗的建议，绝不应用作治疗指南。这些保险政策中的某些信息可能不适用于Cigna管理的所有福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用率审核服务，并且不会做出福利确定。引用标准利益计划语言和福利确定不适用于这些客户。指南在医学上必要的低水平激光疗法被认为是预防与口腔粘膜炎风险增加有关的癌症治疗患者（包括化学疗法和/或放射疗法）和/或造血性造血细胞移植的患者。不是医学上必要的低级激光治疗（LLLT）在任何其他迹象上都不需要医学，包括但不限于：
使用新的低级PPE堆积膜
在本文中，我们使用一种新型的低D K /D K /D F M-PPE（改良的聚苯苯基醚）堆积的干燥胶片材料以及5G /毫米波频段中传输特性的评估来报告RF滤清器底物的制造。用堆积层的过滤器底物是由SAP（半添加过程）制造的，它确保了铜和绝缘层之间的高粘附力。制造过滤器的传输特性评估表明，在28 GHz和39 GHz时，传输损失大大降低至1.0 dB。1。はじめに
不平衡的低级最佳运输求解器
长期以来，两个显着的限制一直阻碍了最佳运输方法与机器学习的相关性。首先，O（n 3）基于标准样本求解器的计算成本（在n个样品的批次上使用时）是过于刺激的。第二，质量保护约束使OT求解器在实践中过于刚性：因为它们必须匹配两种措施的所有点，因此离群值可能会大大影响其输出。最近的作品量已经解决了这些计算和建模的局限性，但导致了两种单独的方法菌株：虽然熵正则化大大改善了计算前景，但最近的O（N）线性低率溶剂溶液的最新OF-（N）线性低率溶解度却保持了进一步扩展OT的承诺。在建模的灵活性方面，由于OT的不平衡变体可以惩罚其边际偏离源和目标分布指定的耦合的耦合，因此可以对熵正则化的批量保护的刚度进行刚性。本文的目的是合并这两种菌株，即低级别和不平衡，以实现既可以扩展又相反的求解器的承诺。我们提出了自定义算法，以实现这些扩展问题，以解决线性的OT问题及其融合的Gromov-Wasserstein概括，并证明了它们与具有挑战性的空间转录组学匹配问题的实际相关性。这些算法是在OTT-JAX工具箱中实现的[Cuturi等。，2022]。
诱发的外阴阴道症状的低级激光疗法...
1-6癌症医院II（HC II）国家癌症研究所（INCA）。 Rio de Janeiro（RJ），巴西。 电子邮件：kamilafer.rj@gmail.com; juniorfontes03@gmail.com; emanuelle.csgomes@gmail.com; quelboechat@hotmail.com; felipe.modesto@inca.gov.br; tiago.placido@bol.com.br。 orcid ID：http：//orcid.org/0000-0001-7655-7102; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0001-8104-2082; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0001-6082-6881; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0003-0216-4669; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0001-9362-4231; ORCID ID：http：//orcid.org/0000-0003-1886-5427 7 Oswaldo Cruz Foundation（Fiocruz），国家妇女，儿童和青少年健康Fernandes Figueira（IFF）。 电子邮件：fabio.russomano@iff。 fiocruz.br。 orcid ID：http：//orcid.org/0000-0001-7510-0485通讯作者：Kamila Rodrigues Ferreira。 Porto vio do do Porto，831-圣基督。 Rio de Janeiro（RJ），巴西。 CEP 20081-250。 电子邮件：kamilafer.rj@gmail.com1-6癌症医院II（HC II）国家癌症研究所（INCA）。Rio de Janeiro（RJ），巴西。 电子邮件：kamilafer.rj@gmail.com; juniorfontes03@gmail.com; emanuelle.csgomes@gmail.com; quelboechat@hotmail.com; felipe.modesto@inca.gov.br; tiago.placido@bol.com.br。 orcid ID：http：//orcid.org/0000-0001-7655-7102; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0001-8104-2082; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0001-6082-6881; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0003-0216-4669; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0001-9362-4231; ORCID ID：http：//orcid.org/0000-0003-1886-5427 7 Oswaldo Cruz Foundation（Fiocruz），国家妇女，儿童和青少年健康Fernandes Figueira（IFF）。 电子邮件：fabio.russomano@iff。 fiocruz.br。 orcid ID：http：//orcid.org/0000-0001-7510-0485通讯作者：Kamila Rodrigues Ferreira。 Porto vio do do Porto，831-圣基督。 Rio de Janeiro（RJ），巴西。 CEP 20081-250。 电子邮件：kamilafer.rj@gmail.comRio de Janeiro（RJ），巴西。电子邮件：kamilafer.rj@gmail.com; juniorfontes03@gmail.com; emanuelle.csgomes@gmail.com; quelboechat@hotmail.com; felipe.modesto@inca.gov.br; tiago.placido@bol.com.br。orcid ID：http：//orcid.org/0000-0001-7655-7102; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0001-8104-2082; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0001-6082-6881; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0003-0216-4669; OrcID ID：http：//orcid.org/0000-0001-9362-4231; ORCID ID：http：//orcid.org/0000-0003-1886-5427 7 Oswaldo Cruz Foundation（Fiocruz），国家妇女，儿童和青少年健康Fernandes Figueira（IFF）。电子邮件：fabio.russomano@iff。 fiocruz.br。 orcid ID：http：//orcid.org/0000-0001-7510-0485通讯作者：Kamila Rodrigues Ferreira。 Porto vio do do Porto，831-圣基督。 Rio de Janeiro（RJ），巴西。 CEP 20081-250。 电子邮件：kamilafer.rj@gmail.com电子邮件：fabio.russomano@iff。fiocruz.br。orcid ID：http：//orcid.org/0000-0001-7510-0485通讯作者：Kamila Rodrigues Ferreira。Porto vio do do Porto，831-圣基督。Rio de Janeiro（RJ），巴西。 CEP 20081-250。 电子邮件：kamilafer.rj@gmail.comRio de Janeiro（RJ），巴西。CEP 20081-250。 电子邮件：kamilafer.rj@gmail.comCEP 20081-250。电子邮件：kamilafer.rj@gmail.com电子邮件：kamilafer.rj@gmail.com
机器人总线低级控制系统转换为开放...
摘要。本文提出了一种从一个机器人总线（即自主班车到另一个具有不同规格的电子和机械视角规格。在这项工作中，我们执行了一系列实验，以测试自动班车的可靠性和安全性，在将与转向和刹车相关的关键控制系统转移到航天飞机中。为了满足在爱沙尼亚道路上注册自主班车作为合法车辆的要求，我们对班车的低级控制系统进行了几项重要测试。例如，我们手动断开了不同的子系统，以模拟突然无法检查航天飞机是否使用相应的协议起作用（即，当转向控制区域网络失败时，班车应启动制动并切断高速电量功率）。本文证明了在自主航天飞机的不同模型之间转移低级控制系统的可能性，而不会冒着遇到安全/可靠性相关问题的风险。我们的开源解决方案将来有助于对自动班车的实际推广和商业化。
QHDL：量子计算的低级电路描述语言
变分的特征素[1]或新兴的量子机学习[9]，将计算分配给Quantum和经典部分，它们共同解决给定问题。与当今的松散集成的量子计算系统相比，在通用计算机上进行了经典的处理，我们设想，如图1所示，紧密整合的系统至少在这些部分中至少发生在量子处理器附近的专用硬件中的某些部分，变得更加可行。例如，这样的系统可能有助于处理具有低延迟和高带宽要求的实时或流数据，从重复的量子计算中进行更高级的统计收集，或者实施闭环杂交算法，其中量子计算部分地观察到量子计算，并将控制回到量子处理单元（QPU）量子（QPU）中，同时量化了量子量的量子，该量子量量子（QPU）量身定量，同时又有量子量。合适的硬件已经由其他人构建[12]，尽管重点不同。在这项工作中，我们专门针对经典部分和量子零件之间的高度优化的整合，这与诸如Qiskit或CIRQ之类的流行方法[6]。我们使用对序列进行的隐式公式，其中与QASM [2]和Quil [10]相比，进行基本操作而不是显式ISA方法。这项工作的主要贡献是第3节中QHDL语言的定义，以及概念验证QHDL/VHDL共同模拟环境的实施虽然Quingo [3]等现有框架可以通过基于指令的经典计算来处理量子计算的实时集成，但我们建议利用用于门或寄存器 - 转移级别建模的硬件说明语言的精细粒度计时功能。
ESL 261/461– 低级高级听力和口语
本课程将帮助您提高英语沟通能力，让您在学校、工作和个人生活中取得更大的成功。我们将教授听力、口语、发音和笔记技能。我们将使用在线语言学习平台和课堂视频一起学习。您每周至少需要完成 4 小时的家庭作业，因此请确保在您的日程安排中留出足够的时间来完成作业。我将在 Zoom 上为您提供任何您需要的信息！
从神经数据中推断出随机的低级复发性神经网络
计算神经科学的核心目的是将大量神经元种群的活性与潜在的动态系统联系起来。这些神经动力学的模型理想情况下应既可以解释又适合观察到的数据。低级复发性神经网络（RNN）通过具有可拖动动力学表现出这种解释性。但是，尚不清楚如何最佳地拟合低级别的RNN与由对潜在随机系统进行嘈杂观察的数据组成的数据。在这里，我们建议与随机的低级RNN一起使用各种顺序蒙特卡洛方法。我们在由连续和尖峰神经数据组成的几个数据集上验证了我们的方法，在该数据集中，我们获得的尺寸潜在动力学比当前方法的当前状态较低。此外，对于具有分段线性非线性的低级模型，我们展示了如何有效地识别单位数量中多项式而不是指数成本的所有固定点，从而分析了针对大型RNN的推断动力学分析。我们的方法都阐明了实验记录的基础动力系统，并提供了一种生成模型，其轨迹与观察到的可变性相匹配。
QASMBench：用于 NISQ 评估和模拟的低级量子基准套件
NISQ 时代量子计算 (QC) 的快速发展迫切需要一个低级基准测试套件和深刻的评估指标，以表征原型 NISQ 设备的特性、QC 编程编译器、调度程序和汇编程序的效率以及经典计算机中量子系统模拟器的能力。在这项工作中，我们通过基于 OpenQASM 汇编表示提出一个低级、易于使用的基准测试套件 QASMBench 来弥补这一空白。它整合了来自化学、模拟、线性代数、搜索、优化、算术、机器学习、容错、密码学等各个领域的常用量子例程和内核，在通用性和可用性之间进行权衡。为了从 NISQ 设备执行的角度分析这些内核，除了电路宽度和深度之外，我们还提出了四个电路指标，包括门密度、保留寿命、测量密度和纠缠方差，以提取有关执行效率、NISQ 误差敏感性以及机器特定优化的潜在收益的更多见解。QASMBench 中的应用程序可以在多个 NISQ 平台上启动和验证，包括 IBM-Q、Rigetti、IonQ 和 Quantinuum。为了进行评估，我们通过密度矩阵状态断层扫描测量 12 台 IBM-Q 机器上 QASMBench 应用程序子集的执行真实性，包括 25K 电路评估。我们还比较了 IBM-Q 机器、IonQ QPU 和 Rigetti Aspen M-1 系统之间的执行真实性。QASMBench 发布在：http://github.com/pnnl/QASMBench。
低级视觉任务的语言指南的鲁棒性：深度估算的发现
通过将自然语言纳入附加指导来实现单眼深度估计的最新进展。尽管产生了令人印象深刻的结果，但语言先验的影响，尤其是在发生和鲁棒性方面，仍未得到探索。在此过程中，我们通过量化此之前的影响来解决这一差距，并引入方法以在各种环境中基准其有效性。我们生成“低级”句子，传达以对象为中心的三维空间关系，将它们纳入其他语言先验，并评估其对深度估计的下游影响。我们的关键发现是，当前语言引导的深度估计仅通过场景级别的描述和违反直觉的效果最佳地发挥作用。尽管利用了其他数据，但这些方法对于对抗性攻击并随着分配变化的增加而对性攻击和绩效下降并不强大。fi-nally，为了为未来的研究提供基础，我们识别出失败点，并提供见解以更好地理解这些缺点。使用语言进行深度估算的越来越多的方法，我们的发现突出了需要仔细考虑在现实世界中有效部署的机会和陷阱。1