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大型印刷Medicare＆You 2025
原始医疗保险•原始医疗保险包括Medicare A部分（医院保险）和B部分（医疗保险）。•您可以加入单独的Medicare药物计划以获得Medicare药物覆盖范围（D部分）。•您可以使用任何在美国任何地方服用Medicare的医生或医院•您还可以使用或购物并购买补充保险，以帮助支付自付费用（例如20％的共同保险）。•它可以帮助支付其他零件不涵盖的费用。这包括Medicare补充保险（MEDIGAP）。转到第171页，以了解有关Medigap的更多信息。，也可以使用当前或前雇主或工会的保险，或医疗补助（如果有的话）。
TESSERAE 大型空间结构项目
• 制造按比例缩小的机电基元：为测试组装和构造概念，在实验室中构建了约 1:50 的缩小实验硬件平台。最受探索的几何形状之一“巴基球”提供了高效的表面积与体积比，接近球体。对于太空应用，考虑到将预制表面覆层发射到轨道的成本高昂，最好在给定表面积下最大化体积。这些结构基元允许快速进行原型设计、迭代，以及通过几何和磁性对结构粘合的物理和机电特性进行评估。具体而言，瓦片之间的二面角粘合角为巴基球或其他封闭形状建立了适当的壳几何形状，磁体行为由计算代码和每个瓦片中的电力电子设备控制。主要构建两种类型的基元：可自组装成空心结构的壳瓦片，例如巴基球的五边形和六边形瓦片（图 1）；和细胞节点（即准六面体）可自组装成填充空间的设计，例如截角八面体线的堆叠。我们使用了多种 3D 打印技术来制造外壳，为了获得更精确的公差，我们优先使用光固化光聚合物打印机。这些瓷砖通过电池和超级电容器组合供电，在我们最新的国际空间站 (ISS) 测试原型上，其规格为 2 到 3 秒内产生 20 W 脉冲（图 2）。一套定制的电子元件（包括传感器、LED、中央处理器和数据存储器）安装在预制的 PCB（印刷电路板）上，这些 PCB 运行 Python 和 C++ 中的自组装算法代码。 • 微重力测试：这些微型平台随后在微重力环境中进行测试，测试范围从抛物线“零重力”飞行中反复出现的 15-20 秒失重期，到亚轨道火箭实验室内三分钟的漂浮，再到国际空间站上为期多天的轨道任务（图 3）。当被释放到这些微重力环境中漂浮时，瓷砖会记录传感器数据，摄像头会捕捉镜头进行分析，为下一系列迭代原型提供信息。这些微重力测试对于全面了解在优化的瓷砖质量与磁场强度比下的自组装行为至关重要。对于国际空间站任务，要么使用密闭实验箱进行纯自主轨道测试，瓷砖必须在其中自行启动，要么在宇航员看管的实验中将瓷砖释放到开放过道中，以获得更大的测试空间。 3 为了补充小规模硬件测试，我们使用了一套机器人模拟软件（特别是 Cyberbotics 的 WeBots）来生成人类居住规模的轨道上自组装行为的数学严格模型。
基因组的大型语言模型
大语言模型（LLM），例如GPT-3.5 1，GPT-4 2，Gemini 3和Claude 4，是在大型13个数据集中训练的高级模型，能够生成与人类言语非常相似的文本。llms在各种任务中表现出色，例如回答14个问题2，生成编程代码5和分析图像6。最近的研究还强调了它们在基因组研究中的强大能力15。例如，在单细胞RNA-seq数据中，GPT-4可以产生与人类专家提供的细胞类型注释相符的细胞类型注释，仅使用标记基因信息作为输入7。此外，可以利用由GPT-3.5生成的基因嵌入17来创建单细胞嵌入以用于各种下游分析8。18这些研究表明，LLM在基因组学领域具有知识，并且有可能作为基因组研究的知识19基础。这样的基于LLM的基因组知识基础可以通过20减少定位和检索可靠信息所需的时间来显着受益于基因组研究，这一过程通常是跨学科的21个具有有限基因组专业知识的跨学科21研究人员的时间。此外，现代LLMS的先进推理和分析能力22可以有效地综合来自不同来源的信息。但是，LLM是否可以可靠地充当基因组23知识库，尚未系统地研究并保持较低的理解。24基准数据集对于比较和评估LLMS执行特定任务的能力至关重要。这些发现表明39例如，25 mmlu（大量的多任务语言理解）9是一个广泛使用的基准数据集，用于评估LLMS的Interdis-26 cipledine Inswool，而HumaneVal 10评估其生成编程代码的能力。这些基准数据集27提供了一个标准化框架，用于比较不同LLM的性能和随着时间的推移跟踪模型演变。28他们在识别现有模型的弱点并指导未来发展的29 llms方面是关键的。但是，现有的基准数据集不涵盖基因组学，并且仍然缺乏基因组知识的基准。30为此，我们开发了基因研究，这是一个全面的问答（Q＆A）数据库，以基于基因组学中LLM的perfortor-31 Mance进行基准测试。基因研究包括基因组研究的各个方面，例如基因和SNP的基因组位置32，以及基因的功能。我们评估了六个LLM在基因上的性能，包括33 Ing Miogpt 11，BiomedLM 12，GPT-3.5 1，GPT-4O 13，Gemini Advanced 3和Claude 3.5 4。其中，GPT-4O，Gemini 34 Advanced和Claude 3.5是当代LLM，因其在各种任务中的出色表现而广受认可。35我们的分析表明，基于基因组知识的问题在整个LLM中的准确性显着差异。36此外，我们观察到，当LLM可以访问Web浏览功能时，可以进一步提高性能。37然而，即使表现最好的LLM在某些任务中完全失败了，尽管基因组知识被包括在其培训语料库中，但仍无法在38其他其他任务中正确回答所有问题。
