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通用条纹摄像头C16910系列
要测量的光脉冲将投射到缝隙上，并将镜头聚焦于条纹管的光电极上的光学图像中。每次稍微更改时间和空间偏移，四个光脉冲通过缝隙引入并进行到光电阴道上。在这里，光子被转换为与入射光强度成比例的许多电子。四个光脉冲被顺序转换为电子，然后将其加速并向磷光筛进行进行。由于从四个光脉冲中产生的一组电子传递在一对扫地电极之间，因此施加了高压，从而导致高速扫描（电子从顶部到底扫向了方向）。电子在垂直方向的不同时间和略有不同的角度偏转，然后进行到MCP（微通道板）。当电子通过MCP时，它们被乘以数千次，然后在磷光屏幕上轰炸，在那里它们被转换回光。与第一个入射光脉冲相对应的荧光图像位于磷光器屏幕的顶部，其次是其他荧光脉冲，其图像以降序进行。换句话说，磷光屏幕上垂直方向的轴作为颞轴。各种荧光图像的亮度与相应入射光脉冲的强度成正比。在磷光器屏幕上的水平方向上的位置对应于水平方向的入射光位置。
综合大型脑网络互连的大规模网络链接
摘要 - 大脑网络是一个具有无尺度，小世界和模块化属性的大型复杂网络，在很大程度上支持这种高耐能力性的庞大系统。在本文中，我们建议将大型网络芯片网络的互连综合。首先，我们提出了一种生成具有有限规模和幂律的小世界属性的大脑网络风格拓扑的方法，该拓扑的总链路长度较低，并且与网络大小的对数大约成比例的平均HOP计数极低。此外，考虑到大规模应用，考虑到大脑网络启发的拓扑的模块化，我们提出了一种应用程序映射方法，包括任务映射和确定性的无僵持路由，以最大程度地减少功耗和啤酒花计数。最后，使用不同的合成图案和大规模测试用例（包括用于图形处理应用程序的现实世界通信网络）来验证建筑性能。实验表明，与其他拓扑和方法相比，由提出的方法生成的大脑网络启发的NOC的平均HOP计数显着降低，平均延迟较低。尤其是在具有幂律和紧密耦合核心间通信的图形处理应用中，大脑网络启发的NOC的平均HOP计数高达70％，比基于网格的NOC低75％。
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第 102 节 对医疗补助计划下家庭或社区服务的覆盖范围作出某些调整。第 103 节 取消对有工作的残疾成年人享受医疗补助计划资格的某些年龄限制。第 104 节 医疗补助州计划中确定军人家庭居住地和覆盖范围的要求。第 105 节 确保医疗补助计划提供的地址信息的可靠性。第 106 节 将与已故提供者有关的某些医疗补助提供者筛查要求编入法典。第 107 节 修改某些州要求，确保已故个人不再继续参加计划。第 108 节 将医疗补助计划和儿童健康保险计划 (CHIP) 对公立机构中符合条件的青少年的健康检查、转诊和病例管理服务的要求推迟一年；州临时工作计划。第 109 节 关于提供产妇、分娩和分娩服务成本的州研究和卫生与公众服务部报告。第 110 节 修改某些不成比例的医院分配。第 111 节 修改医疗补助计划下不成比例的医院支付调整的某些限制。第 112 节 确保医疗补助计划下药房的准确支付。第 113 节 防止医疗补助计划中滥用差价定价。
量化数据和人工智能模型引起的健康不平等
人工智能技术正越来越多地在包括医疗保健在内的关键环境中进行测试和应用。如果没有有效的方法来检测和减轻人工智能引起的不平等，人工智能可能会弊大于利，有可能导致潜在不平等的扩大。本文提出了一个通用的分配-恶化框架，用于检测和量化人工智能引起的不平等。具体来说，人工智能引起的不平等被量化为两个分配-恶化曲线之间的面积。为了评估该框架的性能，在由 HiRID（一个现实世界的重症监护病房 (ICU) 数据集）生成的十个合成数据集 (N > 33,000) 上进行了实验，结果表明它能够准确检测和量化与受控不平等成比例的不平等。进行了广泛的分析以量化健康不平等（a）嵌入在两个现实世界的 ICU 数据集中；（b）由针对两种资源分配场景训练的人工智能模型引起。结果显示，与男性相比，女性在入住 HiRID ICU 时预后指标恶化程度最高低 33%。评估的所有四种 AI 模型都表明，非白人患者与白人患者之间存在显著的不平等（2.45% 至 43.2%）。在 8 次评估中的 3 次中，这些模型显著加剧了数据嵌入不平等，其中一次恶化程度超过 9 倍。
使用随机预言机的简洁盲量子计算
在通用盲量子计算问题中，客户端希望利用单个量子服务器来评估 C | 0 ⟩，其中 C 是任意量子电路，同时保持 C 的秘密性。客户端的目标是使用尽可能少的资源。这个问题由 Broadbent、Fitzsimons 和 Kashefi[4] 首次提出，已成为量子密码学研究的基础，这不仅是因为它本身的重要性，还因为它为新技术提供了试验台，这些新技术以后可以应用于相关问题（例如量子计算验证）。关于这个问题的已知协议主要是信息理论 (IT) 安全的或基于陷门假设（公钥加密）。在本文中，我们研究了由随机预言机建模的对称密钥原语的可用性如何改变通用盲量子计算的复杂性。我们给出了一种新的通用盲量子计算协议。与之前关于 IT 安全协议（例如 BFK[4]）的工作类似，我们的协议可以分为两个阶段。在第一阶段，客户端准备一些具有相对简单量子门的量子小工具并将它们发送到服务器，而在第二阶段，客户端完全是经典的——它甚至不需要量子存储。至关重要的是，该协议的第一阶段是简洁的，也就是说，它的复杂性与电路大小无关。给定安全参数 κ ，它的复杂性只是一个固定的 κ 多项式，可用于评估大小高达 κ 的次指数的任何电路（或多个电路）。相比之下，已知的方案要么要求客户端执行与电路大小成比例的量子计算 [4]，要么需要陷门假设 [18]。
精确和近似标量电磁波散射的统一处理
在计算成像中，对象的定量物理特性是根据缩写范围的光学测量值估算的。导致散射的复杂光 - 物质相互作用受麦克斯韦方程的控制，或者在某些假设下，标量helmholtz方程式从与波长相比的物体中删除光弹性散射[1]。为了简化建模光学散射和估计对象性能的过程，已经进行了许多关于近似于标量Helmholtz方程的解决方案的研究。最原始的是投影近似，其中假定散射的场维持入射波前，例如平面或球形波，而attenua则和相位延迟会累积与穿过对象的射线的光路长度成比例的。当入射波前是平面或球形时，该假设会导致ra换变换公式，并且是计算机断层扫描的基础。当涉及到具有不可忽略的折射的相对较薄的对象时，所谓的单个散射近似（包括第一个出生和rytov方法）提供了更合适的描述[2]。随着对象变得密集且高度散射，正如预期的那样，即使是单个散射方法也开始失败，并且需要计算多个散射的模型。代表性的方法是Lippmann-Schinginger方程（LSE）[3-5]，多切片方法[6-9]和梁传播方法（BPM）[10-13]和BORN SERIST [14，15]。多层和梁传播方法非常紧密地相关，重要的区别是前者是由求解的schrödinger方程激励的，而后者则是用于Helmholtz方程。可以从标量Helmholtz方程开始制定多个散射模型，但它们依赖于差异
高质量的光电离探测器灯（PID）
光电子化是吸收高光电离的术语是气体或蒸气分子吸收高能光子的术语，该术语通过气体或蒸气分子具有能量光子，该分子具有电离电位较低或近似于光子离子化电位或近似光子能量的电离电位。这导致源提供的能量电离。这导致该分子的电离。如果在该分子的区域应用了电场。如果将电场应用于离子化的分子物种区域，则产生的电流是离子化的分子物种，那么产生的电流与分子在样品环境中成比例的浓度成正比成比例。这为样本环境提供了一种简单的方法；这提供了一种简单的方法，用于定量分析比源/灯的光子能量低的光子磅，对各种气态或蒸气量的各种气态或蒸气分析的电离潜力低。该技术是源/灯的非破坏性能量。该技术是非破坏性的，因此可以与其他检测器一起使用，以便与其他检测器一起使用以扩展分析。扩展分析。PID灯。对于手持式探测器，RF版本为较小尺寸和低功率驱动电路的需求提供了解决方案。在一般DC操作中是固定安装仪器（例如气相色谱仪）的首选选项，其中需要连续监测，并且可以支持高压电源。Excelitas在RF和DC版本中都为标准设计制造了广泛的PID灯。客户也可以从我们的设计专业知识中受益，因为Excelitas技术团队可以与OEM合作设计和制造产品，以达到其特定的维度和性能要求。
Predictiv AI 有望利用人工智能从更可预测的未来中获利
总部位于多伦多的 Predictiv AI Inc (CVE:PAI) (OTCMKTS:INOTF) 前身为 Internet of Things Inc，致力于利用其专业知识加速人工智能 (AI) 创新，同时推进人工智能和机器学习解决方案的发展。该公司的子公司 AI Labs Inc 是其研发业务部门，使用基于人工智能传感器的技术解决方案来解决实际问题。Predictiv AI 还拥有数据科学公司 Weather Telematics Inc，该公司使用车载移动物联网 (IoT) 传感器网络和人工智能系统生成历史、当前和预测天气状况，用于道路危险风险警报。此外，该公司还拥有基于先进人工智能 (AI)、深度机器学习和数据科学的“Alert Fleet”系统。一旦部署在车辆上，该产品将以软件即服务 (SaaS) 业务模式运行，为 Weather Telematics 提供与客户车队中车辆数量成比例的每月经常性收入。该公司还开发了 ThermalPass，这是一种专为冠状病毒 (COVID-19) 大流行期间的公共场所设计的发烧检测系统，它可以即时筛查高于正常体温的体温，精度为 0.36 华氏度，从而识别出可能的疾病携带者。ThermalPass 每秒可以读取 480 次体温，而不会侵犯个人隐私或违反社交距离规则。Predictiv AI 由首席执行官 Michael Lende 领导，他是一位企业家和商业创业专家，他于 2006 年在加拿大推出了 ZipCar 汽车共享服务，将多伦多地区的会员人数从零增加到 42,000 多人，并为母公司 2011 年的成功上市做出了贡献。
使用牛津纳米孔扩增子测序的温室灌溉水中真菌和卵菌病原体的早期评估
水传播植物的致病真菌和卵菌是温室生产系统中的主要威胁。对这些病原体的早期检测和量化将使我们能够及时治疗所需的经济和生物阈值，从而改善有效的疾病管理。在这里，我们使用了牛津纳米孢子的扩增子来分析从用于生长番茄，黄瓜和Aeschynanthus sp的温室收集的灌溉水中的微生物群落。真菌和卵形群落的特征是使用放大整体内部转录垫片（ITS）区域的引物。为了评估小兵测序的灵敏度，我们将串行稀释的模拟DNA刺激到图书馆制备之前从温室水样品中分离的DNA中。真菌和卵骨读数的相对丰盛在温室灌溉水中和来自番茄番茄的设置中的水样中与众不同。在相应的连续稀释样品中衍生出的源自真菌和卵形模拟群落的序列读数是成比例的，因此确认了最小值扩增子测序对环境监测的适用性。通过使用尖峰标准来测试使用小兵测试定量的可靠性，我们发现样品中尖峰ins的检测受到了真菌或卵形DNA的背景量的高度影响。我们观察到，与较长的尖峰（> 790bp）相比，我们大多数稀释液的长度较短（538bp）的尖峰在我们的大部分稀释液中产生。此外，相对于稀释序列，序列读数不均匀，并且在具有最高DNA浓度的背景样品中最不可检索，这表明性能的动态范围狭窄。我们建议对小兵测序进行连续的基准测试，以改善未来快速植物性诊断和监测的定量元编码工作。
建模COVID-19疫苗的分配和影响
现在有几个SARS-COV-2疫苗候选者正在晚期试验中，并在2020年底期望获得功效和安全性结果。即使在制造和交付的乐观情况下，2021年可用的剂量也可能受到限制。在这里，我们确定国家内部和国家之间的最佳疫苗分配策略，以最大程度地提高健康状况（避免死亡）受剂量供应的限制。，我们使用世界卫生组织开发的一系列目标产品概况，扩展了不同国家环境的SARS-COV-2传输的现有数学模型，以对潜在疫苗的公共卫生影响进行建模。我们表明，随着供应的增加，除了预防疾病外，还会减少或阻止感染并因此传播的疫苗比单独预防疾病的疫苗具有更大的影响，这是由于向高风险组提供的间接保护。我们进一步证明，疫苗接种的健康影响将取决于疫苗接种开始时人群的累积感染发生率，任何自然获得的免疫力的持续时间，可能是2021年流行病的可能轨迹以及可用于有效治疗患有疾病患者的医疗保健水平。在一个国家内，我们发现，对于有限的供应量（占人口<20％的剂量）最佳策略是针对老年人和其他高风险群体。但是，如果有更大的供应，最佳策略将切换到针对关键发射器（即工作年龄人口和潜在的儿童）间接保护老年人和脆弱。鉴于2021年可能的全球剂量供应（用两剂量疫苗剂量为20亿剂），我们发现将剂量分配给国家成比例的剂量的策略在避免死亡中接近最佳。这种策略也与大流行准备计划中一致的道德原则保持一致。