6. 2023 年 7 月的 MedPAC 报告指出,拥有 Optum 的联合健康集团是 Medicare Part D 最大的计划发起人,占有 23% 的市场份额,约有 1100 万名参保者。报告还指出,Optum 拥有专科药房、邮购药房甚至零售药房。MedPAC 报告研究了 6 类药物,并将 Optum 与其他三家 PBM 进行了研究,发现在 71% 的案例中(24 例中的 17 例),VI 计划对 VI 药房的净成本最高,“这意味着,对于这些案例,垂直整合可能导致 Part D 及其参保者的成本增加”(报告第 98 页)。换句话说,根据数据,垂直整合的 PBM 在许多情况下向其附属药房支付的费用高于非附属药房。根据这些发现,您是否同意应该调查 Medicare 中的这种自我交易?
主题:对采矿后土地使用的调查 - 听证会后回复 尊敬的主席 感谢您有机会在 2024 年 12 月 17 日举行的有益和生产性采矿后土地使用调查听证会上作为证人出席州发展常设委员会。我们很感激有机会代表规划、住房和基础设施部向委员会提供证据。请参阅随附的附件 A - 部门对通知问题的回复。没有建议对记录进行更正。我们相信这些信息对委员会有帮助。 谨上
视觉提问(VQA)是用户体验的关键,尤其是在改善视觉语言模型(VLMS)的概括能力之后。但在实际设置中使用标准化框架评估应用程序要求的VLM仍然具有挑战性。本文旨在使用端到端框架解决该问题。我们提出VQA360 - 一种源自估计的VQA基准测试的新型数据集,该数据集用任务类型,应用程序域和知识类型注释,以进行全面评估。我们还引入了Goeval,这是一种使用GPT-4O开发的多模式评估度量,与Human判断相关系数为56.71%。我们使用状态VLMS的实验表明,没有任何单个模型都普遍擅长,因此,将正确的选择成为关键的设计决策。专有模型(例如Gemini-1.5-Pro和GPT-4O-Mini)通常优于其他模型,但是诸如InternVL-2-8B和COGVLM-2-LALAMA-3-19B之类的开源模型也表现出竞争优势,同时提供了其他优势。我们的框架工作也可以扩展到其他任务1。
但是,在某些情况下,即使在视频中跳来跳去后,用户仍然很难构成某些部分,尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下,他们经常在评论部分留下问题,要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要,但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下,问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程,并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题,我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为,我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程(3D计算机辅助设计(CAD)软件应用程序中,我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后,我们进一步确定了四个主要类别问题:有关教程内容(“内容”)的问题,有关学习者的个人设置的问题或有关教程(“用户”)(“用户”)的挑战,有关视频的元信息(META)的问题,以及与内容不直接相关的问题。
Alexander Howard Ana Chammas:制定数据治理和标准至关重要。在迈阿密戴德,我们专注于构建数据湖并重新评估数据保留实践。目前,创新团队正在根据县委员会的一项决议编写一份人工智能报告。我们不会编纂人工智能政策,而是专注于制定全面的数据治理战略。这种方法将确保我们的数据管理实践稳健,并符合我们在公共服务中负责任地整合人工智能的目标。
为了使 Universal Containers 能够实现其全球联系中心的标准化报告,建议组建一支由经验丰富的分析师组成的全球团队来开发标准报告模板。这种方法可确保模板反映对全球 KPI 的全面理解,从而促进所有地区的一致绩效衡量和比较。
为了让 Universal Containers 报告知识搜索、用户活动和数据类别使用情况的趋势,建议安装知识库报告和仪表板包。此包提供专为分析知识使用情况和性能而设计的预构建报告和仪表板,使 UC 的分析团队能够深入了解知识计划的有效性。
在实施特定工具或功能(如数据清理应用)之前,最佳做法是首先制定数据管理计划以及数据质量仪表板。这种方法将帮助 Universal Containers 定义数据准确性、完整性和一致性的标准。精心制定的数据管理计划允许销售运营团队概述数据维护、清理和定期审计的程序。此外,创建数据质量仪表板将提供对关键数据指标的可见性,使团队能够主动跟踪和解决问题。这种结构化方法为持续的数据质量改进奠定了基础,并通过减少效率低下和保持高数据完整性来支持用户采用
演讲时间为 10 分钟,其中 5 分钟用于提问 8:00 Clare Turnbull:BAP1 的饱和基因组编辑以及这些数据在临床实践中的应用 8:15 Catherine Zhou:荷兰早期黑色素瘤 (D-ESMEL) 研究 8:30 Thamila Kerkour:哪些人有早期黑色素瘤远处转移的风险?D-ESMEL 研究中基因组学分析的结果 8:45 Veronica Höiom:瑞典人群黑色素瘤的多基因风险评分 9:00 Daniela Robles Espinoza:黑色素瘤的血统和体细胞特征 9:15 Anne Cust:实践中的黑色素瘤风险评估 9:30 Aideen McInerney-Leo 主流黑色素瘤基因检测 9:45 总结和讨论