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通过排除具有以下任何一项的患者的住院住院时间来确定分母的排除标准确定了分母的一部分：•居住时间少于2天•直接承认重症监护室（ICU）（ICU）（ICU），或转移到ICU的日期或在ICU的日期或在医院诊断时间内的时间更大或诊断为诊断的时间•主要诊断•主要诊断•主要诊断•主要诊断•主要诊断•专门诊断•专门诊断•手术护理改进项目（SCIP）VTE选定的手术•到达一天和入院后的第二天，随时记录了舒适措施•手术结束后的舒适措施记录了出院一天或住院后一天的手术日期
津巴布韦流亡者论坛
津巴布韦的历史可以追溯到 11 世纪到 15 世纪，当时的津巴布韦在南部非洲发展迅速。尽管大津巴布韦是该国的国家纪念碑，但不可否认的是，这些激动人心的建筑如今只剩下一片废墟。有些人担心现代津巴布韦也会遭遇同样的命运，因为近年来，这个曾经繁荣的国家急剧衰落。没有家，没有工作，没有正义。不久前，津巴布韦深受恶性通货膨胀和外汇、燃料、食品和其他基本商品周期性短缺的困扰。外国直接投资蒸发殆尽。根据世界卫生组织的数据，津巴布韦女性的预期寿命为 33 岁，是世界上最低的。该国是全球 HIV/AIDS 感染率最高的国家之一。失业、饥饿和贫困随处可见。一些观察家将原因归咎于根据这种分析，该国的军事、政治和官僚精英劫持了政府工具来为他们自己的狭隘利益服务。与此同时，其他观察家则特别指出了津巴布韦总统罗伯特·穆加贝的严酷政治政策。据大赦国际、人权观察和其他观察员称，政府系统性地对执政党津巴布韦非洲民族联盟-爱国阵线的批评者，尤其是对反对党民主变革运动 (MDC) 的支持者实施镇压酷刑。2005 年，政府在一次令人震惊的“驱逐污秽行动”中，推倒了数十万城市贫民的房屋——其中大多数人可能是 MDC 的追随者。大赦国际 2006 年的报告总结了他们持续的困境：“没有家，没有工作，没有正义。”津巴布韦政府一直否认这种人为操纵的指控，将经济危机归咎于长期干旱和“西方帝国主义者”的阴谋。国内外独立观察员一般不相信这种观点，他们认为这是捏造和宣传。
模块2：量子力学（CSE流）
波粒二元论DeBroglie假设（衍生和不同形式的波长）物质波及其特性（相位速度波数据包，群体速度和物质波的群体和特性）HeisenbergHeisenberg的不确定性原理（陈述和说明）和不确定性的prince crordiationprinc prind criventerprinc print crive of prinction Function and Time Independent Schrödinger Wave Equation (Meaning of wave function and differential wave equation for matter in 1-dimention Physical significance of Wave Function: Physical Interpretation (Probability density and normalization) Expectation Value in quantum mechanics (Definition and example) Eigen values and eigen functions (Meaning and conditions for Eigen functions) Applications of schrödinger wave equation: Particle in one-dimensional potential well of infinite height (Applying Schrodinger wave equation and boundary conditions for particle and discussion of Eigen values and Eigen functions) Wave functions and the probability densities for the first three values of for a particle in a box (Using Eigen function, for n=1, 2, and 3, probability density and discussion about the wave nodes) Numerical Problems: Problems on de-Broglie hypothesis, uncertainty principle, expectation value, Eigen value and特征功能预期模型问题：预期问题和上学期结束考试问题。
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。