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医疗政策7.01.168冷冻，射频...
福利申请福利确定应在所有情况下基于适用的合同语言。在这些准则与合同语言之间存在任何冲突的范围内，合同语言将控制。请参考在服务时实际生效的会员合同福利，以确定适用于个人成员的这些服务的承保范围或不覆盖。某些州或联邦授权（例如，联邦雇员计划[FEP]）禁止计划拒绝食品药品监督管理局（FDA）批准的技术作为研究。在这些情况下，计划仅在医疗必要性的基础上考虑了FDA批准的技术的覆盖范围。调节状态在2019年2月，FDA通过510（k）过程（K190356）清除了Clarifix™设备（Stryker）以用于慢性鼻炎的成年人。1，间隙基于与谓词设备Clarifix（K162608）的实质性等效性。对主题设备的唯一修改是对包括慢性鼻炎的成年人的适应症进行更新。2019年12月，FDA通过510（k）过程清除了Rhinaer™手写笔（AERIN Medical），作为治疗慢性鼻炎的工具（K192471）。2，清除率是基于谓词设备的设计和预期用途INSECA ARC Stylus™（K162810）的等效性。Rhinaer手写笔包括修改Inseca弧手写笔轴组件和灵活性。目前没有具有FDA清除率的激光消融装置来治疗慢性鼻炎。基本背景医疗管理是慢性鼻炎的护理标准。已经研究了针对多种医疗疗法难治性的慢性鼻炎患者的手术选择。消融疗法被提议作为慢性鼻炎症状患者的医疗管理的替代方法。消融疗法包括冷冻疗法（也称为冷冻外科治疗，冷冻手术或冷冻疗法），射频消融和激光消融。消融疗法被认为可以纠正自主性输入对鼻粘膜的失衡，从而降低鼻抗原反应和血管过度反应性。为了量化慢性鼻炎的严重程度并评估治疗反应，可以使用各种结果指标，包括放射学评分，内窥镜分级和患者报告的生活质量质量指标。与慢性鼻炎治疗相关的主要结局指标是患者报告的症状和生活质量。检查者对鼻腔外观和息肉大小的评估可能会提供一些有关治疗结果的信息，但是这些评估受到缺乏普遍接受标准的限制。表1显示了成人慢性鼻炎治疗的经常使用的结果指标。尚未建立在最小临床上重要的临床重要差异（MCID）的共识。美国食品药物管理局（FDA）关于鼻炎药物的指南建议患者报告的总鼻症状评分是疗效的主要度量。六个月的随访被认为是证明功效所必需的。FDA鼻炎药物指南并未指定患者报告的症状措施的MCID，但指出应在研究中预先指定MCID，并解释了理由。可以立即评估不良事件（围手术期并发症和术后疼痛），也可以长期评估。
选修课-I：人工智能与机器人技术
第一单元：人工智能问题：人工智能技术 – 成功标准 – 将问题定义为状态空间搜索 – 生产系统 – 特征 – 问题特征。第二单元：启发式搜索技术：生成和测试 – 爬山法 – 最佳优先搜索 – 问题简化 – 约束满足 – 手段最终分析。第三单元：知识表示问题：知识表示方法 – 框架问题 – 可计算函数和谓词 – 解析 – 程序性知识与陈述性知识。第四单元：机器人基础：机器人简介、分类、机器人历史、机器人的优缺点、机器人组件、机器人自由度、机器人关节和坐标、机器人工作空间、机器人范围、机器人语言。UNIT-V -：传感器：介绍机器人的内部和外部传感器、位置传感器、速度传感器、加速度传感器、声纳和红外传感器、触摸和触觉传感器。机器人的应用：机器人的应用、机器人的选择、机器人应用的经济因素和理由；安全要求。教科书 1.Elaine Rich 和 Kevin Knight，《人工智能》，Tata McGraw Hill，第二版。2.Craig J J，“机器人学、力学和控制导论”，Pearson Education，新德里，2004 年。参考书 1.Saeed B Niku，“机器人学导论”，Pearson Education，新德里，2003 年。2.George F Luger，“人工智能”，Pearson Edition 出版物，第 4 版
注释：人工智能(MSc/MCA)
人工智能 UNIT-1 人工智能简介：什么是 AI？AI 的重要性。AI 及相关领域。自然语言处理简介。UNIT-2 知识：一般概念、知识的定义和重要性、基于知识的系统、知识的表示、知识组织、知识操作、知识获取。UNIT-3 LISP 和 AI 编程语言：LISP 简介：语法和数值函数、LISP 中的基本列表操作函数、函数、谓词和条件、输入、输出和局部变量、迭代和递归、属性列表和数组、PROGLOG 和其他 AI 编程语言。UNIT-4 形式化符号逻辑：介绍、命题逻辑的语法和语义、FOPL 的语法和语义、Wffs 的属性、转换为子句形式、推理规则、解析原则、使用规则的表示。UNIT-5 专家系统简介、专家系统的特征、专家系统的应用。专家系统的重要性。书籍：1.Clockskin, W.F.和 Mellish, C.S.：Prolog 中的编程，Narosa 出版。House。2.Charniak, E. : 人工智能导论, Narosa 出版。House。3.Winston,P.H.: LISP, NArosa 出版。House。4.Milner : 通用 LISP：教程，Prentice Hall Inc. 1988。5.Marcellus : TURBO PROLOG 中的专家系统编程，P.H.I.1989.6.Elaime R. : 人工智能, 1983.7.Hunt, E.B.: 人工智能, Academic Press 1975 8.Lloyd,J.: 逻辑编程基础, Springer-Verlag 1982.9. clark, K.L.: Micro Prolog, Prentice Hall india.1987.
张量脑：感知、记忆和语义解码的统一理论
我们提出了一个关于代理感知和记忆的统一计算理论。在我们的模型中，感知和记忆都是通过符号索引层和亚符号表示层之间振荡交互的不同操作模式实现的。这两层形成一个双层张量网络 (BTN)。索引层对概念、谓词和情景实例的索引进行编码。表示层广播信息并反映认知大脑状态；它是作者所称的“心理画布”或“全局工作空间”的模型。作为感知输入和索引层之间的桥梁，表示层通过其亚符号嵌入实现索引的基础，这些嵌入被实现为连接两个层的连接权重。大脑是一个采样引擎：只有激活的索引才会传达给大脑的其余部分。虽然记忆似乎与过去有关，但其主要目的是支持代理的现在和未来。最近的情景记忆为代理提供了此时此地的感觉。远程情景记忆检索相关的过去经验，以提供有关可能的未来情景的信息。这有助于代理做出决策。基于预期未来事件的“未来”情景记忆指导计划和行动。语义记忆检索当前感知未提供的特定信息，并为未来的观察定义先验。我们的方法解释了情景记忆和语义记忆之间的巨大相似性：语义记忆模拟未来实例的情景记忆。我们分析情景记忆和语义
smra3003人工智能与专家系统
课程目标 1.了解人工智能和专家系统的基本概念。2. 提供人工智能所涉及的各种技术和工具的知识。单元 1 简介 简介：历史、人工智能的定义、人类认知过程的模拟、知识搜索权衡、存储知识、语义网络。建模的抽象视图、基础知识。计算逻辑、使用简单逻辑连接词分析复合语句、谓词逻辑、知识组织和操作、知识获取。单元 2 人工智能中的编程和逻辑 LISP 和其他编程语言 - LISP 简介、语法和数值函数、LISP 和 PROLOG 区别、输入输出和局部变量、交互和递归、属性列表和数组替代语言、形式化符号逻辑 - WFRS 的属性、非演绎推理方法。不一致和不确定性 - 真值维护系统、默认推理和封闭世界假设、模型和临时逻辑。单元 3 搜索方法和知识表示 模糊逻辑 - 概念、模糊逻辑简介（带示例）、概率推理、贝叶斯概率推理、Dempstor Shafer 理论、可能世界表示、Ad-Hoc 方法。结构知识：图形、框架和相关结构、面向对象表示 - 对象类、消息和方法、使用 OOPS 程序的模拟示例、OOP 语言。搜索和控制策略 - 概念、搜索问题、统一或 Blined 搜索、搜索 AND – OR 图。
在负力上竞争：有效的脆弱性root- ...
根本原因分析（RCA）对于从模糊结果中发现疾病至关重要。通过在模糊过程中观察到的崩溃来自动化此过程，被认为是具有挑战性的。特别是，已知当今的统计RCA方法非常慢，通常需要数十个小时甚至一周的时间来分析崩溃。此问题来自此类方法的偏差采样。更具体地说，如果输入引起了程序中的崩溃，这些方法通过将其突变以生成新的测试用例，以围绕输入进行样式。这些情况用于模糊程序，希望可以充分采样原始输入的执行路径上的一组程序元素（块，指令或谓词），以便可以确定它们与崩溃的相关性。此过程倾向于生成输入样本，更可能导致崩溃，其执行路径涉及一组类似的元素，而这些元素变得越来越不可分割，直到已经进行了大量样品。我们发现，可以通过对“反例”进行抽样来有效地解决此问题，这会导致当前相关性估计值发生重大变化。这些输入尽管仍然涉及这些元素通常不会导致崩溃。发现它们在区分程序元素中有效，从而加速了RCA过程。基于局面，我们设计并实施了增强学习（RL）技术，以奖励涉及反例的操作。通过平衡随机抽样与反例上的综合采样，我们的新方法（称为r a c ing）被证明可以实质上提高当今统计RCA的可伸缩性和准确性，从而超过最终的最大程度的命令。
2024年8月20日Foreo Inc. Danijela Domljanovic顾问...
Trade/Device Name: Luna 4 plus Regulation Number: 21 CFR 878.4810 Regulation Name: Laser Surgical Instrument For Use In General And Plastic Surgery And In Dermatology Regulatory Class: Class II Product Code: OHS, NFO Dated: April 16, 2024 Received: April 22, 2024 Dear Danijela Domljanovic: We have reviewed your section 510(k) premarket notification of intent to market上面引用的设备并确定该设备在1976年5月28日之前在州际贸易中销售的法律上市的谓词设备（在外壳中说明的指示）具有相同（PMA）。因此，您可能会销售该设备，但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备，但请注意，一些清除的产品可能是组合产品。510（k）上市通知数据库可在https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册，设备上市，良好的制造实践，标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意：CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您，设备标签必须是真实的，不要误导。可以在如果您的设备被分类（请参见上文）为II类（特殊控件）或III类（PMA），则可能会受到其他控件的约束。
PBTE的光发射中的光子散射（111 ...
据我们所知，本手稿是第一个全面的多体光发射框架，其中包括相干的三体电子 - 光子 - photon-Phonon散射，以预测来自单晶光子座的体积光电子的跨性能分布和平均横向能量（MT）。需要开发这种理论的需求源于缺乏研究，这些研究提供了对管理从单晶发出的光电子横向动量分布的基本基本过程的完整理解。例如，基于密度功能性电子质量的密度官能理论计算的初始谓词表明，PBTE的（111）表面会产生非常小的MTE（≤15meV），而我们的实验产生的MTES比这些预测大十到二十倍，并且还表现出比较低的光学发射阈值比预测较低的预测。本手稿中介绍的AB从头算框架正确地从我们的PBTE（111）中的测量值和在预测阈值下方观察到的光学范围中从我们的测量中重现了MTE的大小。我们的结果表明，在大部分材料和相干的多体电子散射过程中，两种光兴奋的状态都在忽略的初始预测中，它们在PBTE的光发射中起着非常重要的作用（111）。最后，从所吸取的教训中，我们建议一项程序，以快速计算对下一代超快电动局部应用的潜在单晶光阴极和X射线自由电子激光器的应用，这将使在凝聚力问题研究中实现可显着的进步。
骨经典的Wnt信号在2型糖尿病中下调，并且具有较高晚期糖基化终产物（年龄）含量和骨强度降低的伴侣
1医学和外科系，内分泌与糖尿病研究部门，罗马校园Bio-Medico University，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 2骨代谢和甲状腺疾病的运营研究部门，生物米迪科校园多诊所的基金会，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 3多克林大学生物医学多克林基金会老年医学家的运营研究部门，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 4 Bio-Medio校园多诊所多克林大学基金会骨科和创伤手术的运营研究部门，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 5人类科学系与意大利罗马的Di Val Cannuta San Raffaele Rome开放大学的生活质量促进； 6多克林大学生物医学多诊所的病理学系谓词分子诊断部门，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 7微观和超结构解剖部门，罗马生物医学校园大学，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 8美国圣路易斯华盛顿大学医学院肌肉骨骼研究中心骨和矿物质疾病科医学系； 9美国圣路易斯的华盛顿大学骨科外科系； 10 L'Aquila大学生物技术和应用临床科学系，通过意大利Aquila的Vetoio SNC； 11欧洲大脑研究中心，圣卢西亚基金会IRCC，意大利罗马
注意差距：自动驾驶汽车的逻辑英语，序言和多代理系统
在本文中，我们提出了一个模块化系统，用于代表和推理，并具有自动驾驶汽车交通规则的法律方面。我们专注于英国高速公路法规（HC）的子集。随着人类驾驶员和自动化车辆（AV）将在道路上进行交互，尤其是在城市环境中，我们声称应该存在一个可访问，统一的高级计算模型，并适用于两个用户。自动驾驶汽车引入了责任转变，不应带来缺点或增加人类驾驶员的负担。我们开发了模型的“硅中”系统。提出的系统由三个主要组成部分构建：使用逻辑英语编码规则的自然语言接口；序言中规则的内部表示；以及基于Netlogo的基于多机构的仿真环境。三个组件相互作用：逻辑英语被转化为序言（以及一些支持代码）； Prolog和Netlogo接口通过谓词。这样的模块化方法使不同的组件能够在整个系统中承担不同的“负担”。它还允许交换模块。给定的NetLogo，我们可以可视化建模规则的效果，并使用简单的动态运行方案验证系统。指定的代理商监视车辆的行为，以确保合规性和记录可能发生的潜在违规行为。然后，验证者利用有关潜在违规行为的信息，以确定违规行为是否应处以惩罚，在异常和案件之间进行区分。