Los Alamos国家实验室是一项平权行动/均等机会雇主,由Triad National Security,LLC经营,为美国能源部国家核安全管理局根据合同89233218CNA000001运营。通过批准本文,出版商认识到,美国政府保留了不判有限定的免版税许可,以出版或复制已发表的此捐款形式,或者允许其他人出于美国政府的目的。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商根据美国能源部主持的工作确定这篇文章。Los Alamos国家实验室强烈支持学术自由和研究人员发表权;但是,作为一个机构,实验室并未认可出版物的观点或保证其技术正确性。
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免责声明:本文档包含有关预期的未来事件和清洁科学技术(“公司”)的陈述,这些陈述是前瞻性的。就其性质而言,前瞻性陈述要求公司做出假设,并遭受固有的风险和不确定性。有一个重要的风险,即假设,预测和其他前瞻性陈述可能并非准确。读者被告知不要不依赖前瞻性陈述,因为几个因素可能导致假设,实际结果和事件与前瞻性陈述中表达的因素有重大不同。因此,本文档受免责声明的约束,并由本年度报告的管理讨论讨论和分析部分中提到的假设,质量和风险因素的整体限定。
传统上,用刚性材料制造的机器人已被广泛用于制造。然而,缺乏灵活性和能量吸收会导致机器和人之间的相互作用非常危险。相比之下,变形,适应性,灵敏度和敏捷性使软机器人能够更好地弥合此间隙。与可以描述为6度离散自由度的刚性机器人(3个关于X,Y,Z轴的3个旋转和3次翻译),软机器人的固有变形是连续的,复杂的且符合的,这被认为是自由度的非限定度[Tolley(Tolley(2015)]。因此,很难通过直接通过反向和反向运动学来控制软材料制造的机器人的运动。因此,量化和复制软材料的行为成为主要挑战之一。随着现代技术的开发,例如Microscale 3D打印,可以通过:
现代竞争政策面临的最复杂挑战之一是行业和市场的数字化转型,这与人工智能的引入密切相关。文章作者总结了在限定密集使用人工智能的公司地位和行为方面存在的主要问题,包括市场集中度提高、价格歧视风险和算法合谋。该领域的一个具体挑战是人工智能对机器学习的有效性对大数据的依赖。这一特征证明了集中度的增长,加强了领导者的地位,并有可能削弱竞争环境。建议反垄断机构加强自身的数字化能力和分析能力,以免市场失去控制,同时也不要消除人工智能带来的好处。
CMS122v13 • v12 更新至 v13 • 测量名称已更改,以前为糖尿病糖化血红蛋白 (HbA1c) 控制不佳 (> 9%)。 • 测量描述现在捕获血糖状态评估 (HbA1c 或血糖管理指标 [GMI]) 大于 9% 或在测量期间缺失或未执行的患者。 • 增加了关于报告血糖状态评估 (HbA1c 或 GMI) 的指导:如果在单个日期记录了多个评估,则需要以百分比形式报告并使用最低结果。 • 更新了分母排除以反映测量期间或前一年的晚期疾病诊断,同时删除了之前要求的两次门诊/一次住院作为晚期疾病的限定条件。
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