XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System层次结构
通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）
在初级保健中，触发工具已被用于评估和确定患者安全事件。使用触发工具可以帮助临床医生和患者在患者的病历中发现不良事件。由于缺乏对初级保健触发工具的过程开发的研究，因此本范围审查的目的是调查初级保健环境中的触发性开发和验证过程。使用乔安娜·布里格斯（Joanna Briggs）执行范围审查的方法来绘制范围审查方法来绘制已发表的文献。我们考虑了过去五年中仅以英语发表的研究，并包括定性和定量研究设计。最终评论包括五个文献。包括初级保健和组合初级护理研究，以在过程开发和触发工具的验证方面获得更多知识。触发工具开发过程始于明确定义触发器，然后将其编程为组合的计算机化算法。随后，医师和非医师专家都以两个步骤进行验证过程，以进行内容和并发有效性。最终算法的灵敏度，特异性和阳性预测值（PPV）对于确定每个触发的有效性至关重要。这项研究提供了开发触发工具的综合指南，强调通过彻底定义触发器的重要性，通过彻底的文献综述和双重验证过程。在跨初级保健和医院环境的触发工具的开发和验证方面存在相似之处，从而使Primary Care可以从医院环境中学习。
通过层次结构链进行加强学习
抽象的内在学习是离线加固学习（RL）来处理内线任务的一种有前途的方法，可以通过提供任务提示来实现。最近的著作表明，当将RL任务视为跨散点的顺序预测概率时，In-Actest RL可能会以反复试验的方式进行自我完善。尽管自我改善不需要梯度更新，但是当跨情节序列随着任务范围而增加时，当前的作品仍处于高计算成本。为此，我们提出了一个内在的决策变压器（IDT），以高级反复试验的方式实现自我完善。特定于IDT的灵感来自人类决策的有效层次结构，因此将序列重新构造为由高级决策组成，而不是与环境相互作用的低级动作。作为一个高级决策可以指导多步骤的低级动作，IDT自然会避免过度长序列并更有效地解决在线任务。实验结果表明，IDT超过了当前的内在RL方法，可以实现长胜压任务的最新任务。尤其是，我们的IDT的在线评估时间比D4RL基准中的基线快36倍，而在网格世界基准中，我们的IDT时间比基准的速度快27倍。
脑启发计算的系统层次结构
神经形态计算从大脑中汲取灵感，为计算技术和架构提供了推动下一波计算机工程浪潮的潜力 1–13 。这种受脑启发的计算也为通用人工智能的发展提供了一个有希望的平台 14,15 。然而，与传统计算系统不同，传统计算系统具有围绕图灵完备性和冯·诺依曼架构 16–18 概念构建的完善的计算机层次结构，而目前还没有针对脑启发计算的通用系统层次结构或对完整性的理解。这会影响软件和硬件之间的兼容性，削弱脑启发计算的编程灵活性和开发效率。在此，我们提出了“神经形态完整性”，它放宽了对硬件完整性的要求，以及相应的系统层次结构，其中包括图灵完备的软件抽象模型和多功能的抽象神经形态架构。使用这个层次结构，各种程序都可以被描述为统一的表示，并转换为任何神经形态完整硬件上的等效可执行文件——也就是说，它确保了编程语言的可移植性、硬件完整性和编译可行性。我们实现了工具链软件来支持在各种典型硬件平台上执行不同类型的程序，展示了我们系统层次结构的优势，包括神经形态完整性引入的新系统设计维度。我们期望我们的研究将使脑启发计算系统的各个方面取得高效、兼容的进展，促进包括人工智能在内的各种应用的开发。
随机定向聚合物的 PDE 层次结构......
1.4 讨论。由于布朗运动的端点密度可以求解标准热方程，因此我们要寻找布朗运动受随机环境加权时的对应项。对于随机环境的每个固定实现，已知聚合物模型等同于（不同）随机环境中的扩散 [ 4，定理 2]。因此，在淬火设置中，我们正在寻找的标准热方程的类似物是具有随机系数的 Fokker-Planck 方程，描述上述扩散密度的演变。然而，研究 Fokker-Planck 方程的解或其集合平均值似乎与聚合物模型本身一样复杂；因此，我们希望在此传达的主要信息是：与其研究单点分布，不如研究 (1.4) 中定义的多点分布。根据定义，对于每个 T ≥ 0，Q n ( T, ⋅) 是 R nd 上的概率密度。虽然我们没有重现 Q n 演化的潜在动力学，但启发式地，它可以被视为 n 个粒子的联合密度，它们通过各自与共同随机环境的相互作用间接相互作用，类似于“同一环境中的独立行走者”。定理 1.1 源自伊藤公式的直接应用，表明 { Q n } n ≥ 1 可以求解分层 PDE 系统。这样，在退火环境下，对随机聚合物端点分布的研究可以简化为对 Q 1 的研究和对 { Q n } n ≥ 1 满足的确定性 PDE 系统的分析。
超级 - 杂种聚苯胺-tio2层次结构...
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论量子比特 Clifford 层次结构中的群
这里我们研究了可以使用量子比特 Clifford 层次结构中的元素构造的酉群。我们首先提供半 Clifford 和广义半 Clifford 元素必须满足的必要和充分规范形式才能进入 Clifford 层次结构。然后我们对可以由这些元素形成的群进行分类。直到 Clifford 共轭，我们对 Clifford 层次结构中可以使用广义半 Clifford 元素构造的所有此类群进行分类。我们在附录中讨论了此分类的一个可能的小例外。这可能不是对量子比特 Clifford 层次结构中所有群的完整分类，因为目前尚不清楚 Clifford 层次结构中的所有元素是否都必须是广义半 Clifford。除了 Cui 等人发现的对角门群之外，我们还表明 Clifford 层次结构中还包含许多非同构（对角门群）广义对称群。最后，作为此分类的应用，我们研究了由本文列举的群的结构给出的横向门的限制，这可能具有独立的兴趣。
基于安全离线加固的层次结构生态驱动
（通讯作者电子邮件：zhangyahui@ysu.edu.cn（Yahui Zhang））摘要以及智能转换系统（ITS）和网络技术的快速发展，车辆可以访问更丰富的交通数据，为现在更有效的驱动控制铺平了道路。提出了一种专门针对混合电动卡车导航复杂多相交场景的新型分层生态驾驶策略。最初，模拟场景旨在模拟逼真的卡车遵循场景。随后，使用安全离线深层确定性政策梯度（SDDPG）算法制定了高层卡车跟随策略。此策略完全使用了领先的车辆和交通信号数据的见解。具体来说，考虑安全约束的逻辑判断模块已集成到培训处理中，以最大程度地减少碰撞风险。此外，设置了安全奖励功能，以指导代理学习更安全的动作。转移到下层，使用深厚的增强学习（DRL）技术提出了能量管理策略。引入了独特的奖励成型功能，以有效地指导学习过程。最终，与动态编程（DP）方法相比，提出的方法表明，省油速度为97.46％。关键字：混合动力卡车，卡车跟随，SDDPG，能源管理策略
艾伯塔省计划的层次结构
艾伯塔省的土地利用计划在省级和市政政府层面都受到计划。此外，随着省土地使用框架和《艾伯塔省土地管理法》的实施，将在区域一级做出一些计划决定。上面是一个图，概述了各种计划，其等级制度以及它们在省，区域和市政领域的地位。
在利用对称性的量子能力上有效界限的层次结构
1。引言心血管（CV）疾病（CVD）发病率和死亡率正在下降，但仍然是发病率和死亡率的主要原因[1]。防止CVD的最重要方法是鼓励健康的生活方式，尤其是戒烟和治疗高血压。直到21世纪初，降低动脉粥样硬化进展的药物治疗主要集中在降低胆固醇水平上。将动脉粥样硬化为炎症性疾病的范式转变导致了新疗法的发展。此外，越来越多的证据表明，他汀类药物是一类给CVD患者的降脂药物，也提供了多效性抗炎作用，这创造了一个机会来测试治疗炎症是否可以帮助预防心脏事件[2]。本文简要介绍了炎症的病理生理学，并将注意力集中在针对动脉粥样硬化和心肌梗塞（MI）不同炎症途径（MI）的疗法上。