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arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
批次2020的方案和教学大纲（第3
模块3：链接列表单独链接列表：内存中的表示形式，多个操作的算法：遍历，搜索，插入，从链接列表中删除，删除；链接的堆栈和队列表示，标题节点，双重链接列表：对其进行操作和算法分析；循环链接列表：所有操作的算法和复杂性分析。树：基本的树术语，不同类型的树：二进制树，螺纹二进制树，二进制搜索树，AVL树；通过复杂性分析，对每种树及其算法的树木操作。二进制树的应用。B树，B+树：定义，算法和分析。
