随着人工智能的快速发展,这项技术已经走出工业和实验室,进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭,它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法,代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同,RLHF 受限于所提供的反馈量,因为它需要额外的人力投入。在本论文中,我们研究如何减少人类提供的反馈量,以减轻他们在估计奖励函数时的负担,同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此,我们介绍了多种方法,这些方法可以分为两类:隐式方法,无需额外的人力投入即可提高反馈质量;显式方法,旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率,我们研究如何利用主动学习 (AL),通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本,从而提高样本的多样性。此外,我们利用偏好对之间的独特关系,通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势,但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣,这意味着如果一条轨迹是偏好的,则假设整个轨迹都是偏好的,从而导致偶然的混淆。因此,我们引入了一种称为亮点的新反馈形式,让用户在轨迹上显示哪些部分是好的,哪些部分是坏的。此外,利用 LLM,我们创建了一种方法,让人类通过自然语言解释他们的偏好,以推断哪些部分是偏好的。总体而言,本论文摆脱了互联网规模数据的假设,并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
a)通过增加农药的使用来增加使用更多弹性作物c)通过提倡生物多样性来减少生物技术研究的研究c)通过创造更多弹性作物来提倡生物多样性,这是CRISPR技术的负面方面?15。
i。绘制发展生态旅游和基于社区旅游业II的机会和挑战。制作了详细的生态旅游和基于社区的旅游战略和发展计划,包括确定特定目的地和产品的开发,有关开发的建议,行程包装以及详细的营销计划。iii。为社区企业创建生态旅游和社区旅游工具包和清单。预计该服务将在合同裁决七个月内交付。可以在下面的网站上找到分配的详细参考条款(TOR):https://procurement.gov.vc/eprocure/index.php/current-bids在财政,经济计划和信息技术部内的经济规划部门的经济规划部门现在邀请合格的咨询公司(“顾问”(“顾问”),以索取他们的服务。感兴趣的顾问应提供信息,以证明他们具有执行服务所需的资格和相关经验。
尽管如此,临床MRI研究的计划面临着几个挑战,最值得注意的是样本量计划,必须在研究开始之前进行。必须在道德委员会和资金机构面前捍卫这项前研究计划。因此,这对于研究的成功至关重要。太小的样本量可能无法达到统计确定性。也应避免样本量,尤其是出于道德原因,因为MRI研究给经常患有严重疾病的患者增加了扫描时间的负担。此外,花费超过必要的资源在环境和经济上是有问题的[3],可能会耗尽医疗专业人员的工作时间。这可能是尤其具有挑战性的,因为“医疗保健劳动力短缺是许多国家的医疗保健系统面临的最大,最紧迫的挑战” [4]。
普通的英语摘要背景和研究目标是结直肠癌是男性中第三大常见的癌症,在女性中是第二个癌症,占全球所有癌症的10%。它在癌症相关的死亡方面排名第二,仅次于肺癌。在某些欧洲成员国中,近年来50岁及以上的人在粪便样本中寻找隐秘血液中寻找隐匿性血液的筛查测试。尽管此方法易于执行,但它仅检测到已经有症状的疾病阶段。因此,尽管更具侵入性的结肠镜检查仍然是最可靠的结直肠癌筛查方法,因为它可以使用摄像机使用内窥镜可视化息肉和其他病变。结肠镜检查后结直肠癌的风险已显示为70-90%。早期检测和去除前癌性息肉可以防止其发展为肿瘤。这样,结肠镜检查挽救了许多生命。然而,尽管由于筛查,长期等待和准备时间进行结肠镜检查,现在将结直肠癌视为一种易于预防的疾病,以阻止实施大规模筛查,以进行系统的监测和随访。自1990年代以来,成年人的结直肠癌发生率逐渐增加。尽管原因尚不清楚,但有人提出影响微生物组(肠道细菌)的环境和行为变化是50岁以下的人的结直肠癌的根源。其他目的:1。因此,迫切需要开发大规模,廉价且非侵入性的方法来早期检测结直肠癌的方法。本研究旨在开发所有年龄段的常规血液测试,以确定原本不会根据当前欧洲或国家准则对其进行筛查的人。Dioptra项目的前一部分将在大约200名参与者中鉴定出一个蛋白质群,其数量在结肠癌的癌前阶段有所不同。通过量化这组蛋白质,该血液检查将能够识别那些绝对应该通过结肠镜检查进一步筛查的公民。为了验证这种方法,邀请参与者在结肠镜检查访问胃肠病学部门时提供血液样本。一旦得到证实,该血液检查就具有许多优势:它几乎是无创的,廉价的,并且大多数人群都可以接受。结果,Dioptra将自己定位在未来日益个性化的药物中,能够适应每个人的特殊性。除了早期检测方法用于结肠癌外,许多科学研究
在人类功能,病变和动物数据中抽象的多行证据表明,小脑角色,尤其是Crus I,Crus II和Lobule VIIB,在认知功能中。然而,缺少将认知功能的不同方面映射到小脑结构。我们分析了来自健康脑网络(HBN)的结构神经影像学数据。小脑包裹。规范相关分析(CCA)检查了与认知功能相关的区域灰质体积(GMV)差异(用NIH工具箱认知域,NIH-TB量化),对心理病理学的严重程度,年龄,性别,性别,性别,扫描位置和内部体积进行了考虑。多变量CCA发现了两个需要潜在认知规范(NIH-TB子量表)和脑规范变量(小脑GMV和颅内体积,ICV)的两个组件之间的显着相关性。组件对应于部分共享的小脑 - 认知功能关系,其中的第一个映射涉及认知灵活性(r = 0.89),处理速度(r = 0.65)以及与CRUS II(r = 0.57)和LOBULE X(r = 0.59)的区域GMV相关的工作记忆(r = 0.52),包括crus x(r = 0.59)。 r = 0.49)与工作记忆相关(r = 0.51)。我们展示了在转诊样品中认知功能的小脑形态的结构性典型化的证据。
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免(http://创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/)适用于本文中提供的数据,除非在数据信用额度中另有说明。
抽象目的是研究糖尿病与接受原发性全髋关节置换术(THA)患者的术后结局的关联。设计回顾性队列研究使用美国国家住院样本(NIS)的数据。设置研究队列是美国原发性THA的住院,这是NIS 2016 - 2020年确定的。参与者我们在2016 - 2020年NIS中确定了2 467 215名成年人,他们使用国际疾病分类,第10个修订代码接受了主要的THA。原发性医院被分析为整体组,并通过对THA的基本诊断进行了分层。结果措施的结果度量是医院住院时间>中位数,总医院费用>中位数,住院死亡率,非顾问出院,需要输血,人工骨折,假体脱位和术后感染,包括围产期围卷围产期关节感染,深层外科手术部位感染,深层外科手术。在2 467 215例接受初次THA的患者中,平均年龄为68.7岁,女性为58.3%,白人为85.7%,有61.7%的Medicare付款人,有20.4%的Deyo-Charlson Index(适应为2或更高的糖尿病)。416 850(17%)患者患有糖尿病。我们注意到无血管坏死和炎症性关节炎队列中缺乏某些关联(p> 0.05)。结论糖尿病与原发性THA后的医疗保健利用率增加,输血和术后感染风险有关。需要进行较大的研究,在经历原发性THA的血管坏死和炎症性关节炎队列中。在整个队列中多变量调整的逻辑回归中,糖尿病与更长的住院时间更长(调整或(AOR)1.38; 95%CI 1.35至1.41)有关输血(AOR 1.19; 95%CI 1.15至1.23),术后感染(AOR 1.62; 95%CI 1.10至2.40)和人心理联合感染(AOR 1.91; 95%CI CI 1.12至3.24)。通过术前医疗管理和/或特定术后途径的糖尿病优化可以改善这些结果。
1/40'能够理解和学习,做出判断或具有基于理性的意见”。这是什么定义?a)创造力b)智能c)技术d)思考2 /40什么是科学方法?a)一种学习的程序方法b)一种通信的技术方法c)一种有效的教授新概念的方法d)获取知识的经验方法3 /40 ASILOMAR人工智能(AI)原理的目的是什么?a)为确保AI开发具有产品经理b)确保AI开发符合财务目标c)确保安全和受益的AI开发AI,以确保使用最佳技术4 /40开发AI的AI是哪种类型的人工智能(AI)专注于在定义的范围内执行特定任务?a)域ai b)一般AI c)狭窄的AI d)技术AI 5 /40这是人工智能(AI)对社会的环境影响?a)开发成本b)新技能需求c)开发速度d)用水需求
