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fedSelect：定制的选择参数的选择 - ...
联合学习（FL）的最新进步试图通过在本地任务上对本地数据或个人架构进行细调客户端参数来提高客户层的性能。这种个性化的现有方法是修剪全球模型，要么对本地客户分布进行微调。但是，这些措施的方法要么以保留重要的全球知识为代价，要么预先确定用于微调的网络层，从而导致在客户端模型中次优的全局知识的次优储存。通过彩票票证假设的开明，我们首先引入了一个假设，用于在离开其余参数冻结的同时找到最佳的客户子网络以本地微调。然后，我们使用此过程，通过此过程直接通过同时发现用于个性化的操作参数以及在培训期间的全局聚合参数，提出了一个新颖的FL框架，即FedSelect。我们表明，此方法在CIFAR-10上实现了有希望的结果。
Topics in Reinforcement Learning:AlphaZero, ChatGPT, Neuro-Dynamic Programming,Model Predictive Control, Discrete OptimizationArizona State UniversityCourse CSE 691, Spring 2024Links to Class Notes, Videolectures, and Slides athttp://web.mit.edu/dimitrib/www/RLbook.html
几年前，关于增强学习的新方法的报道引起了我们的好奇心，这是几十年前，主要是在人工情报界内开发的。这些方法旨在为在不确定性下的计划和顺序决策的复杂问题提供有效的次优解决方案，长期以来被认为是棘手的。
未满足的社会需求与2型糖尿病患者的二甲双胍使用
二甲双胍仍然是2型糖尿病（T2D）的第一线药物治疗。它负担得起，可广泛可用，并降低了全因死亡率风险。然而，对二甲双胍的依从性是次优的，二甲双胍不足会导致血糖控制不良（1）。术语“合规性”和“依从性”可能会污名化（2），而框架药物则是与个人责任和小型结构因素的作用相关的属性。尽管不利影响和对服用药物的不喜欢的因素是部分解释，但重要的是考虑其他导致次优的因素。此类因素的一类是由健康的社会决定因素（SDOH）导致的个人水平的需求（例如，粮食不安全，社会隔离） - 结构性，人口级别的因素（例如收入分布），这些因素（例如，收入分布）驱动T2d（3）个人的健康结果和差异。未满足的社会需求与T2D结局不良有关（即血红蛋白A 1C [HBA 1C]）（4,5）（4,5），包括各种途径，包括药物不足；但是，社会需求与二甲双胍使用之间的关系研究了。2021年对SDOH对所有药物类型遵守的影响的系统综述和荟萃分析，在T2D，
电池模型的参数确定的强化学习：文献研究和实施
电池建模的中心步骤是识别模型参数。但是，参数的确定是时间耗尽，通常是次优的。强化学习提供了一种有希望的替代方案，其中代理通过交互和目标奖励来学习最佳参数。本学士学位论文的目标是对基于RL的参数确定的全面搜索和一个简单示例的实际实现。
人工智能导航：事件洞察
我们已经到了这样一个阶段，企业和政府的领导者不仅要了解人工智能及其工作原理，还要认识到必要的治理机制和适当程度的人类参与，以确保在应用中做出合理的判断。这包括如何开发人工智能解决方案、如何使用它们，更重要的是，能够识别哪些地方可能产生次优结果。我们如何干预以确保风险得到适当管理？
蒸馏加固学习算法
最近的研究表明，变压器可以通过模仿现有的RL算法来执行内在的增强学习（RL），从而使样本有效的适应能够适应无参数更新而无需看到的任务。但是，这些模型还继承了它们模仿的RL算法的次优行为。由于这些算法采用的逐渐更新规则，因此出现了此问题。基于模型的计划通过允许模拟在采取行动之前模拟潜在结果，提供了一种额外的机制来偏离次优行为，从而为这种限制提供了有希望的解决方案。我们没有学习Sepa-Rate Dynamics模型，而是提出了基于信用的RL框架（DICP）的蒸馏（DICP），在其中，变压器同时学习环境动力学并改善策略，并在内部进行改善。我们评估了跨多种离散和连续环境（包括暗室变体和元世界）的DICP。我们的结果表明，与基准相比，DICP可以达到最先进的性能，同时需要的环境相互作用要少得多，基本线包括无模型的对应物和现有的Meta-RL方法。该代码可在https://github.com/jaehyhyeon-son/dicp上获得。
HubOrganoids®在免疫肿瘤药物开发中
免疫疗法作为对抗癌症的治疗策略表现出了巨大的成功。但是，它们的功效仅限于一部分患者。治疗失败可以归因于缺乏反应的预测性生物标志物，以及当前临床前模型的有限转换性，这些模型未能概括人类肿瘤与免疫系统之间的相互作用，很容易失去肿瘤特异性抗原，并且/或在大型研究中是次优的。
ciltacabtagene自动糖粉的疗效和安全性±在新诊断的多发性骨髓瘤中，对前线自体干细胞移植具有次优响应的新诊断多发性骨髓瘤的效率和安全性：CATTUTION-2 COHORT D.
Bertrand Arnulf，Tessa Kerre，Mounzer E. Agha，Michel Delforge，Ira Braunschweig，Nishi Shah，Nishi Shah，Shambavi Richard，Melissa Alsina，Hermann Einsele，Hermann Einsele，Pankaj J.歌曲，Mythili Koneru，Muhammad Akram，Ya'el C Cohen，Wilfried Roeloffzen；法国巴黎的巴黎大学APHP圣路易斯医院；根特大学医院，比利时根特；宾夕法尼亚州匹兹堡的UPMC Hillman癌症中心；比利时鲁汶大学鲁南大学；新泽西州罗格斯癌症研究所，新泽西州新不伦瑞克省；纽约州布朗克斯市蒙特菲奥尔医疗中心；纽约州西奈山的伊坎医学院； H. Lee Moffitt癌症中心和研究所，佛罗里达州坦帕；阿特斯克林库姆·沃兹堡大学，德国沃兹堡的Medizinische Klinik und Poliklinik II；约翰逊和约翰逊创新医学，英国高维科姆；约翰逊和约翰逊创新医学，新泽西州拉里坦； Legend Biotech USA Inc.，新泽西州萨默塞特郡；特拉维夫·苏拉斯基（Ichilov）医疗中心和以色列特拉维夫大学的萨克勒医学院；荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根
合成 RNA 寡核苷酸的稳定性测试
摘要 在各种储存条件下测试了三种合成 RNA 寡核苷酸的功能，以模拟运输过程中可能遇到的次优温度。通过标准 T7 内切酶 I (T7EI) 错配检测分析中的 CRISPR-Cas9 基因编辑来测量寡核苷酸的功能。虽然建议在推荐温度 (-20°C) 下储存干燥的 RNA，但所有测试条件均不会对寡核苷酸诱导基因编辑的能力产生不利影响。
引用本文：Nripendra P. Rana、Sheshadri Chatterjee、Yogesh K. Dwivedi 和 Shahriar Akter (2022) 了解人工智能 (AI) 综合业务分析的阴暗面：评估公司的运营效率和竞争力，欧洲信息系统杂志，31:3，364-387，DOI：10.1080/0960085X.2021.1955628
摘要 以数据为中心的革命通常庆祝商业分析和人工智能在挖掘公司潜力和成功方面的普及。然而，关于人工智能集成商业分析 (AI-BA) 的意外后果如何影响公司整体竞争优势的研究还很缺乏。在此背景下，本研究旨在确定 AI-BA 不透明度、次优业务决策和感知风险等因素如何导致公司的运营效率低下和竞争劣势。借鉴资源基础观、动态能力观和权变理论，提出的研究模型捕捉了 AI-BA 不透明度对公司风险环境和负面绩效的组成部分和影响。数据来自印度不同规模组织的各个服务部门的 355 名运营、中层和高级经理。结果表明，缺乏治理、数据质量差以及关键员工培训效率低下导致 AI-BA 不透明。随后，它会触发次优业务决策和更高的感知风险，从而导致运营效率低下。研究结果表明，运营效率低下显著导致销售增长为负和员工不满，从而导致公司处于竞争劣势。研究结果还强调了应急计划在法则链中的显著调节作用。