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无限视野的深度加固学习...
摘要。我们介绍了旨在以统一的方式解决连续空间均值场（MFG）和平均场控制（MFC）问题的增强学习算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将参与者 - 批判性（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，可以以在线方式进行有效更新，并使用Langevin Dynamics从产生的分布中获取样品。AC代理和分数函数被迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均领域问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。算法的直接修改使我们能够求解混合的均值场控制游戏。使用在有限的地平线框架中使用线性界面基准来评估我们的算法的性能。
行为克隆您需要的一切吗？了解模仿学习中的视野
模仿学习（IL）旨在通过从演示中学习来模仿专家在顺序决策任务中的行为，并已广泛应用于机器人技术，自动驾驶和自动回归文本生成。最简单的IL方法是行为克隆（BC），被认为会导致样本复杂性，并对问题视野的不利二次依赖性依赖，激发了各种不同的在线算法，这些算法在对数据的更强假设以及学习者访问专家的访问方面具有改进的线性范围依赖性。我们从学习理论的角度重新审视了离线和在线IL之间的明显差距，重点是可实现的/良好的设置，其中包括一般政策类别，包括深层神经网络。通过对对数损失的行为克隆进行新的分析，我们表明，只要（i）控制累积回报的范围，并且（ii）控制政策类别的监督学习复杂性的适当概念。将我们的结果专门用于确定性的固定策略，我们表明，离线和在线IL之间的差距比以前想象的要小：（i）可以在密集的奖励下实现离线IL的线性依赖性（与以前仅在线iL中可以实现的知识相匹配）； （ii）在政策类别的情况下，在线IL也无法随着对数损失的影响，即使在Manign MDP中也无法改善离线IL。我们通过对标准RL任务和自回归语言生成的实验来补充我们的理论结果，以验证我们发现的实际相关性。
空间法的比较视野
1. V. Zeno-Zencovich（编辑），化妆品。法律、法规、生物伦理学，2014 2. M. Colangelo、V. Zeno-Zencovich，《欧盟运输法简介》，第 1 版。 2015 年；第二版2016 年；第 3 版2019 3. G. Resta、V. Zeno-Zencovich（编），《谷歌西班牙裁决之后的互联网被遗忘权》，2015 4. V. Zeno-Zencovich，《性与合同》（第二版），2015 5. G. Resta、V. Zeno-Zencovich（编），《个人数据的跨国保护》。从“避风港原则”到“隐私保护”，2016 6. A. Zoppini（编），监管与管辖之间，2017 7. C. Giustolisi（编），消费者权利指令。最大限度协调指令的系统体系，2017 8. R. Torino（编辑），《欧盟内部市场法导论》，2017 9. MC Paglietti、MI Vangelisti（编辑），数字支付的创新与规则。平衡 PSD2 中的利益，2020 10. L. Scaffardi、V. Zeno-Zencovich（编辑），食品与法律。比较视角，2020 11. AM Mancaleoni、E. Poillot（编辑），《国家法官和欧洲联盟法院判例法》，2020 12. E. Poillot、G. Lenzini、G. Resta、V. Zeno-Zencovich，《新冠疫情背景下的数据保护》。追踪应用的简短（高清）故事，2021 13. G. Resta、V. Zeno-Zencovich（编辑），通过大数据进行治理，2023 14. E. Poddighe、P. Sammarco、V. Zeno-Zencovich，《欧洲媒体与通信法》，2023 15. E. Poddighe，《社会、个人和法律之间的纹身》，2023 16. AM Mancaleoni、R. Torino，《农产品市场监管与合同关系》。根据 (EU) 2019/633 指令，2023 年 17. I. Rustambekov、S. Gulyamov、A. Ubaydullaeva，《数字时代的知识产权》，2024 年
重新审视的医疗保健视野
根据经合组织的说法，预计健康支出将超过经合组织国家的整体经济和政府收入的预期增长。该组织在2022年成员国的最新数据显示，医疗保健支出占GDP 5的9.2％，经合组织预测到到2040年的总健康支出将达到11.2％。6这只是图片的一部分。WHO表示，尽管政府平均提供一个国家健康支出的51％，但每个国家 /地区的健康支出中的35％以上来自公民支付的口袋费用。谁警告说，因此，每年将陷入1亿人。7
始终使用空间数据中继保持视野连通
实时数据传输 每个 MEO 区域内的连续联络通道可实现传感器数据在捕获后立即传输。立即下行您的任务数据，无需等待下一次地面站通行。消除海洋或无法进入的地区的联络空白。为战区内运营、天气、海事和态势感知用例和产品提供实时数据或图像。利用连续上行链路实时指挥 LEO 资产或软件和数据上传。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
干细胞疗法的进展：用于治疗脊柱病变和神经退行性疾病的新视野Geovanna PozzbonCarvalhoã，
这项研究的目的是探索干细胞疗法的最新进展，重点是其在治疗脊柱病变和神经退行性疾病中的应用，以回顾主要的治疗方法，讨论细胞的再生潜力，并评估该技术对重新生化医学的未来观点，强调临床和科学挑战。本研究进行了综合文献综述，以分析干细胞疗法的进展。该研究是在Scielo，BVS -Virtual Health Library和PubMed等数据库中进行的。所使用的描述符是从健康科学的描述者中获取的，包括“再生医学”，“细胞疗法”，“胚胎干细胞”，“神经退行性疾病”。此外，考虑语言（葡萄牙语和英语）和出版年度（2020-2024），还将特定的过滤器应用于文章的选择中。细胞疗法是一种创新的方法，旨在使用树干的再生细胞来治疗各种医疗状况，干细胞具有独特的能力，可以在各种类型的神经组织细胞和模块化炎症反应中区分自身。此外，它们可以分泌生长因子和抗炎分子，以促进神经组织再生。干细胞疗法的未来观点令人兴奋，新兴的创新有望在再生医学，高级技术的持续研究，个性化疗法的发展以及跨学科的合作方面的转变，为克服当前的挑战和实现革命进步提供了重要的机会。