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医疗错误仍然是美国可预防死亡的重要原因。死亡是最悲惨的结果，但医疗错误会导致其他问题，例如永久残疾，延长医院住院，更长的康复，甚至其他治疗方法。医疗错误及其后果也大大增加了医疗保健的整体成本。医院和医疗保健提供者因其认证机构的医疗错误质量和减少医疗错误而负责。您还可以通过了解更多有关和理解风险的信息来提高自己的医疗保健和家庭成员的质量和安全。您的提供商有责任为您提供有关诊断，评估，治疗和预后的完整信息。此外，提供者应允许您参与涉及医疗保健的决策。采取以下简单步骤：
贝叶斯强化学习
我们和其他动物学习，因为我们不确定世界上存在一些方面。这种确定性是由于最初的无知而产生的，以及我们不完全了解的世界的变化。当发现我们对世界的预测是错误的时，通常可以明显看出。Rescorla-Wagner学习规则指定了一种预测错误会导致学习的方式，它具有极大的影响力，作为Pavlovian调节的特征，并通过与Delta规则相等的方式，在更广泛的学习问题中。在这里，我们在贝叶斯环境中回顾了撤销瓦格纳规则的嵌入，这是关于不确定性与学习之间的联系的精确联系，从而讨论了诸如Kalman过滤器，结构学习及其他等建议的扩展，这些建议集体涵盖了更广泛的不确定性范围，并适应了条件的范围。
MISO的可再生整合影响评估（RIIA）
riia在可再生资源提供的系统年度负载的百分比少于30％时，风和太阳能的整合将需要扩展以及对当前的运营，市场和计划实践的重大变化 - 所有这些在Miso现有框架内似乎都可以管理。超过30％，莫斯（Miso）及其成员之间的变革性思维和协调行动需要为出现的重大挑战做准备（图1）。重要的是要注意，可再生生长不会在误会占地面积或更广泛的互连系统中统一发生。增长在具有高质量风和太阳资源，可用传输能力以及有利的监管环境的地区最快。例如，当味iso达到30％可再生能源渗透时，一些本地资源区可能接近100％可再生能源渗透。体验最快的可再生增长经验的位置
断开连接：需要新的发电机互连策略
第三，几乎有90％的积压是用于风能和太阳能项目，因此阻止了主导新的电力生产的资源，反映了电力部门的资源不断变化以及美国丰富的高质量可再生资源，阳光照亮了阳光明媚，风能吹响。4美国能源信息管理局（EIA）项目风和太阳能将占2020年新发电的75％。5个州，公用事业，财富500家公司和其他机构已经采取了巨大的承诺或要求来扩大其可再生能源使用或减少其碳污染，而这种积压可能会延迟或妨碍对这些承诺或要求的实现。此外，开发这些项目的延误会不必要地暴露美国人，尤其是环境正义社区中的美国人，对烟雾的有害影响以及氮氧化物，二氧化硫，细颗粒物和二氧化碳污染的有害影响。
第 39 任指挥官的规划指南
铁一般的纪律是我们军团的货币。严格遵守标准使我们作为一个服务机构与众不同。这些标准是在数百场战役和战斗中制定的，使我们成为更好的战士。它们迫使我们每天都注意细节，以便我们在战斗中自动这样做——当精确度最重要时。有战斗经验的人都知道这是真的。我们的作战职业是无情的，没有疏忽的余地。战斗中的错误会导致失败，而海军陆战队不会失败。我们必须消除使我们分裂、破坏良好秩序和纪律、危及安全并剥夺我们赢得战斗的凝聚力的负面行为。我们的专业素养、自律、精神、作战能力和个人行为定义了海军陆战队员的素质。我们都有一个共同的基础，那就是荣誉、勇气和承诺，我们必须努力让彼此坚守这些价值观。
疾病诊断中的人工智能
摘要 疾病诊断对于制定正确的治疗方案和确保患者的健康至关重要。人为错误会妨碍准确的诊断，因为解释医疗信息是一项复杂且具有认知挑战性的任务。人工智能 (AI) 的应用可以提高诊断的准确性和效率。虽然目前的文献已经研究了诊断各种疾病的各种方法，但现有研究尚未充分实现对人工智能应用领域的概述，包括其旨在识别新兴数字化医疗服务的表现。通过进行批判性审查，我们描绘了人工智能在诊断领域的前景并提供了一个快照来指导未来的研究。本文通过提出研究议程来扩展学术界。从业者了解人工智能对诊断的改善程度以及医疗保健如何从中受益。然而，在成功将人工智能应用于疾病诊断之前，需要解决几个问题。
使用机器的心脏病预测调查
心脏在生物体中起着重要作用。诊断和预测心脏相关疾病需要更精确，完美和正确性，因为一个小错误会导致疲劳问题或人死亡，与心脏有关的死亡病例很多，其计数逐日呈指数增长。要处理这个问题，对预测系统的必要性是对疾病的认识。机器学习是人工智能（AI）的分支，它在预测任何类型的事件中提供了享有声望的支持，这些事件都可以接受自然事件的培训。在本文中，我们通过使用Kaggle数据集进行训练和测试来计算预测心脏病的机器学习算法的准确性。用于实施Python编程Anaconda（Jupyter）笔记本电脑是最佳工具，它具有许多类型的库，标头文件，可使工作更加准确和精确。
MISO的可再生整合影响评估（RIIA）
riia在可再生资源提供的系统年度负载的百分比少于30％时，风和太阳能的整合将需要扩展以及对当前的运营，市场和计划实践的重大变化 - 所有这些在Miso现有框架内似乎都可以管理。超过30％，莫斯（Miso）及其成员之间的变革性思维和协调行动需要为出现的重大挑战做准备（图1）。重要的是要注意，可再生生长不会在误会占地面积或更广泛的互连系统中统一发生。增长在具有高质量风和太阳资源，可用传输能力以及有利的监管环境的地区最快。例如，当味iso达到30％可再生能源渗透时，一些本地资源区可能接近100％可再生能源渗透。体验最快的可再生增长经验的位置
1量化临床和流行病学中可能的偏见...
错误分类发生。8连续变量也可能导致测量误差。为一个例子，由于研究参与者对酒精摄入量的误会而导致的一些饮酒研究发生了错误分类。9，10作为另一个例子，在使用电子健康记录或保险索赔数据的研究中，如果并不总是将结果报告给或记录由个人的医疗保健专业人员报告或记录的结果，则可能会出现结果错误。11测量误差被认为误差的概率取决于另一个变量（例如，根据结果取决于结果，差异参与者对暴露状态的回忆）时。多个变量测量中的错误可能取决于（即相互关联），特别是当从单个来源收集数据时（例如，电子健康记录）。测量误差可能导致描述性和病因的有偏见的研究结果（即原因效应）非介入研究。12