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2 型糖尿病管理算法
以最高目标（64 mmol/mol）为目标，以降低低血糖风险。遵循功能依赖性指南，但需考虑以下事项：如果 Hba1c < 53 mmol/mol，则停止使用磺酰脲类药物，因为该组患者发生低血糖的风险增加。考虑简化方案，因为可能需要第三方管理。使用低血糖风险的口服药物如果需要胰岛素，在 2 型糖尿病中，考虑每天早上一次。中间（Isophane 胰岛素）首选，例如 Humulin I 或 Human Insulatard
算法开发的最佳实践
1 威斯康星大学麦迪逊分校放射学系，威斯康星州麦迪逊；2 阿姆斯特丹癌症中心放射学和核医学系，阿姆斯特丹大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹；3 马萨诸塞大学洛厄尔分校电气与计算机工程系，马萨诸塞州洛厄尔；4 圣路易斯华盛顿大学生物医学工程系和 Mallinckrodt 放射学研究所，密苏里州圣路易斯；5 MIM 软件公司，俄亥俄州克利夫兰；6 马萨诸塞州波士顿麻省总医院和哈佛医学院放射学系；7 耶鲁大学放射学和生物医学成像系，康涅狄格州纽黑文；8 佐治亚计算医学中心，波兰克拉科夫；9 美国国立卫生研究院临床中心放射学和影像科学系，马里兰州贝塞斯达；10 密歇根大学医学院放射学系，密歇根州安娜堡； 11 加利福尼亚州洛杉矶雪松西奈医学中心影像、医学和心脏病学系；12 爱荷华大学放射学和物理学系，爱荷华州爱荷华市；13 圣路易斯华盛顿大学马林克罗德放射学研究所，密苏里州圣路易斯；14 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 BC 癌症研究所综合肿瘤学系；15 伊利诺伊州霍夫曼庄园西门子医疗系统美国公司；16 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学放射学和物理学系；17 法国奥赛巴黎文理学院、法国国家健康与医学研究院、巴黎萨克雷大学居里研究所
联合学习启发的进化算法
摘要：在本文中，我们提出了一个创新的联邦学习启发的进化框架。其主要新颖性是，这是第一次使用进化算法直接执行联合学习活动。进一步的新颖性存在于以下事实，即与文献中的其他联合学习框架不同，我们的人可以同时处理机器学习中的两个相关问题，即解决方案的数据隐私和解释性。我们的框架由主/从方法组成，其中每个从包含本地数据，保护明智的私人数据，并利用进化算法来生成预测模型。主人通过奴隶分享了每个从属上出现的本地学到的模型。共享这些本地模型会导致全球模型。由于数据隐私和可解释性在医学领域非常重要，因此通过利用语法进化算法来预测算法以预测糖尿病患者的未来葡萄糖值。通过将所提出的框架与不发生本地模型交换的另一个框架进行比较，通过将所提出的框架进行比较，可以通过实验评估这种知识共享过程的有效性。结果表明，所提出的方法的性能更好，并证明了其共享过程的有效性，用于出现在个人糖尿病管理的本地模型，可作为有效的全球模型。此外，统计分析揭示了模型交换相对于未发生交换的情况的统计优势。考虑到不参与学习过程的其他受试者，我们的框架发现的模型比没有知识共享的模型显示出更高的概括能力：知识共享提供的改进等于精度约为3.03％，召回率为1.56％，f 1的3.17％，对于准确性，f 1.3.17％。
多目标量子汇编算法
变异量子算法（VQA）如量子近似优化算法（QAOA），变异量子本元素（VQE），量子神经网络（QNN）和量子汇编（QC），可用于求解对噪声中量表量量标准量量表的实用任务（NISQ）的实用任务，这是有希望的。最近的成就证明了量子态制备2 - 6，量子动态模拟2、7-9和量子计量学10-14的有效性。QC，特别是获得了显着的利益。它使用培训过程将信息从未知目标统一转换为可训练的已知统一15，16。此方法具有各种应用，包括盖茨优化15，量子辅助编译16，连续变量的量子学习17，Quantu-State State polagrogrich 18和量子对象模拟2。例如，可以使用QC 2在量子电路中模拟量子对象（例如量子状态）。QC的性能取决于量子数和电路深度的数量。Ansatzes（可训练的量子电路）的选择也至关重要，必须仔细选择。一些纠缠
SVMMaj：SVM-Maj 算法的实现
isb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 情节.铰链 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 情节.svmmajcrossval 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 情节权重。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .................................................................................................................................................................................................. 10 predict.svmmaj ........................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................. 10 predict.transDat ........................................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................. 12 print.q.svmmaj .................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 12 打印.svmmaj...................................................................................................................................................................................................................................................................................... .................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. 16 打印.svmmajcrossval...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... .................................................................................................................................................................................. 17 roccurve................................................................................................................................................ 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 超市1996年。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 18 svmmajcrossval 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . 20 转换数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... .... .... .... .... .... 24
一种用于竞争的混合学习分解算法...
人们对复杂工程系统的可靠性越来越感兴趣，尤其是系统的全寿命风险分析。一个复杂系统，例如本文研究的民用飞机发动机，在其整个生命周期中包含多种潜在故障模式，这些故障模式是由经历不同恶化过程的各种子系统和组件故障造成的。为了满足航空业高效的更换维护策略的要求，量化复杂系统中各个组件的风险以准确预测备件需求非常重要。我们提出了一种新颖的数据驱动混合学习算法，它包含三个构建块：基于威布尔分布的预定义可靠性模型、自动无监督聚类以及质量检查与输出。该算法能够识别风险最高的子系统，并定量计算相关的可靠性模型。由于所有组件风险都遵循威布尔分布，因此可以获得参数。对民用飞机发动机机队进行的案例研究表明，该算法能够从系统级性能记录中更好地了解子系统级风险，从而提高维护策略的有效执行。
一种能量路由器的路由算法
化石燃料正在迅速耗尽，随着对环保能源的需求不断增加，电网正在寻找基于分布式发电的可再生资源。这些能源的分布与智能微电网的发展密切相关，而智能微电网也与能源互联网密切相关。本文探讨了能源互联网的运作，重点是开发一种能源路由器的路由算法。借助模拟，进一步证实了能源路由算法。该算法可以找到两个节点之间可用于能源传输的所有路径，并选择损耗最小的轨道作为传输路径。所有可能的路线都与每个方向相关的损耗一起显示，以确保采用损耗最小的方法。该算法还以每小时为间隔进行 24 小时的测试，以观察系统上传输的功率变化。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
成人抗高血糖治疗算法...
进一步的抗高血糖药物选择： • 通常是 SGLT2 抑制剂、DPP-4 抑制剂、GLP-1 受体激动剂、磺酰脲类药物或胰岛素 • 较少见的只有阿卡波糖或吡格列酮。 如果口服药物未能达到血糖目标且患者的 HbA1c 仍高于 64 mmol/mol (8%)，请不要延迟开始注射治疗（GLP-1 受体激动剂或胰岛素）。 有关药物选择的详细考虑因素（例如降低 HbA1c 的功效、低血糖风险、对体重的影响、心血管和肾脏益处），请参阅治疗指南。
算法分析的错误率
在2021年，澳大利亚政府同意向政府“ RobodeBT”计划的数十万受害者支付18亿美元。政府花了多年的时间在有缺陷的算法的基础上发出了福利欺诈指控（通常是破坏生命）。根据适用的法律，人们有权在每两周的低工资期间获得福利付款；该算法错误地认为薪金支付在更长的时间内均匀分布。参见，例如[65]和[79]有关损坏的简短摘要，以及[92]有关2023年发行的正式验尸。对缺陷算法的典型响应是要求分析算法。例如，[92，建议17.1]说：“应提供算法，以实现独立的专家审查”。O'Neil的2016年书《数学破坏武器》 [85]涵盖了许多决定的决定的例子O'Neil的2016年书《数学破坏武器》 [85]涵盖了许多决定