个性化药物计划是制定符合特定医疗目标的药物管理计划的过程。规划过程必须考虑一般的健康安全限制,药物之间有用或有害的侵蚀以及对药物反应的个人生理差异。由此产生的个性化药物计划定义了服用哪些药物,何时和以什么剂量为例:无效的剂量太少;太多是有毒的。可以通过结合药代动力学和药物模型来估计患者体内医学管理的行为。药代动力学模型[17,21]描述了体内药物的时间变化的生物分布(浓度)。药效学模型[15,45]描述了该药物在体内各种生化特性上的效果。换句话说,药代动力学模型评估了整个体内特定时间点存在多少药物,而药物动态模型则描述了药物对人体的作用。药物计划是一个复杂的过程,由医疗保健专业人员手动执行。在减轻多种疾病患者或联合疗法的患者中,通常会遇到其复杂性,在减轻有害药物相互作用中,在这种情况下,多种药物用于协同改善治疗作用,同时微型副作用[39,41]。的确,药物的组合可以使任何药物无法单独实现的影响都可以融合[42]。 最近,Alon等。 但是,他们的确,药物的组合可以使任何药物无法单独实现的影响都可以融合[42]。最近,Alon等。但是,他们Alaboud和Coles [3]提出了一个受限制的药物计划案例,其目标是在患者体内维持单一药物的水平。他们的工作使用PDDL + [16]来对药物的非线性效应进行建模,假设它遵循指数衰减曲线,该曲线由药物半衰期(医学中常见的药物模型)参数化。[4]描述了一个更一般的情况,在这种情况下,计划过程考虑了多种药物,任意非线性效应以及药物和身体的相互作用生化特性;这些在患者安全和医疗目标实现方面被认为。
经典学习理论中的一个重要研究方向是使用复杂性度量来表征函数类的表达能力。这种复杂性界限反过来又可用于限制学习所需的训练数据的大小。其中最突出的是 Vapnik 和 Chervonenkis (1971) 引入的 Vapnik-Chervonenkis (VC) 维度。其他众所周知的度量包括 Pollard (1984) 提出的伪维度、Alon 等人 (1997) 提出的脂肪粉碎维度、Rademacher 复杂性(参见 Bartlett 和 Mendelson 2002),以及更普遍的度量空间中的覆盖数字。表征对象表达能力的目标也以不同的形式出现在量子信息中。一个众所周知的例子是量子态断层扫描。Aaronson (2007) 将状态断层扫描的变体与经典学习任务相关联,其脂肪粉碎维度可以使用特定的函数类来限制
感谢为本项目做出贡献的众多人士,包括:Bernice Alaniz、Jim Banaszak、Winsome Bowen、Andreas Breiter、Ed Chan、Tilly Chang、Stuart Cohen、John Cook、Sue Dyer、Stephen Engblom、Karen Trapenberg Frick、Tom Gellibrand、Sadie Graham、Tony Hansen、David Ho、Robert Jones、Nick Josefowitz、Ed Harrington、Leyla Hedayat、Gary Kennerly、Paula Kirlin、Adina Levin、Alon Levy、Michael Lindsay、Gwen Litvak、John Martin、Tony Meggs、Val Menotti、Joanne Parker、Colin Peppard、Howard Permut、Sebastian Petty、John Porcari、Jean-Claude Prager、Andrew Quinn、Dennis Ratcliffe、John Ristow、Liz Scanlon、Joshua Schank、Brian Stanke、Ben Tripousis、Kyle Vinson、Duncan Watry、Simon Whitehorn、 Colin Wright、Joy Woo 和 Jessica Zenk。
摘要:我们开发了一个用于图形着色的算法框架,该框架降低了问题以验证独立集的局部概率属性。,对于任何固定的k≥3和ε> 0,我们给出了一种最大程度∆的颜色图的随机多项式时间算法,其中每个顶点在长度k的大多数t副本中都包含在长度k的大多数t副本中,其中1≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤x的2ε1 +2ε /(log ∆)2,firs with pogirate ungimanter。这统一,概括和改进了几个值得注意的结果,包括Kim(1995)和Alon,Krivelevich和Sudakov(1999),以及Molloy(2019)和Achlioptas,Ilioopoulos和Sinclair(2019)的近期结果。由于随机的常规图,色数上的结合到渐近因子2,因此我们的工作与著名的算法屏障相吻合,以着色随机图,大大扩展了符合此屏障的图形着色算法的范围。
Noam Slonim 1 ✉ 、Yonatan Bilu 1 、Carlos Alzate 2 、Roy Bar-Haim 1 、Ben Bogin 1 、Francesca Bonin 2 、Leshem Choshen 1 、Edo Cohen-Karlik 1 、Lena Dankin 1 、Lilach Edelstein 1 、Liat Ein-Dor 1 、Roni Friedman-Melamed 1 、Assaf Gavron 1 、Ariel Gera 1 、Martin Gleize 2 、Shai Gretz 1 、Dan Gutfreund 1 、Alon Halfon 1 、Daniel Hershcovich 1 、Ron Hoory 1 、Yufang Hou 2 、Shay Hummel 1 、Michal Jacovi 1 、Charles Jochim 2 、Yoav Kantor 1 、Yoav Katz 1 、David Konopnicki 1 、Zvi Kons 1、Lili Kotlerman 1、Dalia Krieger 1、Dan Lahav 1、Tamar Lavee 1、Ran Levy 1、Naftali Liberman 1、Yosi Mass 1、Amir Menczel 1、Shachar Mirkin 1、Guy Moshkowich 1、Shila Ofek-Koifman 1、Matan Orbach 1、Ella Rabinovich 1、Ruty Rinott 1、Slava Shechtman 1、Dafna Sheinwald 1、Eyal Shnarch 1、Ilya Shnayderman 1、Aya Soffer 1、Artem Spector 1、Benjamin Sznajder 1、Assaf Toledo 1、Orith Toledo-Ronen 1、Elad Venezian 1 和 Ranit Aharonov 1
Klemen Dovc - Continuous and intermittent glucose monitoring Rayhan A. Lal - Insulin delivery hardware: pumps and pens Lutz Heinemann - New insulins, biosimilars and insulin therapy Mark Clements - Closed-loop, artificial intelligence-based decision support systems and data science Mark Clements - Using digital health technology to prevent and treat diabetes Jennifer M. Yamamoto - Technology and pregnancy David M. Maahs - Diabetes technology and therapy in the pediatric age group Dessi P. Zaharieva - Advances in exercise and nutrition as therapy in diabetes Thomas W. Martens - Primary care and diabetes technologies and treatments Medha Munshi - Use of technologies at the advanced age Ananta Addala - Diabetes technology in the “real world”: Expanding access and addressing disparities Alon Liberman -糖尿病技术和人类因素Desmond Schatz- 1型糖尿病的免疫干预和修复治疗病毒N. Shah-肥胖,NAFLD/NAFLD/NASH和糖尿病Satish K. Garg-糖尿病的虚拟诊所 - 糖尿病的虚拟诊所Careish K. Garg-治疗糖尿病的新药物,用于治疗糖尿病的新药
1.1 Electromagnetic Spectrum and Atmospheric Transmission 2 1.2 Blackbody Radiation 4 1.3 A Day in the Life of a Photon 7 1.4 Refraction and Refractive Index 10 1.4.1 Birefringence 15 1.4.2 Preference for cubic materials 18 1.5 Reflection and Transmission 20 1.5.1 Transmission of an absorbing window 22 1.5.2 Etalon effect 23 1.6 Optical Constants n and k 26 1.7 Behavior of Absorption Coefficient and Refractive Index 28 1.8 Transmission Spectra of Infrared Materials 30 1.9 Measuring the Absorption Coefficient 43 1.9.1 Direct transmittance measurements 43 1.9.2 Laser calorimetry 46 1.9.3 Photothermal common-path interferometry 49 1.10 Emittance 53 1.10.1 Absorption coefficients of sapphire, spinel, and ALON near their 5 m m absorption cutoff 58 1.11 Effect在吸收和发射时的温度58 1.12半导体中的游离载体吸收60 1.13是什么使窗户中部或长波成为什么?67 1.14“两色”材料76 1.15杂质中的红外窗户吸收特征78 1.15.1热榨氟化镁78 1.15.2 OH在多晶氧化物中79 1.15.1 1.15.3标准奖励蒸气剂量固定Zns 80 1.15.4 Co 2 co 2 co 2 ex co 2 ex co prapped ore proper ot ex ex ex <多cer ex ex <多cer <
我们考虑在度量空间中定位设施以服务于一组自私代理的问题。代理的成本是她自己的位置与最近设施之间的距离。社会成本是代理的总成本。我们感兴趣的是设计无需支付的策略验证机制,该机制的社会成本近似率较小。机制是一种(可能是随机的)算法,它将代理报告的位置映射到设施的位置。如果在任何配置下没有代理可以从错误报告其位置中获益,则机制是策略验证的。这种设置最早由 Procaccia 和 Tennenholtz [21] 研究。他们专注于代理和设施位于实线上的设施博弈。Alon 等人研究了一般度量空间中设施博弈的机制 [1]。然而,他们专注于只有一个设施的游戏。在本文中,我们研究了一般度量空间中的双设施博弈,这扩展了之前的两个模型。我们首先证明确定性策略证明机制的社会成本近似比的 Ω(n) 下界。我们的下界甚至对线度量空间也成立。这显著改善了之前的常数下界 [21, 17]。请注意,线度量空间中有一个匹配的线性上限 [21]。接下来,我们提供了第一个常数近似比为 4 的随机化策略证明机制。我们的机制适用于一般度量空间。对于随机化策略证明机制,之前的最佳上限为 O(n),仅适用于线度量空间。
b“ Helly定理的两个著名扩展是Katchalski和Liu(1979)的分数Helly定理,以及B \ XC3 \ XA1R \ XC3 \ XC3 \ XA1NY,KATCHALSKI,KATCHALSKI,and PACH(1982)。改进了最近的一些作品,我们证明了这两个结果的最佳组合。我们表明,鉴于r d中的n凸立f族f d case f d con \ xce \ xce \ xb1 n d +1(d + 1)f的f具有至少1个相交的体积,那么一个人可以选择\ xe2 \ x84 \ x84 \ x84 \ xa6 d,\ xa6 d,\ xce \ xb1(\ xb1(xb1 n)的成员, \ xe2 \ x84 \ xa6 d(1)。此外,在该定理的帮助下,我们建立了(P,Q)Alon和Kleitman定理的定量版本。令P \ Xe2 \ X89 \ Xa5 Q \ Xe2 \ X89 \ Xa5 D + 1 + 1,然后f为a \ Xef \ XAC \ XAC \ X81NITE凸的凸族集合,使得f的任何P元素中的任何Q元素在Q元素中至少有Q的相互作用。然后,我们证明存在o p,q(1)体积 最后,我们提出了有关定量Helly Theoerm的直径版本的扩展。”最后,我们提出了有关定量Helly Theoerm的直径版本的扩展。”