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用于预测顺序供应链延迟的复发神经网络
这个顶峰项目解决了葛兰素史克林（GSK）供应链在管理顺序延迟方面面临的挑战，这对于确保制药行业及时交付至关重要。关键目标包括在GSK系统中指出计划的日期，并开发出强大的机器学习模型，以准确预测顺序延迟。通过文献综述和方法发展，该项目着重于利用神经网络机器学习方法，特别是经常性神经网络（RNN）。与此同时，详细的摘要统计数据显示了Benlysta品牌GSK操作中延迟频率和位置的位置显示，大约40％的流程订单显示出延迟问题，主要是在主要制造地点。进一步的检查强调了容易延迟的特定领域，为gsk提供了针对性行动的管理见解。模型开发涉及数据采集，操纵，预处理以及RNN和解释模型构建，然后进行超参数调整以优化性能，从而减少了4.89天的平均绝对误差（MAE）。随后的Shap值分析有助于确定特定的过程序列和组装阶段是延迟的关键动力，使GSK能够制定策略并减轻供应链风险。尽管在链接制造和质量数据方面面临的挑战限制了初始范围，但该项目提供了宝贵的见解，并为未来增强效果奠定了坚实的基础。利用从这个顶峰项目中获得的发现和见解，GSK可以提高运营效率，减轻供应链风险并更有效地为患者提供药物。
案例报告延迟了Covid-19对糖尿病的影响
1 University of Missouri-Kansas City School of Pharmacy, 2464 Charlotte St, Kansas City, MO 64108, USA 2 Center for Behavioral Medicine, 1000 E. 24 th St, Kansas City, MO 64108, USA Corresponding author: Leigh Anne Nelson, PharmD, BCPP, Professor, University of Missouri-Kansas City School of Pharmacy, Division of Pharmacy Practice and Administration, 2464 Charlotte St,堪萨斯城，密苏里州64108（nelsonla@umkc.edu）收到：03/21/2023修订：10/17/2023接受：03/17/2024发布：03/31/2024/2024 AM J HOSP MED 2024 JAN 2024 JAN;doi：https：//doi.org/10.24150/ajhm/2024.007关键词：严重的急性急性呼吸综合症冠状病毒2，SARS-COV-2，SARS-COV-2，COVID-19，COVID-19，糖尿病，糖尿病患者，糖尿病性酮症酸化，糖尿病性酮类摘要摘要 - 疾病疾病，疾病疾病，并抑制了糖尿病，并抑制了糖尿病。糖尿病和糖尿病患者的酮症酸中毒（DKA）。缺乏可用的研究和数据，用于继发于Covid-19的延迟糖尿病并发症。我们报告了两例共证19例引起的糖尿病疾病恶化，包括DKA（包括DKA）和血糖控制恶化。案例介绍：患者-A是一名28岁的西班牙裔男性，具有饮食和运动控制的糖尿病史。他被诊断出他在19岁疾病和康复后约10周被诊断出患有DKA。在DKA诊断时，他的HBA1C为11.6％。在他的199疾病之前，他的HBA1C为5.6％。患者B是63岁的白人男性，患有2型糖尿病。他被诊断出患有19次Covid-19疾病一个月后的周围神经性疼痛恶化。在
泰晤士水务公司 A 级和 B 级债务评级因股东支持延迟而被下调；前景负面
泰晤士水务公司价值 187 亿英镑的 PR24 商业计划（于 2023 年 10 月提交给监管机构）包含一些定制元素，使其成为股东的可投资项目。这些元素包括 19 亿英镑的拟议资产赤字修复支出，这是泰晤士水务公司提交的商业计划中独有的，旨在以 190 亿英镑的总成本在多个监管期内改善公司资产的健康状况。该商业计划还包含了一组定制的风险和回报参数、成果交付激励 (ODI) 制度下产生的最高罚款水平、加权平均资本成本假设为 4.25%（相对于 Ofwat 早期的 3.23% 预测）以及五年期间客户账单增长超过 40%（未考虑通货膨胀）。
新的药物治疗语音延迟
案例演示：在这里，我们介绍了一个目前8岁的孩子。在三岁零一个月的时候，索伦（Soren）是一个男孩，由于无法建立口头交流等问题，他在澳大利亚的一家诊所接受了评估。评估结果表明了对言语技能，社交交流，行为技能和演奏的发展的担忧。在三岁零一个月的时候，他在很大程度上是非语言的，并且言语障碍很大。咨询和评估得出的结论是，他需要言语治疗，职业疗法，游戏疗法和心理咨询。此外，为他开了利他林的药物。根据他母亲的陈述，这对他没有很好的影响，只会造成食欲不振，随后是孩子过分吃饱和肥胖。在这种情况下，我们每天为他开始一种新的药物。我们于2022年12月开始这种药物，结果非常出色。他现在能够说话并形成句子。让我们谈谈索伦的进步。
具有执行器故障和时间延迟的多UAV系统的分布式无碰撞轴承协调
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）系统的协调受到了机器人和控制社区的极大关注。在本文中，我们通过轴承测量研究了异质非线性多UAV网络中的分布式形成跟踪问题。首先，一种新颖的仅轴承协议是为追随者代理而设计的，以实现所需的形成。，我们基于轴承测量值建立补偿功能，以处理代理动力学中的非线性和执行器断层。在存在特定时间延迟的情况下，Lyapunov方法可以确保提出的策略的稳定性。此外，为了确保在实际情况下进行安全操作，我们扩展了协议，并提出了足够的条件，以避免代理之间的潜在碰撞。在协议设计中还考虑了无碰撞控制器的鲁棒性。最后，提出了模拟案例研究以验证理论结果的可行性。
脑电图对发育延迟但没有明显癫痫发作的儿童有用吗？
目的：脑电图（EEG）有助于阐明儿童皮质交流和认知过程之间的关联。我们研究了在没有临床癫痫发作的情况下，脑电图异常是否与发育延迟/智力障碍（DD/ID）有关。方法：我们回顾性地确定了166名DD/ID儿童，他们在2011年1月至2021年12月之间在Pusan国立大学医院接受了脑电图。我们比较了正常和异常脑电图的临床特征和测试结果。另外，我们分析了与神经发育障碍有关的脑电图异常，特别是自闭症谱系障碍（ASD）和注意力缺陷多动障碍（ADHD）。结果：在166例患者中，有39例（23.5％）的脑电图异常，而127（76.5％）的脑电图正常。25例（64.1％）患者表现出癫痫样排放，其中包括22（56.3％），局灶性分泌物和三名（7.7％）和全身放电。焦点排放最常影响中心区域（35.9％）。二十名患者（51.3％）表现出节奏的减慢模式。epi麻风病的诊断比正常的脑电图（n = 9，7.1％）（p <0.001）更为普遍。有5例（12.8％）患有异常的脑电图。，有5例（36.4％）患有异常的脑电图，均患有癫痫样排放。两名ASD患者和两名ADHD患者表现出节奏的速度。结论：EEG代表了DD儿童的潜在筛查工具。异常的脑电图发现在遗传异常中更为普遍（26 vs. 13，p = 0.017）。异常的脑电图发现与癫痫风险增加有关，从而为诊断和治疗计划提供了信息。
不同水平的治疗策略，以恢复微生物组，以预防/延迟急性淋巴细胞白血病（ALL）或阻止其在儿童中的进展
摘要：微生物组的成分，多样性，代谢和产物的变化，特别是肠道微生物组（GM）的变化，与包括血液学肿瘤在内的众多人类疾病的发作和疾病的发作和疾病相关。在后一种病理中，患有急性淋巴细胞白血病（所有），这是儿科受试者中最广泛的恶性肿瘤。因此，所有病例在其所有临床阶段均呈现出典型的功能失调的GM，并导致膨胀，这有助于其进展，对治疗的反应改变以及可能的复发。患有GM的儿童具有组成，多样性和功能的特征变化，并且这种改变可能会影响并预测化学疗法治疗或干细胞造血移植后所有所有人的并发症和预后。此外，越来越多的证据还报告了通用汽车能够通过胎儿生活期间的发育编程以及其对Onco-Hematogoly病理学发作的敏感性，从而影响新生儿造血系统的形成，生长和作用。在这里，我们建议一些治疗策略，可以在两个级别的干预措施下应用以恢复微生物组，从而防止/延迟/延迟或阻止其进展。
使用深度强化学习的延迟保证服务的下行链路调度程序
摘要 - 在本文中，我们提出了一种新型的调度方案，以确保单跳无线网络的每包延迟，以延迟关键应用程序。我们考虑了几类具有不同延迟要求的包装，高级数据包在成功传输后产生高实用性。考虑到竞争数据包之间延迟的相关性，我们应用了延迟范围的概念，并为调度决策引入了新的输出增益功能。特别是，选择数据包的选择不仅要考虑其输出增益，还考虑了其他数据包的延迟范围。在这种情况下，我们制定了一个多目标优化问题，旨在最小化平均队列长度，同时在保证每包延迟的约束下最大化平均输出增益。然而，由于环境的不确定性（例如，时变通道条件和随机数据包到达），使用传统的优化技术解决此问题是困难的，而且通常是不切实际的。我们开发了基于深入的增强学习（DRL）的框架来解决它。特别是，我们将原始优化问题分解为一组标量优化子问题，并将它们都作为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。然后，我们求助于基于双重Q网络（DDQN）的算法，以学习每个子问题的最佳调度策略，这是CanoverComethelarge-ScalestatesPaceAstatesPaceAndredCeanDreduceq-valueoveres-timation。仿真结果表明，我们提出的基于DDQN的算法在奖励和学习速度方面优于常规Q学习算法。此外，与其他基准方案相比，我们提出的调度方案可以显着减少平均延迟和延迟中断率。
HQ ARPC 退役处理延迟适用于：航空......
前线通知：240208-01 主题：HQ ARPC 退休处理延迟 适用于：空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF：HQ ARPC 目前在处理 60 岁和降低退休工资年龄的退休申请时遇到延迟。从 MyPers 到 myFSS 的过渡给我们的退休团队带来了意想不到的挑战。团队在新系统中遇到了许多技术问题，解决这些问题的时间比空军最初预计的要长。ARPC 在结束退休申请方面落后了大约 65 天。但是，团队正在取得进展，预计将在未来 75 天内完全赶上所有退休。对于退休生效日后提交的申请，我们的目标是在收到后 60 天内处理。退休金将追溯至命令之日。那些在 60 岁时有资格享受 TRICARE 福利的成员也将在他们 60 岁生日时获得追溯授权。此外，ARPC 发现退休申请错误显著增加。为了简化流程，我们将退回这些申请，并附上需要更正的说明，然后关闭申请。在这种情况下，这些成员不会失去排队位置。申请的优先级取决于成员的退休生效日期。对于未来的退休申请，ARPC 正在与系统开发人员合作，以增强 myFSS 平台，帮助客户在最初完成申请时消除错误。为了帮助解决这些问题并防止它们再次发生，ARPC 实施了旨在减轻迁移到 myFSS 带来的挑战的新流程。ARPC 团队正在使用精益/六西格玛原则来实现流程现代化、简化管理并标准化 myFSS 培训。该团队已经看到生产能力的大幅提升，使他们能够快速完成这一积压工作。随着情况的发展，我们将继续发布有关储备退休状态的更新。HQ ARPC 致力于让客户和 CSS/MPF 人员及时了解尽可能准确的信息。
噪声攻击下的双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法的稳健性探索
摘要。这项研究重点是探索强化学习算法双胞胎的鲁棒性，延迟了深层确定性的政策梯度（TD3），尤其是在面对不确定性，噪音和钉子的表现方面。强化学习是一种机器学习范式，在该范式中，代理商学习如何执行任务并通过与环境的互动来优化长期奖励。这种学习方法在自动驾驶，游戏，机器人控制等领域具有广泛的应用。TD3是一种高级强化学习算法，在各种复杂的任务和环境中的性能非常出色。此外，TD3具有一些独特的性能优势，例如双Q批评结构和目标策略平滑，这在面对不确定性和噪音时可能会使其强大。虽然对增强学习的鲁棒性进行了广泛的研究，但相对缺乏专门针对TD3的研究。本研究旨在填补这一空白，并研究当添加不同类型的噪声或受到攻击时TD3的性能如何变化。这项研究的目的不仅旨在更深入地了解TD3算法本身，还旨在为增强学习鲁棒性的理论和实践提供强有力的支持。这项研究具有广泛的应用和学术价值，并有可能在强化学习领域推动进一步的进步。