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英国新型药物的增量效益
摘要 目的 评估过去十年英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 做出有利覆盖决定的疾病领域新药的增量价值。 设计、设置和参与者 这项横断面研究评估了 2010 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日期间对药物的有利评估决定。增量效益估计值摘自 NICE 的证据审查小组报告。 主要结果测量 相对于最佳替代治疗方案的新药的增量效益，以质量调整生命年 (QALY) 表示。 结果 对 129 种药物进行了 184 次评估，提供了 QALY。增量中值为 0.27 QALY（IQR：0.07–0.73）。不同药物-适应症对的效益各不相同（范围：-0.49 至 5.22 QALY）。血液科（0.70，IQR：0.55–1.22）和肿瘤科（0.46，IQR：0.20–0.88）的中位收益最高，眼科（0.09，IQR：0.04–0.22）和内分泌科（0.02，IQR：0.01–0.06）的中位收益最低。八项评估（4.3%）发现贡献超过两个 QALY，但四分之一（50/184）的药物适应症对与现有治疗相比提供的治疗效果不到 1 个月的完美健康状态。结论在我们的审查期间，与最佳替代治疗方案相比，在英国国家卫生系统内批准使用的新药的中位增量价值相当于 3-4 个月的完美健康状态的生命，但数据是不均匀的。客观评价治疗价值有助于患者和医生对药物形成合理的期望，并深入了解药物治疗进展影响最大和影响最小的疾病领域。
基于逻辑的可解释和增量机器学习
在ILP中也以非单调逻辑程序和默认规则（Srinivasan，Muggleton和Bain 1992; Dimopoulos and Kakas 1995）学习了身体中的目标。将模型表示为默认规则带来了可观的优势，可解释性，增量学习和数据经济。我们提出了可解释和可解释的基于LP的机器学习算法，以及用于增量学习的基于LP的强化学习，以及基于LP-基于LP的解释，用于解决数据经济问题。我们可解释的基于LP的机器学习方法（Shakerin，Salazar和Gupta 2017; Wang and Gupta 2022，2024）与最先进的技术竞争，例如XGBOOST（Chen and Guestrin 2016）和Mult-ceptrons/ceptrons/nealurations/nealuret网络（Aggarwal 2018）。表1显示了基于LP的ML算法的Fold-SE（Wang and Gupta 2024）的性能比较，以及XG-BOOST和MLP在二进制分类任务上的性能比较。与其他可解释的ML算法不同的是，它可以从数据中学习基于简洁的逻辑规则集，然后可以使用该规则集来进行预测。表2显示了Fold-SE与另一个流行的可解释的ML算法Ripper的比较。fold-se在产生明显较小的规则集的同时，达到了更高或可取的精度。nesyfold（Padalkar，Wang和Gupta 2023; Padalkar and Gupta 2023）是一个使用Fold-Se-M算法（用于多类别分类）的框架，从对图像分类任务进行培训的CNN生成全局解释。对于整个火车组，将最后一层内核的输出进行了二元。然后使用折叠-SE-M算法来学习一个规则集，其中每个谓词的真实值都被二进制内核的输出确定。每个内核都可以映射到它所学会的概念中，可以将其识别为识别及其相应的谓词可以将其标记为这些概念。图1说明了用于对“浴室”，“床房”和“厨房”的图像进行分类的CNN的Nesyfold框架。可以通过域专家仔细检查获得的规则集，以检查CNN可能学到的偏见。默认规则是捕获关系数据集的逻辑的绝佳方法。人类在日常推理中使用默认值（Stenning and van Lambalgen 2008； Dietz Saldanha，Houldobler和Pereira 2021）。大多数数据集都是由人类驱动的活动产生的（例如贷款
增量反步法实现稳健非线性飞行控制
摘要 本文提出了一种稳健的非线性飞行控制策略，该策略基于增量控制行为和反步设计方法相结合的结果，适用于由严格反馈（级联）非线性系统描述的飞行器。该方法称为增量反步，使用执行器状态和加速度估计的反馈来设计控制行为的增量。与反步相结合，所提出的方法可以逐步稳定或跟踪非线性系统的外环控制变量，同时考虑较大的模型和参数不确定性以及外部扰动和气动建模误差等不良因素。这一结果大大降低了对建模飞机系统的依赖，克服了传统的基于模型的飞行控制策略的主要稳健性缺陷。这种建议的方法意味着在动态模型的准确知识和飞行器传感器和执行器的准确知识之间进行权衡，这使得它比基于识别或模型的自适应控制架构更适合实际应用。针对一个简单的飞行控制示例，仿真结果验证了所提出的控制器在气动不确定性条件下相对于标准反步方法的跟踪能力和卓越的鲁棒性。
多伦多大学 – 2023-24 年度增量项目补助金
简化 VPRI 内处理的付款的分项奖励流程，消除多个手动步骤，并为包括 PI 在内的相关利益相关者提供更高的透明度。在整个开发过程中，我们一直在与包括金融服务、内部审计、业务官员和 PI 在内的利益相关者进行积极磋商，我们预计将在 UTRAC 部署的第一阶段或之后不久推出此功能
特殊应用增量编码器 RHI58N-******X
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。现代机器的结构越紧凑，对性能的要求越高，这一点就变得越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。没有一种解决方案适合所有干扰环境。当采用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态： • 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。 • 编码器的接线应远离可能造成干扰的电源线。 • 屏蔽电缆横截面积至少为 4 mm²。 • 电缆横截面积至少为 0.14 mm²。 • 屏蔽和 0 V 的接线应尽可能呈放射状排列。 • 不要扭结或卡住电缆。 • 遵守数据表中给出的最小弯曲半径，避免拉伸和剪切载荷。 操作说明 Pepperl+Fuchs 制造的每个编码器都处于完美状态。为了确保这种质量以及无故障运行，必须考虑以下规范： • 避免对外壳（特别是编码器轴）造成任何冲击，以及避免编码器轴的轴向和径向过载。 • 只有在使用合适的联轴器时，才能保证编码器的精度和使用寿命。 • 编码器和后续设备（例如控制）的工作电压必须同时打开和关闭。 • 任何接线工作都必须在系统处于死区的情况下进行。 • 不得超过最大工作电压。设备必须在超低安全电压下运行。 连接电气屏蔽的注意事项 设备的抗干扰能力取决于正确的屏蔽。在这个领域，安装故障经常发生。通常只在一侧应用屏蔽，然后用导线焊接到接地端子，这是 LF 工程中的有效程序。但是，在 EMC 的情况下，适用 HF 工程规则。HF 工程的一个基本目标是以尽可能低的阻抗将 HF 能量传递到地面，否则能量会释放到电缆中。通过与金属表面的大面积连接可实现低阻抗。必须遵守以下说明：• 如果不存在等电位电流风险，则将两侧的屏蔽层大面积地连接到“公共接地”。• 屏蔽层必须穿过绝缘层后面，并且必须夹在张力释放器下方的大表面上。• 如果电缆连接到螺钉型端子，则张力释放器必须连接到接地表面。• 如果使用插头，则应仅安装金属插头（例如带有金属外壳的 D 型插头）。请注意张力释放器与外壳的直接连接。
柔性飞机轨迹的非线性增量控制……
本文提出了一种用于柔性飞机同时进行轨迹跟踪和载荷减轻的非线性控制结构。通过利用控制冗余，在不降低刚体指令跟踪性能的情况下减轻了阵风和机动载荷。所提出的控制结构包含四个级联控制环路：位置控制、飞行路径控制、姿态控制和最优多目标机翼控制。由于位置运动学不受模型不确定性的影响，因此采用非线性动态逆控制。相反，飞行路径动力学受到模型不确定性和大气扰动的干扰；因此采用增量滑模控制。基于 Lyapunov 的分析表明，该方法可以同时降低模型依赖性和传统滑模控制方法的最小可能增益。此外，姿态动力学为严格反馈形式，因此采用增量反步滑模控制。此外，设计了一种新型负载参考生成器，以区分执行机动所需的负载和过载负载。负载参考由内环最优机翼控制器实现，而过载负载由襟翼自然化，而不会影响外环跟踪性能。通过空间冯·卡门湍流场中的轨迹跟踪任务和阵风负载缓解任务验证了所提出的控制架构的优点。
使用增量承诺螺旋模型的指南......
许多迄今为止在实践中无法解决的问题，或许可以通过量子计算来解决 [1]。“量子计算正处于一个转折点，尽管存在重大障碍需要跨越，但前方充满机遇” [2]。这些机遇正在（并将）发生在密码学、人工智能、通信、优化、药理学、医学、化学和材料开发等许多领域 [3, 4, 5]。尽管这些进步及其潜力已得到初步展示，但量子计算的优势不能仅通过单独使用尖端量子计算机来实现，还需要量子软件，而这无疑将发挥重要作用 [6, 7]。毫无疑问，“软件是一种看不见的文字，它将可能性的故事悄悄地传达到我们的硬件中” [8]。量子软件技术在过去几年中经历了一场大爆炸。量子编程语言种类繁多 [9]，量子开发环境众多 [10, 11]，以及各种类型的量子模拟器和硬件。因此，我们目前拥有的量子软件编程技术都是以临时方式通过实验提出的。因此，目前还没有一种特定的方法可以实现量子软件编程。
渐进式人工智能实现更公平、更高效的司法
Carrillo, Paloma, Daniel Chen,* Manuel Ramos- Maqueda,* 和 Bernardo Silveira。2022.“信息提供和法庭表现：来自智利的实验证据。”工作论文，美国国家经济研究局。http://users.nber。org/ ∼ dlchen/papers/Information_Provision_and_ Court_Performance.pdf。Chen, Daniel L.* 2020。“增量式人工智能。”工作论文，美国国家经济研究局。http:// users.nber.org/ ∼ dlchen/papers/Incremental_AI.pdf。Chen, Daniel L.,* 和 Jess Eagel。2017.“机器学习能否帮助预测庇护裁决的结果？” ACM ICAIL 会议论文集，英国伦敦。https://users.nber.org/ ∼ dlchen/ papers/Can_Machine_Learning_Help_Predict_the_ Outcome_of_Asylum_Adjudications.pdf。Chen, Daniel L.、* Tobias J. Moskowitz 和 Kelly Shue。2016.“赌徒谬误下的决策：来自庇护法官、贷款官员和棒球裁判的证据。”《季刊经济学》131 (3)：1181–1242。https://doi.org/ 10.1093/qje/qjw017。Dunn, Matt, Levent Sagun, Hale S¸irin 和 Daniel Chen。* 2017。“庇护法院判决的早期可预测性。”第 16 届国际人工智能与法律会议论文集：233–236。https://users.nber.org/ ∼ dlchen/papers/Early_Predictability_of_Asylum_ Court_Decisions.pdf。Kondylis, Florence,* 和 Mattea Stein。2018。“正义的速度。”政策研究工作文件 8372，世界银行，华盛顿特区。http://documents.worldbank.org/curated/en/455021521720861143/ The-speed-of-justice。Ramos-Maqueda，Manuel，* 和 Daniel Chen。* 2021。“司法在发展中的作用：数据革命。”政策研究工作文件 9720，世界银行，华盛顿特区。http://hdl.handle.net/ 10986/35891。West，Tessa V.、Katherine Thorson、Heidi Grant 和 David Rock。“要求反馈与未要求反馈：一项实验研究。”神经领导力研究所。https:// membership.neuroleadership.com/material/asked- for-vs-unasked-for-feedback-an-experimental-study/。
对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。
有限的深度增量优化模型 -
摘要工业计算机断层扫描（CT）广泛用于各种行业的非破坏性测试和质量控制。然而，工业CT中的一个共同挑战是由有限的角度层析成像引起的伪影的存在，由于几何约束或时间限制，该物体无法完全旋转。为了消除工件，我们提出了一个基于扩散模型的新框架：深度增量角度改进模型（DI-ARM）。我们的方法通过使用不同有限角度的重建数据作为训练过程中的中间步骤来利用CT投影的特性，取代了添加随机高斯噪声的传统扩散模型。这种方法确保了训练过程中的数据一致性，从而减轻了通过扩散模型的随机性引起的不稳定性。此外，与常规扩散模型相比，我们的方法需要更少的步骤，从而大大降低了计算资源消耗。