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混合AI模型：将符号推理与深度学习进行复杂决策 -
Aditya Mehra独立研究人员摘要：在这项研究中，作者研究了整合符号和深度学习方法的实施，以开发混合AI系统以改善复杂的决策。常规AI方法区分了基于一阶逻辑的符号推理，基于符号逻辑的系统和基于数据的系统的神经网络。每个都有其优势和局限性。也值得注意的是，符号AI很容易解释，并且可以有效地处理结构化知识。同时，深度学习擅长处理大量非结构化数据和识别模式。因此，该研究的重点是开发两种方法的合并模型，其合并将提供更大的优势，并在与决策相关的任务中提供更好，更有效的解决方案。显然，研究对AI的贡献是显而易见的。首先，它试图将符号推理与深度学习与一个弥补另一个弱点的优势联系起来，包括在深度学习中缺乏可解释性和符号系统中极端形式主义。提出的方法涉及通过新的建筑方法创建和应用符号/语义和深度学习的双重AI架构。符号推理组件是基于规则的系统。我们将符号推理组件作为基于规则的系统实现。我们将深度学习组件作为神经网络创建。这些组件可以在一个整体系统中清楚地相互交互。几个重要的发现表明，与基于符号思维或深度学习的决策模型相比，用于决策的混合AI模型可提供更好的决策精度。集成有助于改善结构化和非结构化数据的处理，从而提高系统结果的可靠性。此外，还有更好的解释性；符号推理部分可以解释为什么做出这样的决定，并且对新的和复杂的问题具有增强性。这项研究的后果突出了在应用程序和财务等特定领域开发的关键领域，在这些领域中，做出正确且易于解释的决策至关重要。AI的主要问题是考虑准确性的解释；混合模型提出了随后开发AI系统的可能方向。因此，本研究为进一步研究其他混合结构提供了方向，增强了整合方法，并将提出模型的使用扩展到其他决策问题。
每日津贴、差旅和交通津贴委员会 4800 MARK CENTER DRIVE, SUITE 05E22 ALEXANDRIA, VA 22350-9000
*** 0503 PCS 每日津贴 指定的每日津贴率适用于所有相关旅行，除非 JTR 另有授权或限制。这包括但不限于等待进一步运输的必要延误、登船或离船港口的延误以及途中的 TDY。使用授权旅行时间或实际旅行时间中较短的时间来计算途中每日津贴支付的旅行时间。如果旅行包括向东跨越国际日期变更线 (IDL)，旅行者将获得一天的每日津贴，请参阅第020314 国际日期变更线计算示例 4 用于向东 PCS 旅行以及 PCS 示例以获取其他计算指导。当旅行包括向西穿越 IDL 时，旅行者可能会损失一天的每日津贴，请参阅向西 PCS 旅行的国际日期变更线计算示例 3。当由于 PCS 是短距离移动而不需要搬迁住所时，除非服务成员被命令在途中执行 TDY，否则不会授权 MALT Plus。***
新西兰数据表1。Venclexta10 mg，50 ...
慢性淋巴细胞性白血病/小淋巴细胞淋巴瘤venclexta会导致快速的肿瘤减少，因此在最初的5周剂量滴定阶段会带来TLS的风险。与需要快速管理的TLS一致的电解质的变化可能会在第一次剂量的Venclexta后6至8小时发生，并且每次剂量增加。TLS的风险是基于多种因素，包括合并症，特别是肾功能降低（肌酐清除率[CRCL] <80ml/min）和肿瘤负担。脾肿大可能有助于总体TLS风险。随着肿瘤负担随着Venclexta治疗的减轻而降低的风险可能会降低（请参阅第4.4节）。进行肿瘤负担评估，包括射线照相评估（例如CT扫描）。评估所有患者的血液化学（钾，尿酸，磷，钙和肌酐），并在使用Venclexta治疗之前纠正先前存在的异常。
阅读障碍手册|德克萨斯教育局
在德克萨斯州立法机关的第82和第83会议上通过的立法导致需要修改手册。因此，阅读障碍手册 - 2014年审查：有关阅读障碍及相关疾病的程序已于2014年7月得到SBOE的批准。版本，阅读障碍手册 - 2018年更新：有关阅读障碍及相关疾病的程序（阅读障碍手册）实施了第85届德克萨斯州立法机关添加的法定要求。阅读障碍手册为学区提供了指导方针，以便他们在识别并为患有阅读障碍和相关疾病的学生提供服务。此外，手册还为学区和家长/监护人提供了有关该州阅读障碍法的信息及其与这些联邦法律的关系：1973年的《康复法》，第504条（第504节）（第504节），《残疾人修正案法案》和《残疾人教育法案》（IDEA）。
每日津贴、差旅和交通津贴委员会 4800 MARK CENTER DRIVE, SUITE 05E22 ALEXANDRIA, VA 22350-9000
每日津贴也称为生活津贴，是按日支付的，而不是实际报销的住宿、餐饮和杂费。每日津贴与交通费用和其他可报销费用是分开的。美国（CONUS 和非外国 OCONUS）的住宿税不包含在每日津贴中，并作为单独费用报销。在国外，住宿税是每日津贴的一部分，不是单独费用。
每日津贴、差旅和交通津贴委员会 4800 MARK CENTER DRIVE, SUITE 05E22 ALEXANDRIA, VA 22350-9000
3. 当必须乘坐汽车出行时，政府汽车是最有利的。如果没有政府汽车，则：b. 只有在考虑了其他交通方式后，POV 才被认为对政府最有利。 (1) 如果 AO 确定由于特殊情况使用政府汽车比使用 POV 更昂贵，则 AO 可以授权报销 TDY 旅行中的 POV 使用费用。 (2) 旅行者的个人选择不能成为授权的唯一决定因素。 (3) 在确定是否授权使用 POV 对政府有利时，AO 必须审查旅行者的成本比较，以证明构建成本并确定其他因素。成本比较提交在工作表上，例如 DTMO 的构建旅行工作表 (CTW) 或类似的本地批准表格。如果授权或指示可用的政府汽车，则不需要 CTW，请参阅表 2-9 了解报销规则。
DR。格兰特·亚历山大·威尔逊DR。格兰特·亚历山大·威尔逊
临时审稿人。（2020年至今）。加拿大行政科学协会，企业家教育与教育学，高科技管理研究杂志，创新管理杂志，小型企业与企业家杂志，小型企业管理杂志，《小型企业管理，管理决策，战略与领导力，技术分析与战略管理》以及学习组织。
启用MDAO的MDAO方法用于复杂系统的概念开发
在航空航天工程的动态领域中，各种设计和分析方法的整合对于应对不断增长的产品复杂性至关重要。基于模型的系统工程（MBSE）和多学科设计分析和优化（MDAO）旨在增强和加速生产过程。MBSE旨在全面描述感兴趣的系统及其能力系统，强调包括建筑，功能和行为方面在内的各种观点，而MDAO则有助于使用数学工具评估，探索和优化预先选择的设计解决方案。采用早期工程分析进行系统设计探索的要求增加了对MBSE和MDAO联合应用的需求。这两种方法的这种集成都促进了更有效，更明智的决策过程，从而提高了系统开发从构想到实施的总体有效性。本文通过提出用于CPulse Medical Drone的概念设计的用例来满足这种需求。它使用一种新颖的MBSE驱动方法来设计和实施MDAO流程，其中考虑了机翼设计优化问题。MDAO过程定义通过启用过程模型连接到MBSE产品模型，从而允许从MBSE模型自动提取MDAO问题规范。这种方法增强了MDAO系统的敏捷性和可重复性，以实现快速的适应和重新构造，以通过不同的设计迭代来满足不断变化的要求和约束。产品需求和模型参数在产品和启用过程模型之间共享，以确保整个产品开发的数字连续性，从系统工程分析和需求定义到评估和优化。为了证明这一点，引入了需求的变化，以表明设计决策的可追溯性以进行要求的更新。本文介绍的用例可扩展到其他工程项目，以统一MBSE和MDAO。
开发具有扩散的SELEX模拟器
背景：通过指数富集（SELEX）对配体的系统演变是一种发现具有高亲和力和特异性的新型配体的强大方法。但是，实验过程是耗时的，资源密集的，并且涉及许多可以显着影响结果的参数。本论文旨在使用扩散模型开发一个内部的SELEX模拟器，这些模型是一类生成模型，通过一系列通过一系列降噪步骤迭代精炼信号来学会降解数据。通过利用扩散模型的功能，我们可以简化配体发现并优化实验条件。