XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMCT
MCTS建立的预测明确计划
摘要 - 我们提出了Mbappe，这是一种新型的运动计划方法，用于自动驾驶，将树搜索与部分学习的环境模型相结合。利用蒙特 - 卡洛搜索树（MCT）固有的可解释的探索和优化功能，我们的方法在动态环境中构成复杂的决策。我们提出了一个将MCT与监督学习相结合的框架，使自动驾驶汽车能够有效地浏览各种情况。实验结果证明了我们方法的有效性和适应性，展示了改进的实时决策和避免碰撞。本文通过为自动驾驶系统中的运动计划提供了强大的解决方案，从而为该领域做出了贡献，并具有解释性和可靠性。代码可用https://github.com/raphychek/mbappe-nuplan。
犬肥大细胞肿瘤：一种临床方法和更新...
○palladia ***○我对无法使用的MCT的选择治疗○受体酪氨酸激酶抑制剂○c-KIT突变的肿瘤中的较高反应率○○请勿遵循标签剂量！○〜65％的缓解率60％临床益处○中值响应时间→〜4.5个月○不良事件
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
学习在线信念预测自动驾驶中有效POMDP计划
摘要 - 自主驾驶中有效的决策依赖于其他交通代理的未来行为的准确推断。为了实现这一目标，我们提出了一个基于在线信念的行为预测模型，也提出了一个有效可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）的有效计划者。我们开发了一个基于变压器的预测模型，通过复发性神经记忆模型增强，以动态更新潜在信念状态并推断其他代理的意图。该模型还可以整合自我车辆的意图，以反映代理之间的闭环交互，并从离线数据和在线交互中学习。为了计划，我们采用了一个具有宏观动作的蒙特卡洛树搜索（MCT）计划者，从而通过搜索时间扩展的动作步骤来降低计算复杂性。在MCTS计划者中，我们使用预测的长期多模式轨迹来近似未来的更新，从而消除了迭代信念的更新和提高跑步效率。我们的方法还将深度Q学习（DQN）作为搜索事务，从而大大提高了MCTS计划者的性能。模拟环境的实验结果验证了我们提出的方法的有效性。在线信念更新模型可以显着提高预测的准确性和时间一致性，从而改善决策绩效。在MCT计划中，采用DQN作为搜索，大大提高了其性能，并优于基于模仿学习的先验。此外，我们表明，具有宏观动作的MCT计划在性能和效率方面大大优于香草方法。
Medi-Cal 到 Covered California – 手动自动计划选择...
目录 概述 背景概述 手册 APS 基础知识 确认帐户信息页面基础知识 手册 APS MCT 仪表板基础知识 样本手册 APS 消费者通知 人口 1 手册 APS 资格通知 NOD01 人口 2 手册 APS 资格通知和教育传单 人口 3 手册 APS 资格通知 NOD01X 和教育传单
心血管疾病的机器学习方法...
Sharmila Rathod 1、Simra Bhombal 2、Vallirani Ravulapati 3、Siddhesh S. Ghadi 4、Sakshi Jangir 5 1 教授，计算机工程，MCT 拉吉夫甘地理工学院，孟买大学 2,3,4,5 学生，计算机工程，MCT 拉吉夫甘地理工学院，孟买大学 摘要 - 本文献调查研究了机器学习 (ML) 技术在基于心电图 (ECG) 的生物特征认证和心血管疾病 (CVD) 预测中的整合。主要研究强调了各种 ML 框架，以应对不同应用场景（包括安全检查、医院和可穿戴设备）中的数据集质量、可解释性和模型准确性等挑战。显著的贡献包括先进的数据处理技术、创新的分类模型（如决策树、支持向量机 (SVM) 和深度学习架构），它们已证明具有很高的预测准确性和可靠性。研究结果强调了预处理方法和特征选择在提高模型性能方面的重要性。此外，该调查强调了结合多模态生物信号来改善中风预后预测的潜力，为实时健康监测解决方案铺平了道路。总体而言，这篇评论为寻求在生物识别系统和心血管医疗保健中利用机器学习的研究人员和从业者提供了全面的资源。
多线性和多光谱红外的新发展...
LYNRED 是全球领先的航空航天、国防和商业市场高品质红外技术设计和制造公司。得益于其精通的波长可调 MCT 技术，其丰富的红外探测器产品组合覆盖了从近红外到远红外的整个电磁波谱。此外，MCT 技术的空间辐射抗性使 LYNRED 成为欧洲领先的太空红外探测器制造商。最近与太空探测器市场相关的一个显著趋势是，对多线性/多光谱阵列格式的需求增加（从大约 1000 个光电元件增加到 4000 个光电元件），同时对帧速率的需求也更高（帧时间从 100µs 增加到几百 µs）。然而，这些特性通常与目前太空市场现成的窗口式 2D 大型传感器不兼容，尤其是由于 2D 和线性传感器之间的技术操作点不同。因此，LYNRED 已启动特定的最新开发，以更好地适应未来的推扫式（通常基于多个多线性阵列）或扫帚式（通常基于一个多线性阵列）仪器概念。该产品组合扩展的主要挑战之一是设计一条多线性传感器空间产品线，不仅基于经过太空验证的构建模块传统，而且尽可能基于延迟差异化方法。这种设计方向将能够在较短的时间内最佳地满足最广泛的空间仪器需求。
酪氨酸激酶抑制剂作为犬肥大细胞肿瘤的替代治疗
犬类肥大细胞肿瘤（MCT）的当前金标准处理使用硫酸葡萄酸盐（VBL）作为化学疗法，尽管酪氨酸激酶抑制剂（TKI）最近已被证明是值得的治疗候选者。与标准VBL治疗相比，该系统审查旨在分析与TKI治疗的MCT治疗的狗中的总体生存率（OS），无进展生存率（PFS），总反应率（ORR）以及完整的（CR）或部分反应（PR）。系统审查已在标识10.17605/osf.io/wypn4（https://osf.io/）下的“开放科学框架（OSF）数据库”中注册。在九个数据库中进行了电子搜索。还选择了符合条件研究的参考文献，以发现更多登记册。共有28项研究符合资格标准，并从合格研究的参考文献中恢复了另一项研究，共有29项精选研究。用酪氨酸激酶抑制剂治疗的狗的总体反应率，完全反应和部分反应高于用葡萄碱治疗的狗。与酪氨酸激酶抑制剂治疗的狗相比，葡萄蛋白细胞处理的狗的总生存和无进展生存率更高。用酪氨酸激酶抑制剂处理的突变试剂盒与用葡萄蛋白治疗的狗的总生存期和无进展生存期更长。重要的是要考虑应降低结果解释的研究局限性，videlicet，提取的数据缺乏样本标准化，包括动物特征，突变检测方法，肿瘤特征和治疗类型等变量，这些变量可能影响了研究结果。
