XiaoMi-AI文件搜索系统
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炒作还是启发式？加入订单优化的量子加固学习
摘要 - 识别最佳加入订单（JOS）在数据库研究和工程中引人注目。由于较大的搜索空间，已建立的经典方法依赖于近似和启发式方法。最近的努力成功地探索了JO的强化学习（RL）。同样，RL的量子版本也受到了相当大的科学关注。然而，如果他们能够通过改进的量子处理器获得可持续的总体实践优势，这是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法基于混合变量量子ANSATZ，使用量子增强学习（QRL）。它能够处理一般的灌木丛树木，而不是根据基于量子（ - 启发）优化的方法来求助于更简单的左底变体，但需要多个幅度较少的量子，即使对于nisq后系统来说，这也是一个稀缺的资源。尽管电路深度中等，但ANSATZ超过了当前的NISQ功能，这需要通过数值模拟进行评估。虽然QRL在解决结果质量方面解决JO问题（尽管我们看到奇偶校验）可能并没有明显超过分类方法，但我们发现所需的可训练参数的大幅度降低。此优势实际上相关的方面，从较短的培训时间到经典的RL，涉及的经典优化通过或更好地使用可用培训数据，并且适合数据流和低延迟处理方案。索引术语 - Quantum机器学习，加固学习，查询优化，数据库管理系统我们的全面评估和仔细的讨论对可能的实际量子优势提供了平衡的观点，为将来的系统性处理提供了见解，并允许定量评估数据库管理系统最关键问题之一的量子方法的权衡。
交易监控系统的设计、实施和优化见解
• 定义细分标准：用于对客户进行分组的因素，例如交易频率、规模和类型、地理位置、职业和业务性质。 • 收集交易数据和其他相关信息，例如客户资料和交易历史。 • 使用统计方法（例如聚类和回归分析）分析数据，根据客户特征或定义的标准对客户进行分组。 • 根据风险进一步细分客户：可以按照客户风险评级进一步细分初始细分，以便进行基于风险的监控。高风险客户的交易将受到更严格的门槛限制，以加强监控。 • 审查和完善客户细分：根据新数据或不断变化的风险因素定期审查和调整细分标准。
流感疫苗药物优化最佳实践...
• 自 20 世纪 60 年代末以来，英国一直建议接种流感疫苗，以保护那些临床风险人群中患流感相关发病率和死亡率较高的人群 5 。 • 流感传染性极强，建议长期居住养老院或其他长期护理机构的居民接种疫苗，以阻止感染的快速蔓延。 • 疫苗仍然是我们防止流感传播的最佳防御手段，我们鼓励所有符合条件的人每年接种疫苗。 • 所有一线卫生和社会护理工作者都应接种疫苗，以帮助保护脆弱的患者和客户，他们可能无法对自己的流感疫苗产生良好的免疫反应。 • 即使您认为居民已经感染了流感，他们也应该接种疫苗。如果您或您的居民属于“高危”群体之一，您仍然应该接种疫苗。由于流感是由几种病毒引起的，自然产生的免疫力只能预防其中一种病毒——你/你的家人可能会感染另一种病毒，所以即使你最近得过流感，也建议你接种疫苗。4
Lewisham Medicines优化团队新闻
- 是否针对医学诊断的适应症（即缺乏症）（<25nmol/l或<10mcg/l）规定了维生素D？- 高剂量维生素D是否以治疗治疗期限以外的处方维生素D缺乏症？- 纠正剂量治疗后，应鼓励患者购买维护剂量OTC（Valupak D3 1,000单位（0.01英镑/片剂） - 患者是否有资格通过理事会的维生素D方案获得维生素D？- Where clinically indicated + patient is not eligible for Council's vitamin D scheme + exempt from NHSE self-care directive ,vitamin D may be prescribed by brand in line with local guidance - There are no colecalciferol 2,000 unit preparations recommended in the local guidance, can this be changed to a locally recommended colecalciferol preparation (Stexerol-D3 1,000 unit tablets)?- 目前在所有患者中是否安全开处方？
1 Hywel DDA UHB药房和药品优化战略框架v1.6 2023年3月6日
基于价值的医疗保健是高质量的药物护理的核心，并且有必要认识到，随着患者能够待在家里更长的时间，并且依靠专家医院服务，因此对药品的支出将在卫生系统其他领域获得益处。因此，对社区中慢性病的管理的需求越来越大，导致了多药的管理，这是药房专业人员的关键领域。通过详细的药物审查和对系统和过程的审查而不是成本和切换，增加了GP实践中的药剂师和药房技术人员的数量，重点是临床干预措施。
大脑优化 - 运动表现的新范式变化
在体育成功的宏伟计划中，运动成就有望由大脑优化创新的革命激增重塑。作为对体育卓越的追求，采用了全面的360度策略来进行绩效发展，因此抓住了这种变革的机会，需要创新的方法。其中一些可能会冒险进入令人兴奋且未经宪章的领土。然而，以故意的承诺和渴望融合的渴望，我们可以预料体育行业正在预示其发展的新时代。Neurebral可以在1％的总可寻址体育市场的保守估计下以35亿美元的收入潜力领导这一发展。
脂质管理：药物优化途径
1。不遵守，例如一段时间后停止。汀类药物不耐受性 - 尝试了2/3种不同的他汀类药物，具有不良结果 - 考虑替代选项/rechallenges（请参阅他汀类药物不耐受途径，第7页）3。他汀类药物犹豫 - 患者不愿在对风险进行讨论之后开处方他汀类药物：福利 - 请参见决策表第8页4。汀类药物相互作用的药物，合并症，脆弱的文件清楚地用患者做出的决定以及医疗注释中的编码5。他汀类药物拒绝 - 尽管有最大的努力和风险：福利讨论 - 清楚地使用患者做出的决定和医疗注释中的编码6。使用SNOMED代码和/或重新启动处方的文件原因 - 请参阅社区药房以寻求依从性支持，并在3个月内安排随访
一般连接树的量子优化
摘要 随着早期量子处理单元 (QPU) 的出现，量子计算机制造领域的最新进展引起了广泛领域的广泛关注。虽然当代量子机器的尺寸和功能非常有限，但成熟的 QPU 最终有望在优化问题上表现出色。这使得它们成为解决数据库问题的有吸引力的技术，其中许多数据库问题都基于具有大解空间的复杂优化问题。然而，量子方法在数据库问题上的应用在很大程度上仍未得到探索。在本文中，我们解决了长期存在的连接排序问题，这是研究最广泛的数据库问题之一。QPU 不需要运行任意代码，而是需要特定的数学问题编码。最近提出了一种连接排序问题的编码，允许在量子硬件上优化第一个小规模查询。然而，它基于对 JO 的混合整数线性规划 (MILP) 公式的忠实转换，并继承了 MILP 方法的所有限制。最引人注目的是，现有的编码仅考虑具有左深连接树的解空间，这往往会产生比一般的浓密连接树更大的成本。我们针对连接顺序问题提出了一种新颖的 QUBO 编码。我们不是转换现有公式，而是构建一种针对量子系统量身定制的原生编码，这使我们能够处理一般的浓密连接树。这使得 QPU 的全部潜力都可用于解决连接顺序优化问题。
DMTAC胰岛素优化指南
该口袋指南旨在作为管理糖尿病病例的药剂师的快速指南。本口袋指南中提供的所有信息都与正在进行的研究和临床经验不断发展，这些研究通常会根据特定的临床情况进行专业判断和解释。本口袋指南的编辑和出版商已竭尽全力确保内容的准确性和完整性。但是，编辑者和发布者对任何错误或遗漏的任何错误和/或因使用此口袋指南而产生的后果概不负责。在任何情况下，该袖珍书中信息的应用仍然是从业者的专业责任。
通过强大的优化，可证明神经网络的强大和合理的反事实解释
反事实解释（CES）已成为解释神经网络分类器的主要方法的越来越多的兴趣。通常，输入输出对的CES定义为具有最小距离的数据点，该数据点与输入分类的输入最小距离，而该输入与输出标签相比。要解决模型参数时很容易无效的确定问题（例如，重新培训）研究提出了方法来证明在模型参数变化下由标准球界定的CES鲁棒性。但是，针对这种鲁棒性形式的现有方法并不完整，它们可能会产生令人难以置信的CES，即离群值WRT WRT训练数据集。实际上，没有现有的方法同时优化邻近性和合理性，同时保留鲁棒性保证。在这项工作中，我们提出了可证明的强大和合理的反事实表达（PREPLACE）1，这是一种利用强大优化技术来促进上述文献中限制的方法。我们制定了一种迭代算法来计算可证明可靠的CES并证明其收敛性，健全性和完整性。通过涉及六个基线的比较实验，其中五个靶向鲁棒性，我们表明，在三个评估方面，预言实现了针对指标的最新表现。关键字：可解释的AI；反事实解释；解释的鲁棒性