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具有多个客户信号的动态个性化
1，而不是将这个问题作为部分可观察到的马尔可夫决策过程（这将使客户特征都可以任意依赖历史数据而不是马尔可夫人，我们假设客户特征满足Markov属性。这个假设是合理的，因为公司可以合并一组有效总结长期历史的观察到的特征，而不是仅仅依靠上一个时期的行为。例如，在我们的经验环境中，我们从样本开始开始时说明了玩耍行为，过去一周的行为以及前一天的行为。
利用多个客户信号实现动态个性化
1 我们假设该问题为马尔可夫决策过程，而不是部分可观察的马尔可夫决策过程（即允许客户特征任意依赖于历史数据，而不是马尔可夫决策过程）。该过程的客户特征满足马尔可夫性质，因此该假设是合理的，因为公司可以整合一整套观察到的特征，从而有效地总结长期历史，而不是仅仅依赖于前一时期的行为。例如，在我们的实证环境中，我们考虑了样本期开始时的游戏行为、过去一周的行为以及前一天的行为。
双相情感障碍和历史性人格障碍中的多性和异性疾病：病例报告
种族区很少见，并且经常被忽视的精神病疾病，其特征是强烈，非典型和反复的性行为或行为。本病例报告描述了一名33岁的躁郁症疾病和历史性人格障碍，表现出了性行为和风险的性行为，暗示了定量性 - 性障碍。患者的行为包括通过社交媒体进行显式图像的群体性接触，无保护的性交以及冲动传播明确的图像，最终导致阴道trichomonas阴道感染。管理需要采用跨学科方法，结合药物治疗（碳酸盐和喹硫平），靶向脉冲和情绪调节的认知行为疗法（CBT），以及强调安全的性实践和冲动性控制的心理教育干预措施。
优化ARDS中的PEEP：对个性化策略的叙述性评论，
摘要：本文档对急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者的近期验证压力（PEEP）的最新文献进行了全面综述，重点是个性化策略，进步和临床结果。该研究的目的是综合现有研究，识别研究差距并为临床实践提供见解。该方法涉及近年来发表的相关研究的电子数据库的系统搜索。纳入标准包括各种研究设计，例如随机对照试验和观察性研究，涉及成人和小儿患者。主要发现突出了个性化窥视策略在ARDS管理中的重要性。患者特异性特征（例如肺力学，血液动力学和疾病严重程度）会影响最佳的窥视水平。评论探讨了机械通气中窥视滴定的不同方法和策略，并强调了基于患者特定因素的个性化窥视的需求。结果表明，个性化的PEEP策略有可能改善临床结果，包括氧合，肺部募集和死亡率。但是，确定了在临床实践中实施个性化窥视策略的挑战和局限性。该研究得出结论，鉴于患者人群的异质性，一种一定大小的窥视方法是不充分的。个性化的窥视策略，考虑个人特征，为优化患者预后提供了有希望的途径。本综述的发现对临床实践具有影响，强调将患者特定特征纳入PEEP滴定协议的必要性。关键字：ARDS，PEEP，COVID19，PEEP优化简介：
实施和缩放个性化医学
Hulick博士是Janardan D. Khandekar，医学博士，个性化医学主席兼医疗遗传学部门主席（以前是Northshore），该主席将遗传分析应用于预防，诊断和治疗遗传性疾病和疾病。他于2008年加入努力健康，担任医学遗传学的主治医生，于2012年成为医疗遗传学部门，并在2022年任命主席之前成为Mark R. Neaman个性化医学中心的医疗总监。Hulick博士还担任芝加哥普里茨克大学医学院人类遗传学系的临床副教授。以前，他曾在马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院担任医学遗传学医师。他是美国医学遗传与基因组学委员会（ABMGG）的当前当选主席。他撰写或合着了70多个同行评审的期刊文章和书籍章节。Hulick博士于2001年从杰斐逊医学院获得医学学位。他在圣卢克医院（Mayo Clinic）完成了内科住院医师，并在哈佛医学院完成了医学遗传学的临床研究金。他还于2007年从哈佛医学院获得医学硕士学位。
个人轻型电动汽车电池安全报告
个人轻型电动汽车（PLEV）市场在过去十年中迅速发展，并且是城市运输系统电气化和脱碳的重要组成部分，尤其是对于短途旅行。电动推进系统现在在各种轻型车辆中使用，从踏板和越野电动自行车的踏板辅助以及3和4轮的城市送货车（E-Bikes）到许多其他车辆，例如Hashoverboards和Electric Scooters（E Scooters）等许多其他车辆，其中许多目前都不适用。在英国出售的PLEV的电池储能系统主要使用锂离子细胞化学反应，该化学也广泛地在其他市场领域（例如个人电子设备，电动乘用车和电网存储）。所有这些市场都受益于锂离子细胞提供的高能量密度和功率密度，以及锂离子细胞全球市场的快速增长导致制造规模经济，从而大大提高了其负担能力。从2013年到2023年，锂离子电池的价格下跌了82％。然而，锂离子电池可能会发生严重的故障，称为热失控，其中细胞会经历高度放热的化学反应，这可能导致大量热，有毒，易燃气体的排气。当气体点燃时，可能会引起火灾甚至爆炸。
个人认可的示例
弗伦纳（Sillja）； imke酸;埃琳娜·朗戈（Elena Longo）：《同步辐射杂志》 2022年1月发行的封面是论文的亮点：S。Flenner，S。Bruns，E。Longo，A.J。Parnell，K.E。 Stockhausen，M。Müller，I。Greving：“机器学习高分辨率X射线纳米摄影数据的降级” J.Synchrotron辐射29（2022）230-238 doi：10.1107/s160057752111111139（20222）（2022）（2022）Parnell，K.E。Stockhausen，M。Müller，I。Greving：“机器学习高分辨率X射线纳米摄影数据的降级” J.Synchrotron辐射29（2022）230-238 doi：10.1107/s160057752111111139（20222）（2022）（2022）
采用人工智能来改善Adamawa州立教育学院（COE）的学生的个性化学习经验
人工智能的快速进步（AI）在各个领域开放了新的可能性，教育也不例外。传统的一定大小的教学方法逐渐被通过AI技术实现的个性化学习经验所取代（MUH。等。，2023）。在当今的快速技术发展世界中，AI在生活的各个方面所扮演的角色不能过分强调。在许多人类努力中，从健康，运输，休闲，旅游和教育领域，AI都以前所未有的速度塑造了大多数行业的未来。 在教育中，许多机构正在尝试新的工具，这些工具将使所有参与人员，员工和学生更容易倾向。 COVID-19大流行，几乎使世界屈服于它的机会，许多人在有效利用资源的情况下极大地利用了这一机会。在许多人类努力中，从健康，运输，休闲，旅游和教育领域，AI都以前所未有的速度塑造了大多数行业的未来。在教育中，许多机构正在尝试新的工具，这些工具将使所有参与人员，员工和学生更容易倾向。COVID-19大流行，几乎使世界屈服于它的机会，许多人在有效利用资源的情况下极大地利用了这一机会。