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教人工智能玩 Minecraft
人工智能 (AI) 是设计为像人类一样思考和行动的机器。将 AI 放入虚拟世界，它们就被称为 AI 代理，它使用从训练中获得的知识在世界中执行任务。虚拟世界中的 AI 代理只能在复杂度和多样性有限的环境中使用专门的模型执行一组狭窄的任务。一个需要代理不断学习和适应各种开放式任务并使用先前获得的知识来确定下一步行动的丰富世界将使代理无能为力。为了研究用于指导代理执行 Minecraft 中的基本任务的 AI 教学方法，以确定哪种 AI 教学方法会产生最佳效果，进行了系统的文献综述，提取了 57 篇论文并确定了适合 AI 代理训练方法和功能的主题和子主题。这是为发现可以实施哪些 AI 训练方法，使代理能够在复杂而丰富的世界中执行任务，从而促进基于游戏的学习。研究发现，将强化学习 (RL) 方法与有效的奖励系统完美结合，可为代理提供必要的知识，使其能够在更复杂的层面上执行任务。RL 集成了一系列独特的方法，例如牛顿动作建议 (NAA)、行为克隆 (BC)、视频预训练 (VPT)、人类演示和自然语言命令，以实现特定目标。这意味着可以通过建立一个深思熟虑的框架来教导代理在复杂的环境中执行开放式任务，该框架涉及如何在各个领域教导代理，从而有可能通过基于游戏的学习将这些教导融入现实世界。关键词：基于游戏的学习；社会 5.0 教育；我的世界强化学习；AI 代理；训练 AI 代理
10 g单丝的准确性用于临床筛查印度种群中糖尿病周围神经病的临床筛查
糖尿病是一种全球流行病，印度人口的患病率显着较高[1]。众所周知，糖尿病会导致各种并发症，糖尿病周围神经病（DPN）是最严重的[2]。研究报告说，约有50％的糖尿病患者有发展DPN的风险[3]。一项先前的研究报告了印度糖尿病人口中DPN的患病率为18-61％，这是糖尿病足综合征和溃疡病的患者的主要因素[4]。还报道说，DPN由于其使人衰弱的并发症导致所有领域的生活质量差，因此对糖尿病患者施加了重大的经济负担[5，6]。DPN导致严重的神经功能障碍，导致感觉改变和保护意义的丧失。由于分布更具外围性，因此由于没有完整的感觉反馈疾病潜在的感觉反馈而施加的足底压力，脚部受伤和并发症的风险更高。因此，早期筛选成为最大的价值。有用于临床和研究目的的多种定性和定量DPN筛选工具。用于DPN的金色标准工具是神经传导研究（NCV）[7]。但是，在大多数印度卫生设置中，NCV的使用非常昂贵。因此，NCV并不是社区健康中DPN工具的选择。社区中广泛使用的临床工具包括筛选问卷，可以表明具有可靠性和灵敏度的DPN的可能性。一种常用的工具是密歇根州神经病筛查仪器（MNSI），由两个部分组成。部分“ a”由一个自我管理的查询范围组成，以了解病史和症状，并且“ B”部分由身体检查组成，包括评估保护感（使用10 g单丝）和振动（使用BiotheSiiomer）。这是经济易用的临床实践，但可能会有次要的错误。尽管这些问卷可能需要更多的时间，并且缺乏客观措施的精度，但它们适用于临床诊断。与NCV相比，目前可用于DPN的最可靠，最灵敏的非侵入性客观仪器是一种振动压力阈值设备或生物效率计，可产生量化的结果，也可以帮助分层DPN的严重程度[8]。此外，Weinstein 10 G单丝在印度的主要社区医疗环境中广泛使用，因为它具有成本效益且易于使用，可用于与MNSI（例如MNSI）结合使用DPN筛查的临床评估。使用DPN对NCV进行了10 g单丝的可靠性和有效性[9]。各种研究报告了单丝测试在筛选DPN中的有效性。据报道，它在临床使用方面非常有效。Weinstein Monofilagent施加的压力为10 g，任何普通人都应检测到排除DPN的存在，并且已经使用了很高的成功。因此，但是，由于其在给定的地理区域中糖尿病患者的人口，社会，种族，宗教和职业特征的差异，可能会引起人们对其敏感性的关注。否研究报告了关于地理变化中DPN的10 g单丝测试的灵敏度和特异性的发现。根据我们的临床经验，我们了解到，由于影响印度这样的国家的各种因素，由于各种因素影响了生活方式，因此使用10 g单丝DPN的准确性可能会受到质疑。例如，足底筋膜的厚度可能有所不同，使用鞋类的变化，个人护理，诸如长期存在等职业等。尤其是，印度人口的社会人口统计学特征有所不同，这可能会影响DPN的10 g单丝准确性，并且文献中存在差距，暗示没有这种发现。该研究假设，在MNSI“ B”中，可以针对更可靠的VPT生物仪进行测试，认为10G单菲尔可能无法准确地评估印度人群中DPN的临床评估。