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急诊室拥挤级别及其在埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴选定的公立医院的决定因素
Turkoz B等。 急诊科过度拥挤的原因：教育和研究医院的经验和建议。 Turk J Emerm Med [Internet]。 2016年2月26日[引用2022年9月30日]; 14（2）：59-63。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4909875/Turkoz B等。急诊科过度拥挤的原因：教育和研究医院的经验和建议。Turk J Emerm Med [Internet]。 2016年2月26日[引用2022年9月30日]; 14（2）：59-63。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4909875/Turk J Emerm Med [Internet]。2016年2月26日[引用2022年9月30日]; 14（2）：59-63。可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4909875/
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机轨迹的最终状态s n的随机变量（x）的随机变量（s 1，s 1 ,, s 1 ,, n）s 1，s 1 ,, n）s s 1，s 1，s 1，s 1 = x x x x x x x x x x x x x x x x x 8 s 1 = x8 x x x x 8 = x 8 = x8。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机变量表示随机轨迹的最终状态s n（s 1，。。。，s n）长度为n从s 1 = s \ xe2 \ x88 \ x88s。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
VOJTA治疗对唐氏综合症患者步态能力的直接影响：一项试点研究
在多变量回归分析中，休息的习惯是参与者中简历的重要预测指标。与没有经常休息的人相比，患有CVS的可能性降低了56.1％。这一发现与其他研究相一致，显示休息时的风险降低模式（5、6、11、12、25）。这可能是由于闪烁率提高，同时休息时，由于闪烁率降低被认为通常会导致眼睛干燥和刺激的眼睛（26）。在许多情况下，建议在需要坐在相同姿势的任务中进行微裂（13）。和20-20-20规则的重要性永远无法强调。美国验光学会（AOA）建议遵守20-20-20的规则，该规则指出，您应该每20分钟至少花20分钟凝视20英尺外的东西。这使您的眼睛能够放松和润滑，因为眨眼更大。经常停顿可以帮助个人更好地集中精力（1）。
mtrank：使用概率模型和治疗选择标准进行排名
描述 在网络荟萃分析中实现一种新颖的频率学派方法，以生成临床相关的治疗层次结构。该方法基于治疗选择标准 (TCC) 和概率排名模型，如 Evrenoglou 等人所述。 (2024) < DOI:10.48550/arXiv.2406.10612 >。TCC 使用基于最小临床重要差异的规则来定义。使用定义的 TCC，首先将研究级数据（即治疗效果和标准误差）转换成偏好格式，指示治疗偏好（例如，治疗 A > 治疗 B）或平局（治疗 A = 治疗 B）。然后使用概率排名模型合成偏好数据，该模型估计每种治疗的潜在能力参数并生成最终的治疗层次结构。此参数表示每种治疗方法胜过网络中所有其他竞争治疗方法的能力。因此，能力评估值越大，排名就越高。
概率增强学习障碍预测临床高风险的Psychosi
背景。阐明跨性别机制（即跨疾病阶段发生的机制）的基础负面症状可能会为早期干预和预防工作提供信息，并鉴定出无论疾病阶段如何有效的治疗目标。这项研究检查了关键的强化学习行为模式是否是从奖励中学习难度减少的特征，这些奖励是在精神分裂症诊断患者中发现的负面症状的基础，这也导致了临床高风险（CHR）精神病患者的负面症状。方法。chr少年（n = 46）和51个健康对照（CN）通过两个阶段完成了明确的增强学习任务。在收购阶段，参与者学会了在对刺激对之间进行选择，以反馈表明收到货币收益或避免损失。训练后，转移阶段要求参与者在采集阶段和新型刺激期间在不接受反馈的情况下选择对先前提出的刺激对。这些测试阶段配对允许推断预测误差和价值表示机制对增强学习缺陷的贡献。结果。在获取中，CHR参与者从收益中显示出受损的学习，这些学习与更大的负面症状严重程度有关。转移绩效表明这些采集缺陷在很大程度上是由价值表示不足驱动的。结论。除了负面症状外，这种缺陷的特征还与更大的转化为精神病和较低功能有关。积极强化学习的损害，特别有效地代表奖励价值，可能是负面症状的重要跨性别机制和精神病责任的标志。
制造用于医疗器械开发的不透射线、载药可吸收聚合物
图 4. 10-12 周内纵向监测射线不透性、机械强度、钆 (Gd) 和双嘧达莫 (DPA) 释放情况。(A) 以亨斯菲尔德单位 (HU) 为单位测量的射线不透性随时间推移逐渐降低，与机械强度 (B) 的下降趋势相吻合，机械强度以千克 (kg) 为单位评估为断裂载荷。(C、D) Gd 和 DPA 含量稳步降低，反映出它们在研究期间的控制释放。PPDO，聚对二氧杂环己酮。
制造用于医疗设备开发的放射线，载有药物的可吸收聚合物
图4。在10-12周内释放了放射性，机械强度，Gadolinium（GD）和二吡啶胺（DPA）的纵向监测。（a）在Hounsfield单元（HU）中测量的放射性量，随着时间的流逝逐渐减少，反映了机械强度（B）的降低趋势，被评估为千克（kg）的损耗。（c，d）GD和DPA含量显示出稳定的减少，反映了它们在研究期间的受控释放。PPDO，聚-P-二恶酮。
概率的神经网络学习的约束杂交元神经算法
这项研究通过利用多种优化策略的互补优势来研究杂交元启发式算法增强概率神经网络（PNN）训练的潜力。传统的学习方法，例如基于梯度的方法，常常难以在高度和不确定的环境中进行绕过，而单方法元启发式学可能无法充分利用解决方案空间。为了应对这些挑战，我们提出了受约束的混合元神经（CHM）算法，这是一种新颖的方法，将多种基于人群的优化技术结合到统一的框架中。所提出的过程分为两个阶段：初始探测阶段评估多个元启发式学，以根据错误率确定最佳性能，然后是拟合阶段，其中所选的元启发式优化PNN以实现最佳的平滑参数。此迭代过程可确保有效的Ex-
青春期前儿童在概率奖励学习任务中的脑电激活反映了认知过程和行为策略
成人和儿童都通过反馈来学习将环境事件和选择与奖励联系起来，这一过程称为强化学习 (RL)。然而，用于评估儿童 RL 相关神经认知过程的任务有限。这项研究在记录事件相关电位 (ERP) 的同时，在青春期前儿童 (8-12 岁) 中验证了概率奖励学习任务的儿童版，重点关注：(1) 奖励-反馈敏感性 (额叶奖励相关积极性，RewP)，(2) 对反馈的晚期注意力相关反应 (顶叶 P300)，以及 (3) 注意力转向喜爱的刺激 (N2pc)。从行为上讲，正如预期的那样，青春期前儿童可以学习刺激-奖励结果关联，但表现水平各不相同。与学习优秀的学生相比，学习较差的学生表现出更大的 RewP 振幅。学习策略（即赢-输-留下-转移）由反馈诱发的 P300 振幅反映。最后，注意力会转移到待选择的刺激上，这一点由 N2pc 证明，但不会像成年人那样转移到奖励更高的刺激上。这些发现为青少年 RL 背后的神经过程提供了新的见解。