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从部分观察中学习的强化学习：可证明样品效率的线性函数近似
2020; Jin等。，2020b; Ayoub等。，2020年； Kakade等。，2020年； Du等。，2021）。特别是，对于有限的状态空间，神经功能近似值取得了显着的成功（Mnih等人。，2015年； Berner等。，2019年； Arulkumaran等。，2019年），而线性函数近似器理论上变得更好地理解（Yang和Wang，2020; Jin等人。，2020b; Ayoub等。，2020年； Kakade等。，2020年； Du等。，2021）。相比之下，尽管在实践中普遍存在，但在部分观察到的马尔可夫决策过程中的强化学习（POMDPS）较少地研究（Cassandra等人，1996; Hauskrecht和Fraser，2000年； Brown and Sandholm，2018年； Ra i Qerty等。，2011年）。更具体地，部分可观察性构成了统计和计算。从统计的角度来看，由于缺乏马尔可夫财产，预测未来的奖励，观察或国家是一项挑战。尤其是，预测未来通常涉及推断国家的分布（也称为信仰状态）或其功能作为历史的摘要，即使假设（observation）发射和（状态）过渡内核也已知（Vlassis etal。 ，2012年； Golowich等。 ，2022）。 同时，学习发射和过渡内核面临因果推理通常遇到的各种问题（Zhang and Bareinboim，2016年）。 ，2021）。 ，2020a）。，2012年； Golowich等。，2022）。同时，学习发射和过渡内核面临因果推理通常遇到的各种问题（Zhang and Bareinboim，2016年）。，2021）。，2020a）。例如，它们通常是不可实现的（Kallus等人。即使假设它们是能够识别的，它们的估计可能需要一个样本量，该样本量在地平线和维度上成倍缩小（Jin等人。即使在评估政策方面，这种统计挑战也已经令人难以置信（Nair和Jiang，2021; Kallus等人。，2021; Bennett和Kallus，2021），构成了政策优化的基础。从计算角度来看，众所周知，策略优化通常是棘手的（Vlassis et al。，2012年； Golowich等。，2022）。此外，有限的观察和状态空间扩大了统计和计算挑战。另一方面，大多数现有结果仅限于表格设置（Azizzadenesheli等人。，2016年； Guo等。，2016年； Jin等。，2020a; Xiong等。，2021），其中观察和状态空间是有限的。在本文中，我们研究了POMDP中的线性函数近似，以解决有限观察和状态空间所扩增的实力挑战。尤其是我们的贡献是四倍。首先，我们定义了具有线性结构的一类POMDP，并确定了针对样品良好的增强学习的不良调节措施。这样的不良调节措施对应于表格设置中的重复（Jin等人，2020a）。第二，我们提出了一种增强学习算法（OP-TENET），该算法适用于任何POMDP承认上述线性结构。此外，我们在操作装置中使用最小值优化公式，以便即使数据集较大，也可以在计算功能庄园中实现算法。第三，从理论上讲，我们证明了Op -Tenet在o（1 /ǫ2）情节中达到了最佳政策。尤其是样品复杂性在线性结构的固有维度上缩放，并且是观测和状态空间大小的独立性。第四，我们的算法和分析基于新工具。 特别是，op-tenet的样本效率是由se- 启用的第四，我们的算法和分析基于新工具。特别是，op-tenet的样本效率是由se-
使用定量的护理测试的6-磷酸葡萄糖脱氢酶降低的种群筛查：系统评价
背景：葡萄糖-6-磷酸脱氢酶（G6PD）的缺乏效率是一种X连接的遗传性疾病，是全球公共健康问题，在包括亚洲，非洲和地中海在内的疟疾流行地区最普遍。g6pd-deenimentim个个体在用抗疟药（包括抗primaquine和tafenoquine）治疗后，患有急性溶血性贫血的高风险。但是，当前用于G6PD筛查的测试很复杂，并且通常会误导性案例，特别是对于中间G6PD活动的女性。对G6PD降低的定量点心测试（POC）测试的最新创新为改善人口筛查和预防疟疾时预防溶血疾病提供了机会。目的：评估有关有效G6PD筛查的定量点（POC）测试的类型和性能的证据，从而从根本上消除了疟疾疟疾感染。
人类免疫缺陷病毒患者细小病毒 B19 感染的血清流行率及相关结果：系统评价
摘要 一些病例报告强调了与细小病毒 B19 (PVB19) 相关的人类免疫缺陷病毒 (HIV) 患者存在严重的临床后果。然而，流行病学研究对 PVB19 在该人群中的流行率及其相关临床结果得出了不一致且不同的结果。这些不一致之处凸显了对现有数据进行彻底总结和分析的必要性，以更好地了解 PVB19 对 HIV 患者的负担和影响。本综述旨在概述当前证据并确定进一步研究的领域。按照流行病学观察性研究荟萃分析 (MOOSE) 指南，在 Medline/PubMed、Google Scholar 和世界卫生组织虚拟健康图书馆区域门户网站上进行了全面搜索。使用综合荟萃分析软件版本 3.3 测量了汇总流行率及其相应的 95% 置信区间 (CI)。根据 Begg 检验、Egger 检验和漏斗图检查估计出版偏倚。共 16 项研究，涉及 2 122 名 HIV 患者被纳入荟萃分析。HIV 患者中检测出抗 PVB19 免疫球蛋白 G、抗 PVB19 免疫球蛋白 M 和 PVB19 DNA 颗粒的汇总患病率分别为 43.6%（95% CI：23.5 – 66.1%）、5.10%（95% CI：2.10 – 12.10%）和 6.40%（95% CI：4.10 – 9.90%）。在整个 HIV 患者人群中，大多数纳入的研究未建立 PVB19 感染与贫血发生之间的统计学显著关联。PVB19 感染在 HIV 感染者中很常见。然而，PVB19 导致的贫血在该人群中并不常见。一些研究结果表明，PVB19 感染可能导致晚期 HIV 患者或严重免疫抑制患者贫血。需要进一步研究来证实和阐明 HIV 患者（尤其是免疫系统受损的患者）中的这些关系。
文章 在不同建筑类型中使用人工智能算法实现智能建筑的节能
摘要：建筑物的供暖和制冷系统占总能耗的重要组成部分。欧盟的指令和承诺激励建筑业主和能源和建筑行业的相关利益相关者通过最大限度地利用可再生能源、信息和通信技术和自动化系统，实现净零能耗建筑。然而，建筑物翻新、就地使用可再生能源生产以及在中小型建筑中安装昂贵的信息和通信技术基础设施和自动化系统的高投资成本是欧盟建筑指令在中小型建筑中广泛采用的主要障碍。另一方面，在不同建筑物之间共享计算和数据存储资源的概念可以成为实现智能建筑和智能城市的替代方法，其中主要控制权位于服务器上。与其他专注于在建筑物或具有本地处理资源和数据存储的独立建筑物中实施 AI 技术的研究不同，本研究使用企业服务器来控制三种建筑类型的供暖系统，并研究在统一的节能平台中控制现有建筑的潜在好处。本研究的主要发现是，尽管 COVID-19 措施要求建筑物频繁通风，即使在使用旧式供暖系统的情况下，纳入所提系统的 AI 算法仍实现了约 20-40% 的显著节能，无论建筑类型、建筑功能和供暖系统类型如何。
地方政府干预和能源利用效率：来自中国NEDC政策的证据
提高能源利用率的效率是节省能源和减少排放的重要方法。本文从中国收集了3164个样本的数据，并使用SBM-DEA方法来计算能量利用率的效率。然后，我们根据中国的新能源示威城市（NEDC）政策来构建DID模型，以测试地方政府干预对能源利用率效率（EUE）的影响。可以得出以下结论。首先，NEDC策略仍然可以显着改善EUE。其次，异质性分析表明，无论是对于传统的工业基地还是非传统的工业基础，NEDC政策对增强城市欧洲都是有益的。对非传统工业基础的影响更大。NEDC政策可以在东部城市和较高的经济发展领域中显着促进EUE。相比之下，它对中西部和西方城市或经济发展贫困地区的EUE的影响是微不足道的。最后，机制分析表明，NEDC政策可以通过调整工业结构调整和绿色创新来促进能源利用率的效率。
交流耦合宽带神经记录前端，效率低于 1 毫米 2 × fJ/conv-step，NEF 为 0.97
摘要 — 本信介绍了一种用于多通道宽带神经信号记录的能量和面积高效的交流耦合前端。所提出的单元使用基于反相器的电容耦合低噪声放大器调节局部场和动作电位，然后是每通道 10-b 异步 SAR ADC。单位长度电容器的调整可最大限度地减少 ADC 面积并放宽放大器增益，从而可以集成小型耦合电容器。与最先进的产品相比，65 纳米 CMOS 原型的面积缩小了 4 倍，能量面积效率提高了 3 倍，占位面积为 164 µ m × 40 µ m，能量面积性能系数为 0.78 mm 2 × fJ/conv-step。在 1 Hz 至 10 kHz 带宽内测得的 0.65 µ W 功耗和 3.1 µ V rms 输入参考噪声对应的噪声效率因子为 0.97。
垂直农业动态：优化资源使用效率，产品质量和能源成本
2田纳西州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔大学， 2植物科学（IBG-2），ForschungszentrumJülichGmbh，德国尤利希，德国尤利希，4，自然科学系4，麦格理大学，麦奎里大学，澳大利亚，新南威尔士州，新南威尔士州，新南威尔士州，纽约州，伊斯兰教少校，是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡，9个综合生物信号研究中心（CIBSS），德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系102植物科学（IBG-2），ForschungszentrumJülichGmbh，德国尤利希，德国尤利希，4，自然科学系4，麦格理大学，麦奎里大学，澳大利亚，新南威尔士州，新南威尔士州，新南威尔士州，纽约州，伊斯兰教少校，是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡，9个综合生物信号研究中心（CIBSS），德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系10
反选择标记 PIGA 在工程设计缺失细胞系中的应用以及 CRISPR 缺失效率的表征
CRISPR / Cas9 系统是一种基因组工程技术，已应用于基因的插入/缺失突变以及靶基因的缺失和替换。在这里，我们描述了人类 X 染色体上 PIGA 基因座上的成对 gRNA 缺失，范围从 17 kb 到 2 Mb。我们发现缺失大小和缺失效率之间没有明显的线性相关性，拓扑关联域对缺失频率没有实质性影响。利用这种精确的缺失技术，我们设计了一系列设计缺失细胞系，包括一种缺失两个 X 染色体反选择（负选择）标记 PIGA 和 HPRT1 的细胞系，以及带有每个单独缺失的其他细胞系。PIGA 编码糖基磷脂酰肌醇 (GPI) 锚生物合成装置的组成部分。 PIGA 基因反选择标记具有独特的特点，包括现有的单细胞水平 PIGA 功能和功能丧失检测，以及存在一种有效的反选择剂 proaerolysin，我们经常用它来筛选表达 PIGA 的细胞。这些设计细胞系可以作为具有多种选择标记的通用平台，可能特别适用于大规模基因组工程项目，例如 Genome Project-Write (GP-write)。
关于计算和验证率的规则的技术建议，用于回收效率和废物电池材料的恢复
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增强宇航员卫生和任务效率：太空行走时宇航服内废物管理和水回收的新方法
舱外机动装置 (EMU) 内的现行废物管理系统由一次性尿布——最大吸收服 (MAG) 组成，它可以在长达 8 小时的舱外活动 (EVA) 期间收集尿液和粪便。长时间接触废物会导致卫生相关的医疗事件，包括尿路感染和胃肠道不适。从历史上看，在使用 MAG 之前，宇航员在开始体力消耗大的太空行走之前会限制食物摄入量或食用低残渣饮食，从而降低他们的工作绩效指数 (WPI) 并带来健康风险。此外，目前的 0.95 升宇航服内饮料袋 (IDB) 无法为更频繁、更远距离的太空行走提供足够的水，这更有可能出现需要延长离开航天器时间的应急情况。每磅货物运往太空的高昂运输成本和资源稀缺性加剧了这些挑战，凸显了节水废物管理的必要性。本文介绍了威尔康奈尔医学院梅森实验室开发的一种新型宇航员宇航服内尿液收集和过滤系统，该系统可以解决这些卫生和补水问题。该装置通过外部导管收集宇航员的尿液，并使用正向和反渗透 (FO-RO) 将其过滤成饮用水，创造可持续的卫生循环水经济，增进宇航员的健康。这项研究旨在使用改进的 MAG 实现 85% 的尿液收集率。改进的 MAG 将由内衬抗菌织物的柔性压缩材料制成，尿液通过硅胶尿液收集杯收集，该杯因男性和女性宇航员的不同而不同，以符合人体解剖学。湿度传感器检测到杯中尿液的存在，便会触发通过真空泵的尿液收集。 FO-RO 过滤系统的目标是至少回收 75% 的水，同时消耗不到 10% 的 EMU 能源。为了满足健康标准，滤液保持低盐含量（< 250 ppm NaCl）并有效去除尿液中的主要溶质（尿素、尿酸、氨、钙）。