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守门员还是角球手？神经科学家揭示大脑如何做出灵活决定
根据行为背景，不同的行为会导致不同的决策。足球比赛中的点球就是一个例子：球员可以选择球门的空角作为目标，也可以直接瞄准守门员，希望守门员跳到一边。这两种决策都是基于对守门员位置的相同感知，但会导致完全不同的行动。
基于信息的分析和决策工具的全球提供商
本演示文稿包含经修订的1933年《美国证券法》第27A条的含义和1934年《美国证券交易法》第21E条的含义。这些陈述受风险和不确定性的约束，可能会导致RELX PLC的实际结果或结果（以及其子公司“ Relx”，“ We”或“我们”）与在任何前瞻性陈述中表达的陈述有重大不同。我们将任何不是历史事实的陈述视为“前瞻性陈述”。术语“ Outlook”，“估算”，“预测”，“项目”，“计划”，“打算”，“期望”，“应该”，“应该”，“可以”，“意志”，“相信”，“趋势”，“趋势”和类似的表达方式可能表明前瞻性陈述。您不应对这些前瞻性陈述不依赖，这些陈述仅在本演讲之日起说。除法律要求外，我们没有承担公开更新或发布对这些前瞻性陈述的任何修订的义务，以反映本演讲之日之后的事件或情况，或反映出意外事件的发生。可能导致实际结果或结果与前瞻性陈述中包含的估计或预测有实质性差异的重要因素包括：有关收集或使用个人数据的监管和其他更改；法律和法律解释的变化影响我们的知识产权和互联网交流；当前和未来的地缘政治，经济和市场状况；研究完整性问题或我们科学，技术和医学研究产品的付款模型的变化；我们对产品和服务的运营和需求的行业中的竞争因素；我们无法实现未来预期收购的好处；我们的网络安全系统或其他未经授权访问数据库的妥协；经济周期，贸易关系，传染病流行或流行病，恶劣天气事件，自然灾害和恐怖主义的变化；我们已经外包商业活动的第三方失败；我们系统的重大故障或中断；我们无法保留高质量的员工和管理；税法的变化和应用不确定性；汇率波动；市场状况不利或降级为我们债务的信用评级；定义福利养老金计划资产的市场价值变化以及用于重视计划负债的市场相关假设；违反公认的道德业务标准或适用法律；以及在RELX PLC向美国证券交易委员会提交的文件中不时提及的其他风险。
改进了可观察到的马尔可夫决策过程的矢量修剪
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28
抗血管生成疗法的肾毒性开发用于COVID-19的患者决策辅助
1法国波尔多大学波尔多大学一般实践系，法国2法国教师学院，法国，法国，法国，法国医学系3，巴黎大学医学院，医学院UFR卫生学院，UFR医学院，F-75014，法国，法国，法国4号法国，法国ASSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOSSOSOS SASTEN PAYS SANTUR PAYS PAYS DE LOIRE，VERTOU，VERTOU，VERTOU，FRASES 5大学，5大学1，法国里昂1号，6 UMR 5558，生物特征和进化生物学实验室，国家科学研究中心，法国里昂，法国，7个初级保健系，巴黎 - east Creteil医学院，法国克里特利大学，法国克里特利大学，8个临床流行病学和阿吉尼大学，巴黎 - 埃斯特·克里特尔，克里特尔，克里特尔，弗朗西尔，弗朗西斯和9法国南特大学南特大学的普通实践∗与作者相对应：波尔多大学家庭医学系，Box 148，146 StreetLéoSaignat，法国波尔多33076。电子邮件：Yves-Marie。vincent@u-bordeaux.fr
适应决策分析的气候学习方案
经济决策分析是开发涉及昂贵适应选择（例如洪水风险管理）的行业中成本效益的适应途径的重要工具。标准的生态学方法方法不考虑学习气候变量的未来变化，即使有关自适应计划的大量文献强调了随着时间的推移学习的关键作用，因为关于气候变化的不确定性是很大的。在诸如现实选择分析或最佳控制等标签之下的一系列新兴，多样化和分散的经济适应性决策方法已经开始解决这一挑战，通过在适应方案的经济评估中对学习的经济估值包括在适应方案中的经济估值，通过利用所谓的气候学习现象。我们综合了该文献，并将应用的气候变量了解的气候学习方案分类，采用了哪些学习来源，如何建模学习，哪些气候数据用于校准学习方案，提供拟合信息的良好性以及如何提供深度的不确定性。我们的结果表明，出版物考虑通过观察来学习或不明确说明学习来源。大多数作者通过随机过程或贝叶斯方法生成气候学习方案，并使用IPCC或英国大都会办公室的气候模型输出来校准学习方案。审查的文献很少提供有关学习场景适合对基础气候数据的良好性的信息。我们得出的结论是，用于生成气候学习场景的大多数方法在气候科学中没有很好地基础，并且不足以代表气候不确定性。改善气候学习情况的一种途径是将贝叶斯方法与模拟器相结合，该方法模仿气候模型根据未来时刻的观察结果而模仿的气候模型。
工程块共聚物材料用于构图超级...
涉及实体中资源竞争的情况可以由竞争性的多军强盗（CMAB）问题来建立，该问题与社会问题有关，例如最大化总成果并实现个人之间最公平的资源回音。在这些方面，量子状态的固有随机性和全局特性为获得最佳解决方案提供了理想的工具。基于先前对双臂案例中的CMAB问题的研究，本文介绍了找到极化 - 纠结的N-Photon状态所需的理论原则，这些原理可以优化总资源输出，同时确保玩家之间的平等。通过使用数值模拟来重现现实配置，并找到了克服玩家的极化测量系统之间潜在的未对准的最佳策略，将这些原理应用于两，三，四和五人情况。尽管此处未介绍N-玩家情况的一般公式，但提出了一般推导规则和验证算法。本报告以有限的概率资源来证明量子状态在集体决策中的潜在可用性，这可以作为迈向基于量子的资源分配系统的第一步。
整个生命周期的道德学习和决策
抽象的道德学习和决策从婴儿期到老年至关重要。新兴的证据表明，在道德情况下我们的学习和决定存在重要差异，并且可以通过共同存在的基于模型的价值观和心理理论的方式来支持这些差异。在这里，我们回顾了关于道德选择和道德学习的决定神经科学文献，考虑了四个关键概念。这些概念是学习和体验道德情绪，学习并决定他人的道德特征，道德学习和决定他人以及道德影响和传染。我们使用基于价值的决策框架专注于最近的行为和神经影像学发现，以表明如何使用决策模型来确定这些概念的计算机制，揭示其神经相关性，并最终在整个寿命中提供了道德的机械学说。关键字：道德，决策，寿命，计算，学习，大脑
用于早期发现和进展神经系统疾病的纵向医疗分析：临床决策支持系统
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。
奖励灵敏度在动态风险决策中的作用
目的：我们研究的主要目标是深入探索（SS），奖励灵敏度（RS）和风险调整（RA）之间的关系。通过整合从动态风险中获得的强化学习模型和神经措施 - 我们旨在探讨这些人格特征如何影响个人决策过程以及与风险相关的活动的参与。我们旨在剖析这种相互作用的神经和认知机制，从而阐明稳定的基于大脑的特征，这有助于观察到的风险和决策行为的可变性。理解这些链接可能会显着增强我们预测风险偏好中个体差异并制定有针对性的干预措施来管理跨不同情况下的风险行为的能力。
信任AI：不确定性可视化会影响决策 -
人工智能（AI）是一个领域，其中计算机被利用来模仿或重现人类思想的解决问题和决策能力，对人们的工作和生活产生了重大影响。通过休闲，娱乐活动（Kulesza等，2012）和认真的游戏（Schueller等，2020; Jagtap等，2023），我们的日常生活中采用AI模型的日常生活显着增长Al。，2020）。直到最近，AI系统的开发主要是由“以技术为中心的方法”驱动的，该方法的重点是算法，而不是开发满足实际用户需求的有用的AI系统（Shneiderman，2020; Xu等，2023; Zheng et el。，2017）。然而，忽略了采用“以用户为中心的设计”（Abras等，2004），“以人为中心的设计”（Oviatt，2006）或“ Human-Ai”（Xu等，2023）方法，这些方法