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用户手册 - PowerShield功率保护解决方案
感谢您购买PSLCERT1000L/PSLCERT2000L/PSLCERT3000L和外部电池模块（EBM）PSLCERTBB50。它旨在为您的珍贵电子设备提供安全可靠的电力保护。在开始使用该产品之前，请阅读本用户手册。它包含有关安全，安装，操作维护和保修的说明。请将本手册保留在安全的地方以供将来使用。
通过辅助变量的本地探索学习基于离散能量的模型
离散结构在程序语言建模和软件工程等应用中起着重要作用。当前预测复杂结构的方法通常会以某些牺牲性不可思议的方式考虑自回归模型的障碍。基于能量的模型（EBM）为建模这种分布提供了一种更加灵活，更强大的方法，但需要分区函数估计。在本文中，我们提出了芦荟，这是一种用于学习条件和无条件eBM的新算法，用于离散结构化数据，其中使用学习的采样器来估算参数梯度，以模拟本地搜索。我们表明，能量函数和采样器可以通过新的变化形式的功率迭代形式进行有效训练，从而在灵活性和障碍性之间实现了更好的权衡。在实验上，我们表明学习本地搜索会导致具有挑战性的应用程序领域的显着改善。最重要的是，我们提出了一种用于软件测试的能量模型指导的绒毛，该模型与Libfuzzer（如Libfuzzer）具有可比性的性能。
分层指数家庭能量中的神经抽样...
贝叶斯大脑理论表明，大脑采用生成模型来阐明外部世界。基于抽样的视角认为，大脑通过随机神经元反应的样品渗透后验分布。此外，大脑不断更新其生成模型，以接近外部世界的真实分布。在这项研究中，我们介绍了基于元素的基于户主的基于能量的（HEE）模型，该模型捕获了推理和学习的动力学。在HEE模型中，我们将分区函数分解为各个层，并利用较短时间常数的一组神经元来采样分解归一化项的梯度。这使我们的模型可以估计分区函数并同时执行推理，从而规避传统基于能量的模型（EBM）中遇到的负相位。因此，学习过程在时间和空间上都是本地化的，模型易于收敛。为了匹配大脑的快速计算，我们证明了神经适应性可以用作动量术语，从而显着加速了推理过程。在自然图像数据集上，我们的模型表现出类似于在生物视觉系统中观察到的表示。此外，对于机器学习社区，我们的模型可以通过关节或边际生成产生观察。我们表明，边际发电的表现优于联合产生，并且与其他EBM的表现达到了绩效。
能量启发模型：利用采样器诱导分布进行学习
基于能量的模型 (EBM) 是强大的概率模型 [8, 44]，但由于配分函数的原因，其采样和密度评估难以处理。因此，EBM 中的推理依赖于近似采样算法，导致模型和推理不匹配。受此启发，我们将采样器诱导分布视为感兴趣的模型，并最大化该模型的似然。这产生了一类能量启发模型 (EIM)，它结合了学习到的能量函数，同时仍提供精确样本和可处理的对数似然下限。我们基于截断拒绝抽样、自归一化重要性抽样和汉密尔顿重要性抽样描述和评估了此类模型的三个实例。这些模型的表现优于或相当与最近提出的学习接受/拒绝采样算法 [ 5 ]，并为排序噪声对比估计 [ 34 ， 46 ] 和对比预测编码 [ 57 ] 提供了新的见解。此外，EIM 使我们能够概括多样本变分下界 [ 9 ] 和辅助变量变分推断 [ 1 ， 63 ， 59 ， 47 ] 之间的最新联系。我们展示了最近的变分界限 [ 9 ， 49 ， 52 ， 42 ， 73 ， 51 ， 65 ] 如何与 EIM 统一为变分家族。
改进了...
基于能量的模型（EBM）最近收到了感兴趣的插入量，并已应用于现实的图像产生（Han等，2019; Du＆Mordatch，2019年），3D形状形状的合成（Xie等，2018b），脱离分布和对抗性的鲁棒性（Lee等人，2018年； du＆Morth。 （Hinton，1999; Du等，2020a），记忆建模（Bartunov等，2019），文本生成（Deng等，2020），视频生成（Xie等，2017），增强学习（Haarnoja等人（Haarnoja et al。，2017; Du等，2019; Du等，protein; et et and of Focein; eft al。，protein Dive and Flive and Div）; Du等人，2020b）和生物学上的培训（Scellier＆Bengio，2017年）。对比性差异是（Hinton，2002）提出的训练EBM的流行而优雅的程序，可降低训练数据的能量并提高模型产生的采样综合的能量。模型进行了模型是通过MCMC过程（通常是Gibbs采样或Langevin Dynamics）生成的，从而利用了对采样和随机优化的广泛研究。对比差异的吸引力是其简单性和可扩展性。它不需要培训额外的辅助网络（Kim＆Bengio，2016; Dai等，2019）（引入其他调整和平衡需求），可以用来构成零射模型。
弥合信息鸿沟 - DiVA 门户
在当今的医疗环境中，在患者过程中实践循证医学 (EBM) 和共同决策 (SDM) 非常重要，因为这些护理模式提供了一种提高护理质量和安全性、患者满意度和降低成本的方法。EBM 是结合临床专业知识认真、明智地使用当前最佳医学证据。它还包括考虑患者的价值观和偏好，以指导有关个别患者护理的决策。SDM 提供了一个流程，指导医疗保健专业人员（例如，医生或护士）和患者如何在整合证据主体（选项、益处和危害）并考虑患者的价值观和偏好后共同参与决策。医疗保健专业人员实践 EBM 和 SDM 的程度取决于患者信息（例如，医疗诊断、治疗以及实验室和管理信息）和医疗证据（例如医疗指南）的可用性。患者信息是做出有关个体患者护理决策的先决条件，循证医学知识、临床专业知识以及患者价值观和偏好指导这些决策。此外，为了让患者能够传达价值观和偏好并有效地参与自己的护理，他们需要对自己的病情和治疗方案以及每种方案的后果有基本的了解。因此，他们需要在整个医疗保健旅程（过程）中以“患者可访问”的形式访问与医生和护理团队相同的信息流。然而，在正确的时间和地点对个别患者的护理做出正确的决定对医疗专业人员来说是一项挑战。由于互操作性问题，现有的信息系统不支持患者信息在患者过程中的无缝流动。因此，医疗专业人员无法在正确的时间和地点轻松访问有关患者的最新信息。医疗证据分散在不同存储库中，并由不同的提供者呈现，这进一步加剧了这种情况，每个提供者对如何组织信息以及搜索引擎应如何运行都有独特的想法。无法或无法访问相关患者信息以及有关治疗方案的益处和风险的最佳医疗证据，可能会导致错误的决策，更严重的是，导致患者痛苦。这种情况还影响 SDM。如果患者不了解自己的健康状况、治疗方案、益处和风险，或者没有获得高质量的信息（例如由于医疗保健专业人员无法获得最佳证据），患者将无法评估“什么对他们来说是重要的”，或者他们会做出
虚拟
AOSNHNR Asian-Oceanian Society of Neuroradiology and Head & Neck Radiology ASFNR American Society of Functional Neuroradiology ASHNR American Society of Head & Neck Neuroradiology ASIPP American Society of Interventional Pain Physicians ASPNR American Society of Pediatric Neuroradiology ASSR American Society of Spine Radiology CSI Computer Science/Informatics CSNR Canadian Society of神经放射学EBM循证医学ESNR欧洲神经放射学会Silan iberolatinoamericana诊断和治疗神经放射学会SIS脊柱干预学会SNIS SNIS SNIS SNIS神经介入神经性手术学会YPS年轻专业人士
弥合信息鸿沟 - DiVA 门户
在当今的医疗环境中，在患者过程中实践循证医学 (EBM) 和共同决策 (SDM) 非常重要，因为这些护理模式提供了一种提高护理质量和安全性、患者满意度和降低成本的方法。EBM 是结合临床专业知识认真、明智地使用当前最佳医学证据。它还包括考虑患者的价值观和偏好，以指导有关个别患者护理的决策。SDM 提供了一个流程，指导医疗保健专业人员（例如医生或护士）和患者如何在整合证据主体（选项、益处和危害）并考虑患者的价值观和偏好后共同参与决策。医疗保健专业人员实践 EBM 和 SDM 的程度取决于患者信息（例如，医疗诊断、治疗以及实验室和管理信息）和医疗证据（例如医疗指南）的可用性。患者信息是做出有关个体患者护理决策的先决条件，循证医学知识、临床专业知识以及患者价值观和偏好指导这些决策。此外，为了让患者能够传达价值观和偏好并有效地参与自己的护理，他们需要对自己的病情和治疗方案以及每种方案的后果有基本的了解。因此，他们需要在整个医疗保健旅程（过程）中以“患者可访问”的形式访问与医生和护理团队相同的信息流。然而，在正确的时间和地点对个别患者的护理做出正确的决定对医疗专业人员来说是一项挑战。由于互操作性问题，现有的信息系统不支持患者信息在患者过程中的无缝流动。因此，医疗专业人员无法在正确的时间和地点轻松访问有关患者的最新信息。医疗证据分散在不同存储库中，并由不同的提供者呈现，这进一步加剧了这种情况，每个提供者对如何组织信息以及搜索引擎应如何运行都有独特的想法。无法或无法访问相关患者信息以及有关治疗方案的益处和风险的最佳医疗证据，可能会导致错误的决策，更严重的是，导致患者痛苦。这种情况还影响 SDM。如果患者不了解自己的健康状况、治疗方案、益处和风险，或者没有获得高质量的信息（例如，由于医疗保健专业人员无法获得最佳证据），患者将无法评估“什么对他们来说是重要的”，或者他们会做出
生成的大语言模型是基于证据的医学的自主实践者
背景循证医学（EBM）是现代临床实践的基础，要求临床医生不断更新其知识并在患者护理中运用最佳临床证据。由于医学研究的迅速发展，EBM的实践面临挑战，从而导致临床医生的信息超负荷。人工智能（AI）的整合，特别是生成的大语言模型（LLMS），为管理这种复杂性提供了有希望的解决方案。方法这项研究涉及在各种专业中进行现实世界中临床病例的策划，将其转换为.json文件进行分析。llms，包括Chatgpt 3.5和4，Gemini Pro等专有模型，以及诸如Llama V2和Mixtral-8x7b之类的开源模型。这些模型配备了从病例文件中检索信息的工具，并做出类似于临床医生在现实世界中必须运作的临床决策。根据最终答案的正确性，明智地使用工具，对准则的合规性以及对幻觉的抵抗，对模型性能进行了评估。结果GPT-4在临床环境中最有能力进行自主操作 - 通常在订购相关研究并符合临床指南方面更有效。根据模型能够处理复杂指南和诊断细微差别的模型能力观察到限制。检索增强生成提出了针对患者和医疗保健系统量身定制的建议。可以得出结论LLM作为循证医学的自治实践者的功能。可以利用其使用工具的能力与现实世界中医疗保健系统的基础结构进行互动，并以指导方式执行患者管理的任务。及时的工程可能有助于进一步提高这种潜力并改变临床医生和患者的医疗保健。