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IVC过滤器和高级检索的当代作用...
深静脉血栓形成（DVT）和肺栓塞（PE），称为静脉血栓栓塞（VTE）是心肌梗塞和中风后心血管死亡的第三个原因。1所报告的单位状态DVT的年发病率为每100,000人80例，其中60％以上将发展为PE。尽管PE通常是无偶像的，但它是DVT的并发症，可能导致住院，发病率高和死亡率。2 DVT和/或PE患者的“黄金标准”治疗是抗凝治疗（AC）治疗。然而，对于患有现有或有VTE风险的高臭虫风险患者，AC治疗是禁忌的。3，特别是，在颅内出血或其他主要出血，活跃的胃肠道出血，威胁性的焦点，前启示剂和eClampsia，恶性高血压，脑部手术和脊柱手术中，AC治疗是由ICD-9-9-CM诊断所确定的。3需要防止这些患者的PE发生，支持使用永久性或可检索的下腔静脉过滤器（IVCF）。1
estratificaciónparamejorar el rendimiento de una ann ...
摘要。 div>- 在机器学习模型的概括中发现的问题之一，该问题已在瓜亚基尔市综合私人健康诊断中心（综合私人健康诊断中心）实施。它们阻止了监督学习模型的最佳性能，对于整体中心的生产，它取决于数据的不平衡或失衡，具体取决于类的类型。 div>因此，由于人工神经网络获得了最可接受的性能，因此本研究将重点放在人工神经网络的评估上，以及在学习过程中应用99.98％实现的改进。 div>
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
语言 - As-As-An-Abstraction-for serarchical-Deep- ...
解决复杂的，暂时扩展的任务是控制学习（RL）的长期问题。我们假设解决此类问题的一个关键要素是组成性的概念。具有学习概念和子技能的能力，这些概念和子技能可以构成解决更长的任务的能力，即层次RL，我们可以获取时间扩展的行为。但是，为层次RL获取有效但一般的抽象是极具挑战性的。在本文中，我们建议将语言用作抽象，因为它提供了独特的组合结构，实现了快速学习和组合概括，同时保持了极大的灵活性，使其适合各种问题。我们的方法学习了一个遵循指令的低级政策和高级政策，该政策可以在本质上重复跨任务的抽象，从而允许代理人使用结构化语言进行推理。为了研究组成任务学习，我们介绍了使用Mujoco物理引擎和CLEVR引擎构建的开源对象相互作用环境。我们发现，使用我们的方法，代理可以学会求解各种暂时扩展的任务，例如对象排序和多对象重排，包括来自原始像素观测值。我们的分析表明，语言的组成性质对于学习各种亚技能和系统地推广到新的亚技能至关重要，与使用相同监督的非复合抽象相比，语言的构成性质至关重要。2
用于并行动态的可配置分层架构...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27]，并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
具有人工智能规划模型的分层强化学习
两种常见的顺序决策方法是人工智能规划 (AIP) 和强化学习 (RL)。每种方法都有优点和缺点。AIP 具有可解释性，易于与符号知识集成，并且通常很高效，但需要预先指定逻辑域，并且对噪声敏感；RL 只需要指定奖励，并且对噪声具有鲁棒性，但样本效率低下，不易获得外部知识。我们提出了一种将高级规划与 RL 相结合的综合方法，保留了可解释性、迁移和效率，同时允许对低级规划操作进行鲁棒学习。我们的方法通过在 AI 规划问题的状态转换模型和马尔可夫决策过程 (MDP) 的抽象状态转换系统之间建立对应关系，从 AIP 运算符定义分层强化学习 (HRL) 中的选项。通过添加内在奖励来学习选项，以鼓励 MDP 和 AIP 转换模型之间的一致性。我们通过比较 MiniGrid 和 N 室环境中 RL 和 HRL 算法的性能来展示我们的集成方法的优势，展示了我们的方法相对于现有方法的优势。
引文 Ge´ rard AO、Merino D、Benzaquen J、Destere A、Borchiellini D、Gosset C、Rocher F、Andreani M、Marquette CH、Montaudie´ H、Drici MD 和 S
实体器官移植接受者死于癌症的风险较高。事实上，免疫抑制治疗对于避免移植排斥至关重要，它会增加实体器官移植接受者死于癌症的风险 ( 1 )。然而，关于他们的癌症治疗的循证数据很少，因为移植接受者通常被排除在临床试验之外，而且登记册有限 ( 2 , 3 )。近年来，免疫检查点抑制剂 (ICI) 的开发，包括细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4 (CTLA4) 抑制剂和程序性细胞死亡蛋白 1 或其配体 (PD1、PDL1) 的抑制剂，大大提高了某些晚期癌症患者的生存率 ( 4 )。这些单克隆抗体可促进针对恶性肿瘤的免疫反应，但有时会导致脱靶免疫不良药物反应 (ADR) ( 5 )。ICI 会破坏免疫系统，并可能引发同种异体移植排斥 (AR) ( 6 , 7 )。基于其相似的作用机制，不同的 ICI 类别被认为会对 AR 产生相同的影响，然而这从未被研究过（8）。此外，尽管美国食品药品管理局（FDA）（9，10）和欧洲药品管理局（EMA）（11，12）的药品标签中都提到了与伊匹单抗和帕博利珠单抗相关的 AR，但只有 FDA 的 cemiplimab 药品标签提到了 AR（13，14）。同样，关于 PDL1 抑制剂，AR 风险在 FDA 的药品标签中提及不一致，并且没有出现在 EMA 的药品标签中。因此，我们旨在通过对世界卫生组织（WHO）的药物警戒数据库进行不成比例分析，阐明 AR 与不同 ICI 类别的关联。
psilocybin-微化主论文
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请求特别临时授权
要求从2024年7月5日开始，请求进行实验操作空间探索财产，LLC（“ SPACEX”）要求特殊临时权威（“ STA”）在180天内测试其非固化轨道（“ NGSO”）第二代（“ Gen2”）卫星1，其直接通信的司法仪式，该仪式在典范中均具有典型的派出仪式。 SpaceX将根据当地移动运营商的频谱访问安排进行此测试，并由相关地方管理部门的授权进行该司法管辖区的测试。SpaceX分享了委员会对国际领导力的承诺，以全球部署来自太空（“ SCS”）服务的补充覆盖范围，并与世界各地的移动运营商建立了合作伙伴关系，以在全球范围内为数百万美元的全球移动连接带来好处。SpaceX在收到与该国的Earth Stations的通信之前，在收到相关地方当局的所有必要授权后，寻求实验授权在美国以外的SCS系统进行测试。必须进行实验授权，因为委员会继续处理SpaceX的应用，以永久实现消费者的补充覆盖范围。2测试可能会继续进行，直到SpaceX获得了商业权限，以从委员会和相关地方政府提供空间的补充覆盖范围。SpaceX指出，与美国一样，拟议的测试将发生在当地移动运营商是唯一的国内持有人的频谱频段和地理区域中。SpaceX已与世界各地的移动合作伙伴执行了Spectrum访问安排，并授予SpaceX许可使用其移动合作伙伴的许可频谱商定的SCS操作范围，用于在这些外国司法管辖区的许可地区。SpaceX的SCS操作的拟议频谱范围分配给本地管辖区的移动服务。SpaceX在其基本直接到细胞应用程序中的频率范围内包括了相关的光谱频段和实验授权的即时请求，尽管该国家的特定操作将仅限于移动运营商和本地监管机构允许SpaceX允许SpaceX用于国内测试的乐队。对于每个测试国家 /地区，SpaceX证明SpaceX及其本地移动合作伙伴已与相关的地方当局有关适当的地方授权，以授权该国的SCS测试。在开始测试之前，SpaceX将向委员会证明SpaceX及其外国SCS合作伙伴已在该司法管辖区获得必要的地方当局。SpaceX的实验将在卫星部署的几个阶段进行，包括发射和早期轨道阶段（“ leop”），轨道升高阶段以及卫星处于操作高度时。SpaceX将依靠其现有的，授权的频率用于这些卫星的回程和TT＆C组件。针对这些测试的卫星通信将符合图表B中规定的技术规格，这些技术规格与SpaceX未决的SCS空间站应用程序的规格一致，经修订，SpaceX的ITU申请，以及授予美国SCS测试的SpaceX的实验性STA。来自蜂窝测试设备的通信将符合相关乐队中外国司法管辖区的本地要求和技术规格，包括移动运营商的Spectrum Spectrum许可证的适用条款和条件，SCS合作伙伴协议和本地实验授权。