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养老院中以虚弱症为重点的结构化药物审查
清晰的讨论侧重于以患者为中心的结果，如果合适，列出百分比风险或 NNT，使用诸如“无需试验”之类的语言。更容易保持现状 不要问“你的药物还好吗？”试着问“你认为你的药物对你有好处吗？你认为它们对你有害吗？” 由专家开始的药物 临床情况通常在开始使用后发生了变化——大多数专家会支持审查。如果需要建议，请使用 A&G 或联系二级护理药物信息。
2023 年第四季度瑞士结构性产品行业报告
• 收益增强型产品的营业额份额最大，在 2023 年第四季度为 46%，代表 190 亿瑞士法郎；以外汇为首选资产类别（53%），以美元为主要货币（38%）；86% 的营业额未上市，87% 在一级市场交易 • 杠杆产品的营业额份额为 20%，代表 80 亿瑞士法郎的营业额；以股票为首选资产类别（80%），以欧元为主要货币（68%）；79% 的营业额在上市，94% 在二级市场交易 • 参与产品的营业额份额为 14%，代表 60 亿瑞士法郎；以股票为首选资产类别（79%），以美元为主要货币（58%）；59% 的营业额在上市，81% 在二级市场交易 • 资本保护产品的营业额份额为 13%，代表 50 亿瑞士法郎；偏好固定收益（90%）和美元作为主要货币（79%）；95% 的成交额未上市，91% 在一级市场交易
涡流动量的芯片片段动量结构光
©2024作者。本文根据创意共享4.0国际许可，允许以任何中等或格式的使用，共享，适应，分发和复制，因为您将适当的信用归功于原始作者和这些作者，并提供了与创意共享许可证的链接，并指出了IFCHANGES的链接。本文章中的图像或其他第三方材料包含在文章的Creative Commons许可中，除非在材料的信用额度中另有指示。如果本文的创意共享许可中不包含材料，并且您的预期使用不受法定法规的允许或超过允许的使用权，则您需要直接从版权所有的人获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
结构化符号音乐生成的多代理增强学习
摘要。使用具有符号表示的深度学习方法生成结构化的音乐，这是一项艰巨的任务，因为音乐元素之间的复杂关系定义了音乐构成。音乐的象征性表示，例如MIDI或乐谱音乐，可以通过以允许操纵和分析的格式编码音乐来帮助克服其中的一些挑战。但是，音乐的象征性表示仍然需要对音乐概念和理论的解释和理解。在本文中，我们提出了一种方法，该方法利用多代理系统（MAS）和强化学习（RL）进行象征性音乐生成。我们的模型主要集中于Music结构。它以较高的抽象水平运行，使其能够捕获长期的音乐结构和依赖性。我们将RL用作学习范式，人类用户作为音乐专家，以促进代理商对全球依赖和音乐特征的学习。我们展示了RL代理如何学习和适应用户的喜好和音乐风格。此外，我们介绍并讨论了在音乐发电领域中进行代理学习和适应和分布问题解决方案的方法的潜力。
大脑神经网络中的结构化信息表示模型
摘要 人类可以在抽象层面上进行推理，并将信息构建为抽象类别，但其背后的神经过程仍然未知。最近的实验数据表明，这可能涉及大脑的特定子区域，从中可以解码结构信息。基于这些数据，我们引入了组装投影的概念，这是在一般脉冲神经元网络中将结构信息附加到内容的一般原理。根据组装投影原理，结构编码组装会出现，并通过赫布可塑性机制动态地附加到内容表示上。该模型为解释大量实验数据提供了基础，也为模拟大脑的抽象计算操作提供了基础。
量子压缩态的结构光类比 - DR-NTU
© 2024 作者。开放存取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
大型语言模型的结构化最优脑修剪
海量的参数和计算需求阻碍了大型语言模型 (LLM) 的广泛应用。网络剪枝为该问题提供了一个实用的解决方案。然而，现有的 LLM 剪枝工作主要集中于非结构化剪枝或需要剪枝后微调。前者依靠特殊硬件来加速计算，而后者可能需要大量的计算资源。在本文中，我们介绍了一种无需再训练的结构化剪枝方法，称为 SoBP ( S structured O ptimal Brain P runing)。它利用全局一阶信息来选择剪枝结构，然后用局部贪婪方法对其进行细化，最后采用模块重构来减少信息丢失。我们在 8 个不同的数据集上对来自 3 个 LLM 系列的 14 个模型的有效性进行了评估。实验结果表明 SoBP 优于当前最先进的方法。
结构化教育计划对糖尿病患者知识的影响
背景：糖尿病是一种内分泌疾病，其特征是高血糖，即高血糖水平。胰岛素是可用的最古老的有价值的抗糖尿病药物之一，也是适当剂量使用时降低高血糖的最有效药物。更好的胰岛素自我给药与良好的知识和患者对胰岛素自我给药的积极态度有关。因此，本研究旨在探讨结构化教育计划对糖尿病患者知识态度的影响，以及关于胰岛素注射自我给药的实践。研究设计：为了实现这项研究的目标，采用了一组测试后的测试后测试，使用了准实验研究设计。设置：该研究是在Sohag大学医院的糖尿病门诊诊所进行的。样本：在六个月内，在本研究中包括了100名接受胰岛素治疗的糖尿病患者的方便样本。工具：使用了四种工具：工具（i）结构化访谈问卷包括两个部分，如下两个部分，如下（1）患者的人口统计数据和第（2）部分（2）患者的病史，工具（II）（3）患者对胰岛素注射自我给药的了解，工具（III）患者对胰岛素注射自我注射和工具的自我治疗（IV）的态度（III）对胰岛素的自我分配（IV）的态度（IV）。在结构化教育计划后的患者知识，态度和实践之间观察到统计学上的显着相关性。结果：研究表明，与预先结构化的教育计划相比，糖尿病患者对糖尿病患者的胰岛素注射自胰岛素注射的自我给药的知识，态度和实践在统计上有显着改善。结论：研究结果得出的结论是，一项结构化的教育计划有效地增强了患者的知识并提高了他们对糖尿病患者胰岛素注射的自给症的态度。建议：应通过正确的说明和胰岛素注射示范，应填补胰岛素注射自我给药的差距。应该广泛访问全面的胰岛素用法教育计划，该计划强调糖尿病患者和相关信息作为糖尿病管理计划的关键组成部分，以赋予胰岛素的能力。
纳米结构材料-Nanocat®超细氧化铁
nanocat®超细氧化铁（SFIO）是一种比任何其他商业上可用的形式，具有更细粒径和比表面积更大的无定形氧化物。它可以作为化学过程的催化剂，包括合成，破裂和氧化。在固体火箭推进剂中，它提供了高燃烧速率，低压指数和安全性。正确分散，它是紫外线的非常有效的筛选剂。通过独特的蒸汽相过程合成，纳米型SFIO没有毒性毒性的杂质，适合用于食品，药物和化妆品。
多元贝叶斯结构化变量选择用于药物基因组学研究
很大一部分晚期实体瘤具有潜在可治疗的基因组变异体（Fontes Jardim等，2015; Le Tourneau等，2015； Von Hoff等，2010），但实际上很少有癌症患者受益于基因组知识治疗（Marquart等人，2018年）。因此，通过更好的患者分层和疗法的患者设计，有很大的潜力可以改善对个别患者的治疗的使用和利益。精确癌症医学旨在根据每个患者疾病的详细分子表征来指导癌症患者治疗。一种快速获得关注的策略是离体癌症药物敏感性筛查，该策略预示着对癌细胞系和患者衍生细胞中一系列潜在疗法的反应，并确定与药物反应相关的分子特征。研究，药物替代性和分子（多词），数据都可以使用的研究通常称为药物研究。在本文中，我们采用具有高维输入矩阵的多元（多响应）回归设置来分析药物基因组学数据，其中几种药物的敏感性是响应变量，分子（多）OMICS变量是输入特征。我们分析了癌症（GDSC）数据库中药物敏感性基因组学的数据（Garnett等，2012; Yang等，2013），其中包含来自药物敏感性筛选的结果，用于代表数百种泛滥癌症的癌症药物的癌症药物的结果。