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使用与历史有关的动态上下文的增强学习
我们介绍了动态上下文Markov Deci-Sion过程（DCMDPS），这是一个新颖的增强学习框架，用于与历史有关的环境，该框架概括了上下文的MDP框架来处理非Markov环境，其中上下文随时间而变化。我们考虑了模型的特殊情况，重点关注dcmdps，这通过利用粒子函数来确定上下文转换，从而破坏了对历史长度的指数性。这种特殊的结构使我们能够得出一种上层封闭的样式算法，我们为此建立了遗憾的界限。以我们的口感结果的启发，我们引入了一种基于模型的实用算法，用于在潜在空间中计划，并在历史依赖的特征上使用乐观态度。我们在推荐任务（使用Movielens数据）上演示了我们方法的效率，在该任务中，用户行为动态响应建议而演变。
促进临床文本的表型：Medkit库
摘要：表型包括应用算法来识别与特定，潜在复杂，性状或条件相关的个人，通常是从电子健康记录（EHRS）集合中的。由于EHR的许多临床信息都在文本中，因此文本的表型在依赖EHR的次要使用的研究中起着重要作用。但是，临床文本的内容和形式的异质性和高度专业化的方面使这项任务特别繁琐，并且是观察研究中时间和成本限制的来源。为了促进表型管道的开发，评估和可重复性，我们开发了一个名为MED KIT的开源Python库。它可以启用由易于重复使用软件砖制成的数据处理管道，名为MedKit Operations。除了图书馆的核心外，我们还共享我们已经开发的运营和管道，并邀请表型社区重新使用和丰富。
双额颅直流刺激对决策和压力反应的影响。试点研究
摘要：本文介入有关批判算法研究的当代讨论，以了解“算法”的含义。尽管许多关键学者以及大多数公共组织和私人组织都将此概念理解为软件堆栈中编程代码实例化的计算程序，但我认为该算法可以更好地理解为“图形”：一种偏见的简短指出，指出了各种程序治理模式，而不是总是数字化的模式。由于算法数字是由一系列异质环境产生的，因此它们的出现导致对算法的现实，实质性和影响的构想。本文提供了四种民族志策略来描述算法数字的生产和循环背景：观察算法的观察者；映射和创建算法数字；跨越构图的关系；并分析算法数字对控制它们的尝试的变革性影响。
婴儿中的心脏互动：各种情感和自我相关的环境中的行为和神经生理学措施
抽象的感知是内部身体信号的感知，是我们自我意识的基础。尽管理论上的说明表明了相互作用在自我发展中的重要作用，但经验研究受到限制，尤其是在婴儿期。以前的研究使用优先的范例来评估婴儿期感觉运动和多感官意外事件的脱位，通常与本体感受和触摸有关。到目前为止，只有一项最近的一项研究报告说，婴儿与心跳同步或异步呈现的视听刺激有区别。这种歧视与婴儿心跳诱发潜力（HEP）的振幅有关，这是互认为的神经相关性。在当前的研究中，我们测量了同步和异步视觉心动（Bimodal）和audiovisuocardiac（三膜）刺激以及在不同情绪环境的条件以及在类似镜像设置中的自我相关性的不同情况下的外观偏好。虽然婴儿更喜欢三峰刺激，但我们没有观察到同步刺激和异步刺激之间的预测差异。此外，HEP不受情感背景或自我相关性的调节。这些发现不支持先前发表的结果，并强调需要进一步研究与自我发展相关的际观察的早期发展。
选择学习：通过机器学习镜头
•简化：数据集的处理和标准选择模型的估计是由简单的代码签名促进的，这些签名与Scikit-Learn等主流机器学习包一致（Pedregosa等，2011）。•可扩展：针对数据存储和模型估算实现了优化的过程，从而允许使用具有大量参数的大型数据集和模型。•灵活：可以定制代码库以适合不同的用例。•模型库：相同的软件包提供了标准选择模型和基于机器学习的方法（包括神经网络）的实现。•下游操作：将选择模型用于分类计划和定价的后处理工具已集成到图书馆中。
从课堂到现实世界：通过开放式教育加强疫苗教育
多年来，疫苗接种一直是备受争议的话题，无论是与麻疹、HPV 还是最近的 COVID-19 大流行有关。它需要更深入的探索，特别是在学校生物课上，它经常被肤浅地覆盖，很少涉及伦理考虑。为了让学生深入研究这个复杂的社会科学问题，并提高他们的辩论和决策能力，一个疫苗教育项目基于开放式学校的概念实施，学校与各种社会机构合作。在为期三天的跨学科课程中，中学生与来自不同领域（包括免疫生物学、医学和伦理学）的科学家合作，跨越不同的职业水平，提供不同的观点。学生积极参与现实世界的学习环境，解决真实的问题，培养个人反思。一项定性研究涉及对学生、科学家和教师的观察和访谈，强调了培养学生对疫苗接种主题的兴趣和参与度的关键成功因素：以学习者为中心的设计、与专家的互动、接触不同的专业环境、积极的科学学习以及伦理方面的整合。这种方法不仅促进了学生对复杂主题的参与，还促进了批判性思维和辩论，有助于做出明智的决策和提高公共卫生意识。
工业环境中的元元 - 全面审查
本文探讨了元技术在工业资产管理（AM）中的潜力。通过整合AI和数字技术，元元可以增强人类系统交流（HSI）并优化AM过程。但是，在工业环境中实施元元面临挑战，尤其是在可视化物理和虚拟资产时。本文进行了系统的审查，以应对这些挑战并确定潜在的解决方案。发现表明，尽管有必要的技术可用，但它们在工业中的广泛采用是有限的。本文介绍了与工业环境中与元应用相关的研究主题的全面概述，强调了不断发展的景观和潜在的好处。最终，这项研究旨在通过提供对其发展，实施和挑战的洞察力以及工业元元框架来为工业AM中的元技术发展做出贡献。使用Railway Digital Assets提供了iMaintenance Lab中可用的铁路数字资产，在铁路部门应用了元概念。这项工作的实际含义有望提高各个工业领域的运营和维护程序的效率和有效性。
异质上下文的新型机器人系统
关于护理机器人系统的论述正在转移。辩论集中在机器人系统中的不同程度上，以及护理人员的工作是否可以用机器人代替（道尔顿 - 布朗，2020年），但重点现在是在护理机器人系统的实际实现上（Mahmoudi Asl Asl et al。，2022222）。担心因替代而导致的失业的担忧已经减少，而欧洲的人口趋势导致了员工短缺，预计越来越多的人需要护理的人受到强调（欧洲委员会，2023年）。将来，重点将更多地放在如何在护理部门建立足够的人类技术互动，以及从人类中心的角度从护理人员和其他利益相关者拨款（Paluch等，2022）。拨款是一个过程，其中使用技术文物并将其集成到用户的特定上下文和实践中，使它们适应了他们的需求，并在最初的设计意图之外重新解释了其目的。此外，拨款是一个创造性且动态的过程，是由上下文介导的，并与他人合作出现。目标不是决定技术解决方案，而是要吸引积极使用该技术的用户，以促进相互学习用户如何适应技术并塑造其设计的有意义且与他们的需求相关的用户。重点是长期使用以及对技术的创造性和嬉戏拨款。因此，这个过程是关于民主探讨该技术如何最适合背景的。这应该在人们的生活中创造锚点，以实现有意义的拨款（Stevens and Pipek，2018）。关于护理环境的机器人，社会信息学的观点特别有趣，因为它提供了敏感的概念，可以在不同的实践环境中调查此类问题（Wulf等，2015； Stevens等，2018）。但是，仍然有必要阐明使用机器人以及不同护理环境中的人们的实用性
异质上下文的新型机器人系统
关于护理机器人系统的论述正在转移。辩论集中在机器人系统中的不同程度上，以及护理人员的工作是否可以用机器人代替（道尔顿 - 布朗，2020年），但重点现在是在护理机器人系统的实际实现上（Mahmoudi Asl Asl et al。，2022222）。担心因替代而导致的失业的担忧已经减少，而欧洲的人口趋势导致了员工短缺，预计越来越多的人需要护理的人受到强调（欧洲委员会，2023年）。将来，重点将更多地放在如何在护理部门建立足够的人类技术互动，以及从人类中心的角度从护理人员和其他利益相关者拨款（Paluch等，2022）。拨款是一个过程，其中使用技术文物并将其集成到用户的特定上下文和实践中，使它们适应了他们的需求，并在最初的设计意图之外重新解释了其目的。此外，拨款是一个创造性且动态的过程，是由上下文介导的，并与他人合作出现。目标不是决定技术解决方案，而是要吸引积极使用该技术的用户，以促进相互学习用户如何适应技术并塑造其设计的有意义且与他们的需求相关的用户。重点是长期使用以及对技术的创造性和嬉戏拨款。因此，这个过程是关于民主探讨该技术如何最适合背景的。这应该在人们的生活中创造锚点，以实现有意义的拨款（Stevens and Pipek，2018）。关于护理环境的机器人，社会信息学的观点特别有趣，因为它提供了敏感的概念，可以在不同的实践环境中调查此类问题（Wulf等，2015； Stevens等，2018）。但是，仍然有必要阐明使用机器人以及不同护理环境中的人们的实用性