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动力学神经反应®神经timal
摘要：我们提供了多中心研究Palermo-Milan的结果，该研究旨在评估Neuroptimal®的有效性，Neuroptimal®是一种对患有耳鸣的患者有用的新治疗工具。我们假设使用Neuroptimal®可以改善对与之相关的耳鸣和心理物理症状的看法。neuroptimal®是一种训练形式，可以使大脑通过优化其活性自我调节。为了评估其有效性，我们正在对诊断为耳鸣的自愿患者进行一系列非线性神经Timtimal®神经反馈会话，从听力测量和自我评估问卷中收集数据，这些数据是涉及tinnitus和pationnitus and Partionolatigon Caresolovic Cresicaly Caresolovic Cresitic，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑和应力的数据。我们说明的结果，尽管需要在更大的样本上进行验证，但却是有希望的，似乎证实了这种独特技术的特征，该技术基于大脑活动，自我调节，神经塑性和学习的基本原理。
关于强化学习的模型三分法
加固学习的成功（RL）至关重要地取决于有效的功能，在处理复杂的地面模型时。现有的样本效率RL算法主要采用三种方法来近似：基于策略，基于价值和基于模型的方法。How- ever, in the face of model misspecification—a disparity between the ground-truth and op- timal function approximators— it is shown that policy-based approaches can be robust even when the policy function approximation is under a large locally-bounded misspecifica- tion error, with which the function class may exhibit a Ω(1) approximation error in spe- cific states and actions, but remains small on average within a policy-induced state 分配。然而，是否可以通过基于价值和基于模型的方法来实现类似的鲁棒性，尤其是在常规函数近似中，这仍然是一个空旷的问题。
飞机及其制造系统：从早期需求到全球设计
摘要。飞机制造系统的设计高度依赖于飞机本身的设计。在本研究中，我们提出了一种基于概念建模和优化方法的方法，该方法可以考虑飞机设计对其装配线设计的影响。我们首先在真实的工业用例环境中引出早期需求。使用面向目标的需求工程，我们强调系统之间的依赖关系以及必须优化才能获得最佳全局系统的关键元素。然后，基于概念模型和操作研究，我们介绍了我们开发的工具，以支持最佳整体系统的开发。我们分析了在不同飞机设计上进行的实验，并确定并总结了从这次经验中吸取的教训。
分散机器学习中的数据收集
是由分散的机器学习（ML）生态系统的出现的动机，我们研究了数据收集的授权。将合同理论领域作为我们的起点，我们设计了最佳且近乎最佳的合同，这些合同处理了两个基本信息不对称的分散ML中出现的基本信息：在评估模型质量和不确定性的不确定性时，有关任何模型的最佳性能。我们表明，主体可以通过实现最佳实用程序的1-1 /e分数的简单线性合同来应对这种不对称性。为了解决缺乏有关光学性能的先验知识，我们提供了一个可以适应有效地计算最佳合同的凸面程序。我们还分析了更复杂的多个相互作用设置的操作用用率和线性合同。
新发作的急性心力衰竭：临床特征和一年结局。 OP-AHF注册表的观察
引言急性心力衰竭（AHF）可以是首次发生，称为新发（NO-AHF），也可以是预先存在的心力衰竭（HF）的恶化，称为急性解脱的HF（ADHF）[1，2]。ahf对在Opole大学医学院接受心脏病学系的患者中大多数计划外的医院入院率负有责任[3]。尽管它们具有某些特征，但两种类型的AHF在病理生理学，原因和疾病进展方面有所不同[2，4]。no-ahf通常是由突然的事件或潜在的心血管疾病引起的，可能是无症状的。相反，ADHF是一种先前存在的心脏结构，由于炎症，心律不齐，缺血，非治疗治疗或缺乏患者对处方疗法的依从性等因素引起的[2]。该研究的目的是比较NO-AHF和ADHF患者的临床特征，并评估两组的12个月预后。
支气管肿瘤：了解挑战和治疗策略
支气管肿瘤是肺癌的一种，是世界范围内的重大健康问题，在诊断、治疗和预后方面带来挑战。这些肿瘤起源于支气管上皮或周围组织，可能是良性的，也可能是恶性的。了解支气管肿瘤的特征、风险因素、症状、诊断和治疗方法对于早期发现和最佳治疗至关重要。支气管肿瘤大致可分为两大类：非小细胞肺癌 (NS-CLC) 和小细胞肺癌 (SCLC)。NSCLC 包括几种亚型，例如腺癌、鳞状细胞癌和大细胞癌，每种亚型都有不同的组织学特征和临床行为。与 NSCLC 相比，SCLC 往往生长迅速，并且更容易转移。支气管肿瘤通常起源于支气管上皮或支气管腺，它们位于支气管内表面。
在过程树上对齐的动态编程方法
摘要一致性检查的基本任务是计算给定事件日志和过程模型之间的最佳对齐。通常，众所周知，这种不可避免地会产生高计算成本，从而导致实践中的可扩展性差。攻击复杂性的一个角度是开发利用基础过程模型的特定句法限制的对齐算法。在本文中，我们研究具有独特标签的过程树的对齐。这些模型是感应矿工的输出，这是领先的过程挖掘工具也使用的最新过程发现算法家族。我们的主要贡献是一种新型算法，该算法可以有效地构建具有独特标签的过程树的操作对齐，即在多项式时间内。这与问题是NP完整的一般过程树相反，并且问题是PSPACE完整的，并且一般的工作流网络。我们在PM4PY中提供了算法的概念验证实现，并根据现实生活事件日志进行了评估。
通过得分指导稳定一致性模型的训练
一致性模型表现出较高的样本质量，即使不依赖于预先训练的教师扩散模型，也有几步的采样步骤。然而，随着总离散步骤的数量增加，由于差异很大，它们遭受了不稳定的培训，从而导致了次级性能。众所周知，可以通过预先训练的扩散模型初始化其权重来减轻这一点，这表明采用扩散模型解决该问题的有效性。受到这一点的启发，我们介绍了一个称为得分头的转换层，该转换层与一致性模型一起训练以形成更大的扩散模型。加法更新一致性模型，其分数来自得分头的级别会减少训练期间的差异。我们还观察到，该联合训练方案有助于一致性模型学习扩散模型获得的常见低级特征。在CIFAR-10测量时，样品质量会相应改善。
fedSelect：定制的选择参数的选择 - ...
联合学习（FL）的最新进步试图通过在本地任务上对本地数据或个人架构进行细调客户端参数来提高客户层的性能。这种个性化的现有方法是修剪全球模型，要么对本地客户分布进行微调。但是，这些措施的方法要么以保留重要的全球知识为代价，要么预先确定用于微调的网络层，从而导致在客户端模型中次优的全局知识的次优储存。通过彩票票证假设的开明，我们首先引入了一个假设，用于在离开其余参数冻结的同时找到最佳的客户子网络以本地微调。然后，我们使用此过程，通过此过程直接通过同时发现用于个性化的操作参数以及在培训期间的全局聚合参数，提出了一个新颖的FL框架，即FedSelect。我们表明，此方法在CIFAR-10上实现了有希望的结果。