东京,2022 8)Nuninga,J。O.,Mandl,R。C. W.,Froeling,M。等。:血管性水肿与神经可塑性,随着电动性治疗后海马体积增加的神经相关性。大脑刺激,13 (4);1080 - 1086,2020 9)Oltedal,L.,Narr,K。L.,Abbott,C。等。:电击疗法后人类海马的体积和临床反应。Biol Psychiatry,84 (8);574 - 581,2018)Osler,M.,Rozing,M.P.,Christensen,G.T。等。:电气 - 情感障碍患者的野性治疗和痴呆症风险:一项队列研究。Lancet Psychiatry,5 (4);348 - 356,2018)Ottosson,J。O.,Fink,M。:电动性治疗中的伦理学。Routledge,纽约,2004年12月12日,O。T。,Argyelan,M.,Narr,K。L.等。:通过电击疗法引起的大脑变化广泛分布。Biol Psychiatry,87 (5);451 - 461,2020 13)Santarelli,L.,Saxe,M.,Gross,C。等。:河马的要求 - 校园神经发生对抗抑郁药的行为影响。Science,301 (5634);805 - 805 - 809,2003)Schloesser,R。J.,Orvoen,S.,Jimenez,D。V.等。:抗抑郁药 - 类似电击性癫痫发作的作用,需要在抑郁症的神经内分泌模型中成年神经o -g senesis。大脑刺激,8
研究顺序测量对于量子理论的基础方面和量子技术的实际实现都至关重要,这两种应用都可以通过将量子工具串联成一定长度的序列来抽象地描述。一般来说,在序列中任何给定步骤的工具选择都可以根据所有先前工具的经典结果有条件地进行选择。对于序列中的两个工具,我们认为有条件的第二个工具是将第一个工具后处理为新工具的有效方法。这类似于如何通过使用随机矩阵对其结果进行经典随机化,将由正算子值测度 (POVM) 描述的测量后处理为另一个测量。在这项工作中,我们研究了工具的后处理关系及其在其等价类上诱导的偏序。我们描述了这个顺序的最大元素和最小元素,给出了不同类型工具之间后处理的示例,并绘制了其中一些工具的后处理与其诱导的 POVM 之间的联系。
摘要:阅读障碍在同侧偏盲中很常见,被称为偏盲阅读障碍 (HD)。现有的治疗方法已显示出阅读速度、准确性和阅读过程中眼球运动的改善。然而,人们对这些治疗对日常生活中功能性阅读相关任务的转移效应知之甚少,例如阅读电话号码、查找打字错误或文本记忆。此外,人们对症状负荷和重返工作岗位的影响知之甚少。在这里,我们研究了一种新的阅读疗法,该疗法包含三种不同的方法——浮动文本、单词的快速连续视觉呈现 (RSVP) 和移动窗口技术——并评估了它们的疗效。27 名慢性 HD 患者在治疗前和治疗后几个月内接受基线设计治疗,中间有无治疗间隔。在四个时间点用一系列阅读测试和一份关于主观症状负荷的问卷来评估 HD。患者在几周内接受了所有三种阅读疗法。结果显示,在治疗期间,所有指标均有显著而稳定的改善。接受治疗的患者中约有 63% 在治疗后重返工作岗位。我们得出结论,我们新颖的 HD 治疗方法可广泛且持久地改善阅读能力,并扩展到功能性阅读任务,减轻症状负担,大多数患者都能够重返工作岗位。
希尔伯特空间中的离散结构在寻找量子测量的最佳方案中起着至关重要的作用。我们解决了四维空间中是否存在一组完整的五个同纠缠相互无偏基的问题,从而提供了一个明确的分析构造。构成这种广义量子测量的这 20 个纯态的约化密度矩阵形成一个正十二面体,内接于半径为 ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi 3 = 20 p 的球体,位于半径为 1 = 2 的布洛赫球内。这样的集合形成一个混合态 2 设计——一组离散的量子态,其特性是任何密度矩阵的二次函数的平均值等于整个混合态集关于平坦希尔伯特-施密特测度的积分。我们建立了混合态设计需要满足的必要和充分条件,并提出了构建它们的一般方法。此外,还表明复合希尔伯特空间中投影设计的部分迹形成混合状态设计,而投影设计元素的退相干产生经典概率单纯形中的设计。我们确定了一个独特的两量子比特正交基,使得四个简化状态均匀分布在布洛赫球内并形成混合状态 2 设计。
图 1:动态 BH3 分析可预测不同 RMS 细胞系的化疗敏感性。(A)CW9019 细胞与治疗剂孵育 36 小时后 DBP 测定的结果。以 ∆% priming 表示的结果表示与对照细胞相比引发的增加。(B)CW9019 细胞与化疗剂孵育 96 小时后 Annexin V 和碘化丙啶/DAPI 染色和 FACS 分析导致细胞死亡。(C)RD 和 RH4 细胞与治疗剂孵育 36 小时后 DBP 测定的结果。以 ∆% priming 表示的结果表示与对照细胞相比引发的增加。(D)RD 和 RH4 细胞与化疗剂孵育 96 小时后 Annexin V 和碘化丙啶/DAPI 染色和 FACS 分析导致细胞死亡。 (E) 左图显示 36 小时时 ∆% 启动和 96 小时时 % 细胞死亡之间的相关性。右侧显示接收者操作特征曲线分析。值表示至少三次独立实验的平均值 ± SEM。** p<0.01 和 * p<0.05。
1. 解决基于人工智能的基本问题。2. 定义人工智能的概念。3. 将人工智能技术应用于实际问题以开发智能系统。4. 在实施智能系统时,从一系列技术中进行适当选择。第一单元简介:人工智能问题概述,人工智能问题为 NP、NP 完全和 NP 难题。强与弱、整洁与邋遢、符号与亚符号、基于知识和数据驱动的人工智能。第二单元搜索策略:问题空间(状态、目标和运算符)、通过搜索解决问题、启发式和知情搜索、最小-最大搜索、Alpha-beta 剪枝。约束满足(回溯和局部搜索方法)。第三单元知识表示和推理:命题和谓词逻辑、解析和定理证明、时间和空间推理。概率推理、贝叶斯定理。全序和偏序规划。目标堆栈规划、非线性规划、分层规划。单元 IV 学习:从示例中学习、通过建议学习、基于解释的学习、解决问题中的学习、分类、归纳学习、朴素贝叶斯分类器、决策树。自然语言处理:语言模型、n-gram、向量空间模型、词袋、文本分类。信息检索。单元 V 代理:代理的定义、代理架构(例如,反应式、分层式、认知式)、多代理系统 - 协作代理、竞争代理、群体系统和生物启发模型。智能系统:表示和使用领域知识、专家系统外壳、解释、知识获取。关键应用领域:专家系统、决策支持系统、语音和视觉、自然语言处理、信息检索、语义网。教科书:
解决基于人工智能的基本问题。 定义人工智能的概念。 将人工智能技术应用于实际问题以开发智能系统。 在实施智能系统时,从一系列技术中进行适当选择。 第一单元简介:人工智能问题概述,人工智能问题为 NP、NP 完全和 NP 难题。强与弱、整洁与邋遢、符号与亚符号、基于知识和数据驱动的人工智能。 第二单元搜索策略:问题空间(状态、目标和运算符)、通过搜索解决问题、启发式和知情搜索、极小最大搜索、Alpha-beta 剪枝。约束满足(回溯和局部搜索方法)。 第三单元知识表示和推理:命题和谓词逻辑、解析和定理证明、时间和空间推理。概率推理、贝叶斯定理。全序和偏序规划。目标堆栈规划、非线性规划、分层规划。单元 IV 学习:从示例中学习、通过建议学习、基于解释的学习、解决问题中的学习、分类、归纳学习、朴素贝叶斯分类器、决策树。自然语言处理:语言模型、n-gram、向量空间模型、词袋、文本分类。信息检索。单元 V 代理:代理的定义、代理架构(例如,反应式、分层式、认知式)、多代理系统 - 协作代理、竞争代理、群体系统和生物启发模型。智能系统:表示和使用领域知识、专家系统外壳、解释、知识获取。关键应用领域:专家系统、决策支持系统、语音和视觉、自然语言处理、信息检索、语义网。
简介 规划验证问题就是确定给定的规划是否是规划问题的解决方案。由于该问题的研究可能有助于规划研究,因此在过去十年中引起了越来越多的关注。例如,在国际规划竞赛 (IPC) 中,独立的规划验证者对于验证参与规划者是否制定了正确的规划至关重要。最近,有几项研究探索了在人机交互中部署规划验证技术的可能性。例如,Behnke、H¨oller 和 Biundo (2017) 指出了计划验证与混合初始规划 (Myers 等人,2003) 之间的联系,其中规划器应根据用户的变更请求迭代调整其输出计划,计划验证也可以看作是规划域验证的一种方法 (Lin 和 Bercher,2021、2023;Lin、Grastien 和 Bercher,2023),即决定规划域是否正确建模,其中计划作为测试用例给出,该计划应该是规划问题的解决方案,验证失败表明该域存在一些缺陷。在本文中,我们考虑分层任务网络 (HTN) 规划中的计划验证问题 (Erol、Hendler 和 Nau,1996;Geier 和 Bercher,2011;Bercher、Alford 和 H¨oller,2019)。我们特别关注一类特殊的 HTN 规划问题,即全序 (TO) HTN 规划问题,该问题在 HTN 规划中发挥着重要作用,事实证明 TO 规划问题基准数量远远超过偏序 (PO)
摘要目的本研究旨在研究中国2型糖尿病(T2DM)患者的风险,益处和其他治疗属性的偏好,当时选择二线抗高血糖医学。方法使用对T2DM患者进行的面对面调查进行了假设的抗杂化药物剖面的离散选择实验。使用七个属性描述了药物剖面:治疗疗效,低血糖风险,心血管益处,胃肠道(GI)不良事件,体重变化,给药方式和自付费用。参与者通过比较属性在药物概况之间选择。数据。使用潜在类模型(LCM)探索了样本中的偏好异质性。结果总共来自五个主要地理区域的3327名受访者完成了调查。治疗疗效,低血糖风险,心血管益处和胃肠道不良事件是所测量的七个属性中的主要问题。体重变化和给药方式的关注点较小。关于MWTP,受访者将支付236.1日元(36.6美元)的抗高血糖药物,HBA1C的功效降低了2.5%,而他们愿意接受3公斤的体重增加,只有在他们获得3千克的体重增加的情况下,他们才获得赔偿金56.7日元(8.8美元)。LCM确定了以下四个未观察到的亚组:锥虫恐惧症,以安全性为中心的心血管效益,以安全性为中心,以功效为中心且具有成本敏感性。受访者愿意接受低血糖风险(MAR = 15.9%)的相对较大的增加,以提高从中级(1.0%)到高(1.5%)的治疗疗效。T2DM的结论患者优先考虑免费的自由装备成本,最高效力,没有降低血糖风险和心血管益处在体重变化和给药方式上。患者中存在极大的偏好异质性,应在医疗保健决策过程中考虑到这一点。
Katia Grillone(意大利Catanzaro的Magna Graecia)Serena Ascrizzi(意大利卡塔萨罗大学的Magna Graecia)Paolo Cremaschi(计算生物学研究中心,意大利人类技术研究中心)意大利的人类technopole罗伯塔·罗卡(Roberta Rocca)(意大利卡塔扎罗大学的麦格纳·格雷西亚(Magna Graecia))Caterina riillo(意大利卡塔萨罗大学的Magna Graecia)Francesco Conforti(意大利Cosenza,Cosenza,Annunziata Hospital) Ele caracciolo(意大利卡坦扎罗大学的Magna Graecia大学)Stefano Alcaro(意大利卡塔萨罗的Magna Graecia” Bruno Pagano(那不勒斯大学)费德里科二世大学,意大利) Antonio Randazzo(那不勒斯费德里科二世大学,意大利) Pierosandro Tagliaferri(大希腊大学,意大利) Francesco Iorio(人类科技城,意大利) Pierfrancesco Tassone(大希腊大学,意大利)