XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System先验
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√
带有解剖学先验的引导变压器
摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物，也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外，还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准，尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法，以进行这种形态计量分析。从本质上讲，当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此，肌肉分割算法不能依靠外观，而只能依靠参观提示。然而，这种轮廓很难检测到，它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战，我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法，结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型，我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验，这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
基于先验知识的深度学习填补空白......
简介：推测血管来源的腔隙，也称为腔隙性梗塞，对于评估脑小血管病 1 和痴呆症等认知疾病 2 非常重要。然而，由于腔隙规模小、稀疏且模仿，从图像数据中对腔隙进行目视评级具有挑战性、耗时且依赖于评级者。虽然自动算法的最新发展已证明可以在保持灵敏度的同时更快地检测出腔隙，但它们也显示出大量的假阳性 3,4 ，这使得它们不适合用于临床实践或大规模研究。在这里，我们开发了一个新颖的框架，除了检测腔隙之外，还可以输出分类负担分数。该分数可以提供更实用的腔隙存在估计，从而简化并有效加速腔隙的成像评估。我们假设检测和分类分数的结合会使程序对噪声标签的敏感度降低。
superior Healthplan先验授权列表
药物使用障碍门诊神经心理/心理测试经颅磁刺激（TMS）和电吸收治疗（ECT）强化门诊计划（IOP）服务（心理健康/药物使用障碍）部分住院计划（PHP）服务（心理健康/药物使用障碍）（INCERTION NESTION CENTRAIT（INDICAL SAMENTIAL CARTION）（INCERTION SERTION）（INCERTION SERVITAD）（INCERTION SERTANITAR）（RTC）替代（RTC）替代（RTC）替代（RTC） TO：生物学和某些生物仿制药化学疗法和支持护理药物基因治疗具有杂项计费代码的可注射药物治疗药物静脉免疫球蛋白可注射的可注射药物用于眼科治疗的可注射药物使用委托书：某些提供者的培训剂是先前的授权。有关特定要求和/或排除条件，请参考在线电子PA工具。
肿瘤学 - Zydelig先验授权策略
确定。c Igna n nition f ormulary c超大：o verview zydelig是一种磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）抑制剂，用于与Rituximab在RITUXIMAB中的患者中相结合的患者，用于复发慢性淋巴细胞性白细胞（CLL），该患者与Rituximab相结合。1使用的限制：不建议使用Zydelig，也不建议对任何患者进行一线治疗，包括CLL，小淋巴细胞淋巴瘤（SLL），卵泡淋巴瘤（FL）和其他顽固的非霍奇金淋巴瘤。Zydelig尚未指示，不建议与Bendamustine和Rituximab结合使用，或与利妥昔单抗结合使用，用于治疗FL，SLL和其他惰性非霍奇金淋巴瘤的患者。1指南Zydelig在国家综合癌症网络（NCCN）的指南中进行了讨论：
具有对比学习和扩散先验的 fMRI 到图像
我们提出了 MindEye，一种新颖的 fMRI 到图像方法，用于从大脑活动中检索和重建所看到的图像。我们的模型包含两个并行子模块，专门用于检索（使用对比学习）和重建（使用扩散先验）。MindEye 可以将 fMRI 大脑活动映射到任何高维多模态潜在空间，如 CLIP 图像空间，从而能够使用接受来自该潜在空间的嵌入的生成模型进行图像重建。我们使用定性的并排比较和定量评估，将我们的方法与其他现有方法进行了全面比较，并表明 MindEye 在重建和检索任务中都达到了最先进的性能。特别是，即使在高度相似的候选图像中，MindEye 也可以检索出精确的原始图像，这表明它的大脑嵌入保留了细粒度的图像特定信息。这使我们能够准确地从 LAION-5B 等大型数据库中检索图像。我们通过消融证明，Mind-Eye 的性能优于以前的方法，这得益于专门用于检索和重建的子模块、改进的训练技术以及具有更多数量级参数的训练模型。此外，我们还表明，通过使用 img2img，MindEye 可以更好地保留重建中的低级图像特征，并使用单独的自动编码器进行输出。所有代码均可在 GitHub 上找到。
二甲双胍ER先验授权，具有数量限制
基于患者的已知临床特征和处方药的已知特征是无效的；或对患者遵守护理造成重大障碍；或使合并症恶化；或降低患者在日常活动中实现或保持合理功能能力的能力；或引起不良反应或造成身体或精神伤害或VII。至少一种非靶向的通用二甲双胍ER产品不在
患者的抗精神病药物先验授权表18 ...
处方者专业：精神科医生和其他具有心理药理学专业知识的提供者。基线以及随后的评估和监视将完成（例如CMP/CBC，代谢监测的基线评估 - 高血糖/糖尿病，血脂异常，体重和/或CYP450药物相互作用）。抗精神病药物治疗对该患者的好处大于风险，并验证此表格上提供的信息是否正确而准确。如果请求是对Lybalvi®：BMI≥18的请求，并且患者的过去或目前使用奥氮平。如果请求是对Cobenfy®的要求：提供者必须计划逐渐减少当前的抗精神病药物，并完整的基线以及随后对心率的监测。氯氮平将在启动Cobenfy®之前停止。
随时随地竞争性强化学习与策略先验
本文研究了任何时间竞争性马尔可夫决策过程（A-CMDP）的问题。现有在受约束的马尔可夫决策过程（CMDP）上的现有作品旨在优化预期的奖励，同时将预期成本限制在随机动态上，但是特定情节中的成本仍然不令人满意。相比之下，A-CMDP的目标是优化预期的奖励，同时保证任何情节的每轮有限成本与之前的政策。我们提出了一种新算法，称为任何时间竞争力的增强学习（ACRL），可以保证任何时间的成本限制。遗憾的分析表明，该政策渐近与任何时间竞争性约束下可获得的最佳奖励匹配。有关碳智能计算的应用实验，可以验证ACRL的奖励性能和成本约束保证。