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World File Search System可比性能
诊断测试价值的综合评估框架
预期价值主张应明确与支持估计影响的可用、可信证据挂钩。有多种类型的证据，无论是独立证据还是集体证据，都可以作为诊断技术有效评估分析的适当证据支持。过度依赖随机对照试验 (RCT) 会限制可以有效调查的价值影响类型。许多诊断都是在具有可比性能的观察性研究而非 RCT 中进行评估的，因此有必要考虑各种适当的证据。AdvaMedDx 确定了多种开发证据的方法，这些方法可能被认为是 RCT 的补充或替代。已经制定了一套指南作为补充，以进一步描述这种方法对适当类型证据及其与不同价值评估的相关性。
用于下一代储能设备的钒 MXenes 材料
摘要 电池和超级电容器已成为下一代储能技术的有希望的候选者。新型二维 (2D) 电极材料的快速发展预示着储能设备新时代的到来。MXenes 是一种新型的层状二维过渡金属碳化物、氮化物或碳氮化物，由于其优异的电导率、电化学和亲水性能、大的表面积和吸引人的拓扑结构而备受关注。本综述重点介绍了使用和不使用蚀刻剂（如氢氟酸、氟化锂和盐酸）去除 MAX 相的“A”层来制备碳化钒 MXenes 的各种合成方法。目标是展示利用毒性较小的蚀刻方法来实现与传统方法制备的 MXenes 具有可比性能的 MXenes。本综述还讨论了插层对 MXene 层之间高层间距的影响以及 MXenes 作为超级电容器和电池电极的性能。最后，讨论了目前对碳化钒 MXenes 在合成、可扩展性和在更多储能设备中的应用方面的知识存在的差距。
增强++
从人类反馈中学习（RLHF）已成为一种至关重要的方法，可以通过诸如近端政策优化（PPO），直接偏好优化（DPO）等方法来使大型语言模型与人类偏好相结合，见证了快速的算法进化，增强了Oneforce One-Out Out-Out Out Ont-Out（Rloo）（RLOO），Remax，Remax，Remax和Group Oppers Policy Optimation（GRPO）（GRP）（GRPO）。我们提出了增强++，这是经典增强算法的增强变体，该变体融合了PPO中的关键优化技术，同时消除了对评论家网络的需求。增强++实现了三个主要目标：（1）简单性（2）增强的训练稳定性，以及（3）减少了计算开销。通过广泛的经验评估，我们证明，与GRPO相比，增强++在保持可比性能的同时，具有比PPO更高的计算效率表现出卓越的稳定性。该实现可在https://github.com/openrlhf/openrlhf上获得。
在压力下基于虚拟现实的紧急响应学习期间对大脑动态进行建模
摘要背景：压力会影响训练期间的学习，而基于虚拟现实（VR）操纵压力可以改善手工犯人的保留和检索性能。使用功能性近红外光谱（FNIRS）的大脑成像可以促进基于VR的自适应训练系统的发展，这些训练系统可以不断评估受训者的学习和认知状态。目的：本研究的目的是在基于VR的紧急响应训练中对与学习和检索相关的神经动态进行建模。方法：40名饲养员在VR中接受了紧急关闭训练，并随机分配给对照组或压力组。压力群体经历了压力源，包括烟雾，爆炸和爆炸阶段。两组都进行了应力记忆检索和无压力记忆检索条件。参与者的性能得分，基于FNIRS的神经活动以及前额叶皮层（PFC）和运动区域之间的功能连通性用于训练和检索阶段。结果：性能得分表明，与对照组相比，压力组的学习率较慢，但是在每个检索条件下，这两个组的表现都相似。与对照组相比，应力组表现出抑制的PFC激活。然而，在训练期间以及在检索阶段期间，PFC区域以及PFC和运动区域之间显示出更强的连通性。讨论：虽然训练期间的压力受损，但采用压力自适应神经策略（即更强的大脑连接性）与回收阶段的压力和对照组之间的可比性能相关。