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World File Search System和元
元分析数据提取技巧
T – 研究类型（系统评价、队列研究、RCT 或病例对照） 我上面给出的 PIRT 示例将具有以下 PICOTT： P – 门诊患者 I – B 型利钠肽 (BNP) 或 N 末端片段原 B 型利钠肽 (NT-ProBNP) 的即时检测 C – 超声心动图、临床检查或两者结合 O – 心力衰竭 T – 诊断 T – 系统评价 另外，对于系统评价，有 PICOTS 缩写： P – 人群/问题 I – 干预（广义） C – 比较 O – 结果 T – 时间范围 S – 设置 在对预测模型性能进行系统评价的背景下，PICOTS 是 P – 将使用预测模型的人群 I – 预测模型 C – 竞争模型 O – 验证模型的结果 T – 时间范围，用于预后模型 S – 设置 其他人仍然使用 PICO但根据问题的类型改变其元素。所有上述缩写都旨在帮助定义临床问题。定义明确的问题将为文献检索提供明确的重点，更有可能提供有用的答案并确保研究资源得到充分利用。
SDG 指标元数据
对于某些原因和某些地区，死因估计的不确定性范围很大。高死亡率地区的数据缺口和局限性进一步表明，在解释全球比较死因评估时需要谨慎，并且需要增加对人口健康测量系统的投资。在样本登记系统、人口监测系统和家庭调查中使用口头尸检方法可以为没有良好死亡登记系统的人群提供一些死因信息，但在验证和解释这些数据以及评估与潜在死因诊断相关的不确定性方面仍然存在相当大的挑战。在拥有高质量死亡登记系统的国家，在 COVID-19 大流行期间，经认证为非传染性疾病的死亡人数有所增加。这可能是 COVID-19 死亡人数真实增加和错误分类的结合。NCD 死亡人数也可能被错误归类为 COVID-19。在监测系统薄弱的国家，人们对大流行期间 NCD 死亡率的变化知之甚少。因此，这些年的估计值特别不确定。4.c. 计算方法 (DATA_COMP)
元逆约束增强...
逆增强学习（IRL）由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性，因此一直在接受大量的研究工作，这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中，约束无处不在，与一组约束相比，奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为（Malik等，2021）。因此，提出了逆约束强化学习（ICRL）以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前（Fu等，2018; Imani＆Ghoreishi，2021）和ICRL（Scobee＆Sastry，2019年）可以在不受约束的环境中学习奖励功能，或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战，提出了分布式ICRL（Liu＆Zhu，2022）来学习专家的奖励功能和约束。在本文中，我们遵循（Liu＆Zhu，2022）中的ICRL的定义，这意味着学习专家的奖励功能和约束。
基准元启发式优化
问题，使用局部优化技术通常不足以解决此类问题。搜索受初始点的影响很大，并且不能保证全局最优。 B.全局优化 最近，更复杂的方法集中在全局优化上，即在所有可行邻域中搜索最小的目标值。设计了各种各样的全局优化方法，未来很多年还会引入更先进的技术或方法。 1975 年首次提到全局优化 [ 2 ]。现在几十年后，优化问题已经成熟，一些旨在解决某些问题的方法效果最好。因此，在本实验中，我们将比较多种不同的方法。 III.文献综述 A.遗传算法 计算机模拟进化是一个想法，由 Barricelli 于 1954 年付诸实践，就在艾伦图灵提出具有学习能力的机器四年后。[ 3 ] 遗传算法 (GA) 这个名字本身来自于它模仿进化生物学技术的事实。
人工智能多目标元学习
元学习已经成为许多机器学习问题的强大工具。在为现实世界应用设计学习模型时需要考虑多种因素，具有多种目标的元学习引起了很多关注。但是，现有作品要么将多个目标结合到一个目标中，要么采用进化算法来处理它，在这种算法中，前者的方法需要支付高计算成本来调整组合系数，而后一种方法在计算上是沉重的，并且无法集成到基于梯度的优化中。为了减轻这些局限性，在本文中，我们旨在提出一个基于通用梯度的多目标元学习（MOML）框架，并在许多机器学习问题中进行了应用。特别是，MOML框架以多个目标作为多目标双级优化问题（MOBLP）制定了元学习的目标函数，其中高级子问题是解决了元元素的几个可能构成可能构成目标的目标。与现有作品不同，在本文中，我们提出了一种基于梯度的算法来解决MOBLP。特别是，我们通过分别通过梯度下降方法和基于梯度的多目标优化方法交替求解了基于第一个梯度的优化算法。从理论上讲，我们证明了收敛性，并对拟议的基于梯度的优化算法提供了非渐近分析。MOML的源代码可在https：// github .com /baijiong -lin /moml上找到。从经验上讲，广泛的实验证明了我们的理论结果合理，并证明了提出的MOML框架对不同学习问题的优越性，包括很少的学习，领域适应性，多任务学习，神经结构搜索和增强学习。
