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节能边缘计算：当Lyapunov符合分布的强化学习
摘要 - 在这项工作中，我们研究了通过边缘计算启用的流量计算的能量计算的问题。在考虑的情况下，多个用户同时竞争有限的无线电和边缘计算资源，以在延迟约束下处理经过处理的流量任务，并有可能利用所有网络节点的低功率睡眠模式。无线电资源分配考虑了细胞间和细胞内干扰，并且必须共同优化无线电和计算设备的职责周期，以最大程度地减少整体能源消耗。为了解决这个问题，我们将基本问题提出为动态的长期优化。然后，基于Lyapunov随机优化工具，我们将该法式问题与CPU调度问题和无线电资源分配问题分配为每插槽。虽然第一个可以使用快速迭代算法来最佳且有效地解决，但第二个可以使用分布式的多代理增强式学习来解决第二个算法，因为其非凸性和NP固定度。所得框架最多可实现96。基于详尽搜索的最佳策略的5％性能，同时大大降低了复杂性。与基准启发式方法相比，提出的解决方案还允许提高网络的能量效率。
在生物化学上的前列腺癌患者术后将来的术后放疗实践中的药物强化
挽救前列腺床放射疗法在前列腺切除术后对生化的前列腺癌患者中非常有效，但仍需要进行复发，并且需要改善。随机3阶段试验表明，将雄激素剥夺疗法添加到照射中的好处，但并非所有患者都受益于这种组合。临床前研究表明，针对雄激素受体，DNA修复，PI3K/AKT/MTOR途径或低氧微环境的新型药物可能有助于增加对前列腺床照射的反应，同时最小化潜在副作用。此观点综述着重于最相关的分子，这些分子可能与打捞放射疗法结合使用，并强调需要制定的策略，以提高前列腺癌患者的遗传后切除术放射疗法的效率。
车辆网络的深入强化学习技术：最新的进步和未来趋势6G
将机器学习用于6G车辆网络，以支持车辆应用服务，并广泛研究了文献中最新研究工作的热门话题。本文提供了对研究作品的全面看法，这些研究工作整合了用于车辆网络管理的强化和深入的增强学习算法，重点是车辆电信问题。车辆网络已成为重要的研究领域，因为它们的特定功能和应用（例如标准化，有效的官能管理，道路安全性和侵害）。在此类网络中，网络实体需要做出决策，以最大程度地提高不确定性的网络性能。为了实现这一目标，建议学习（RL）可以有效地解决决策问题。但是，在大型无线网络中，状态和行动空间是庞大而复杂的。因此，RL可能无法在合理的时间内找到最佳策略。因此，已经开发了深入的增强学习（DRL），以将RL与深度学习（DL）结合起来，以克服这个问题。在这项调查中，我们第一个目前的车辆网络并简要概述了RL和DRL概念。然后，我们回顾RL，尤其是DRL方法，以解决6G车辆网络中的新兴问题。我们最终讨论并突出了一些未解决的挑战以进行进一步研究。
强化学习驱动的数字孪生支持供应链决策
随着供应链环境的波动性、不确定性、复杂性和模糊性，供应链规划决策的复杂性也日益增加。因此，设计适当的决策支持系统的复杂性也在增加。出现了支持决策的新方法，数字孪生就是其中之一。与此同时，人工智能领域正在发展，包括强化学习等方法。本文探讨了创建具有强化学习功能的数字孪生的潜力。它首先提出了一个将数字孪生和强化学习统一为单一方法的框架。然后，它说明了如何在药品供应链用例中将此框架付诸实践，以做出供应和交付决策。最后，将实验结果与传统方法给出的结果进行了比较，显示了所提框架的适用性。
由早期手臂双臂强化疗法引起的变化，包括单侧脑瘫的幼儿的下肢
设计，设置和参与者这项前瞻性随机临床试验（2018年11月至2021年12月），包括2个平行组和1：1的分配，招聘在欧洲大学医院，脑瘫专业中心和自发应用在3个地点：比利时布鲁塞尔，比利时。布雷斯特，法国；和意大利比萨。匹配（包含年龄，病变类型，脑瘫原因和受影响的侧面）对随机分组。在基线（T1）后2周（T1）和基线后3个月（T2）评估了幼儿（T0）（T0）。医疗保健专业人员和主要结果评估者对小组分配视而不见。至少有23个年龄较大的儿童（每组），年龄在12至59个月中，患有痉挛性/运动障碍UCP，并且需要遵循指示。排除标准包括不受控制的癫痫发作，预定的肉毒杆菌毒素注射，计划在研究期之前或期间6个月内安排的骨科手术，严重的视觉/认知障碍或磁共振成像的禁忌症。
任期助理助理教授在值得信赖和负责的AI，优化和强化学习中的职位。
Ecole Polytechnique的计算机科学系正在招募一名任期助理教授1，从2025年9月1日开始。选定的候选人还将成为巴黎理工学院和IDIA部门的一部分。该职位是两把椅子的一部分，可信赖和负责的AI和AI，以及对移动性的运用。选定的候选人将在Lix的Orailix团队中发挥关键作用，积极地为其研究和学术活动做出贡献，尤其是在两把椅子中：值得信赖和负责任的AI和AI以及对移动性的优化。
埃塞俄比亚德布雷塔博尔综合专科医院 II 型糖尿病患者的临床惰性与强化治疗：一项基于机构的横断面研究
糖尿病是一种广泛存在、问题严重、进展迅速的慢性疾病，是全球最紧迫的健康问题，预计 2021 年将有 5.37 亿人患有该病，到 2045 年预计将达到 7.83 亿人 (1)。未经治疗的糖尿病会导致严重且可能致命的后果，包括糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 和高渗高血糖状态 (HHS)，这两种情况都需要直接就医。随着时间的推移，慢性高血糖会逐渐损害重要器官。失明、终末期肾病和截肢可能会导致微血管后果，包括糖尿病视网膜病变、肾病和神经病变 (2)。糖尿病患者发病和死亡的主要原因是大血管问题，例如外周动脉疾病、中风和心血管疾病 (CVD) (3)。此外，糖尿病患者主要集中在中低收入国家，这些国家难以获得治疗并且缺乏基础设施，使得未经治疗的糖尿病的后果更加严重 (4)。临床惰性是治疗慢性病（尤其是糖尿病）的主要和常见问题，影响着全球 4.63 亿人，其中包括 3000 多万美国成年人 (5,6)。根据临床惰性的定义，临床惰性是指无法按照指示开始或增加治疗。“临床惰性”或“治疗惰性”是用来描述糖尿病管理建议与临床实践之间的差异的术语。由于缺乏治疗强化，经历临床惰性的患者未达到循证护理目标 (7-9)。临床实践建议提倡逐步强化治疗 (TI) 直至达到血糖目标，同时频繁监测糖化血红蛋白 (HbA1c)。然而，血糖管理常常被发现不足（10、11）。糖尿病相关的临床惰性会降低预期寿命，增加疾病并发症的可能性，并导致不受控制的高血糖症发作时间延长（12-14）。将血糖水平保持在建议范围内有利于最大限度地减少糖尿病相关并发症（15）。根据一项针对 2 型糖尿病 (T2DM) 大型队列的研究，患者随访了 22
强化学习与基于规则的动态运动策略在无人机辅助网络中
摘要 - 由于蜂窝网络的资源分配不是动态的，由于意外事件，某些单元可能会遇到计划外的高流量需求。无人机（UAV）可用于提供数据卸载所需的额外带宽。考虑实时和非实时交通类别，我们的工作专门用于通过两种方法优化无人机在蜂窝网络中的位置。可以嵌入无人机中的第一个基于规则的低复杂性方法，而另一种方法则使用加固学习（RL）。它基于马尔可夫决策过程（MDP）提供最佳结果。已经考虑了无人机电池的能量和充电时间限制，以涵盖由许多细胞组成的典型细胞环境。，我们为Italia提供的米兰蜂窝网络使用了一个开放数据集，以评估两个建议的模型的性能。考虑到此数据集，MDP模型的表现优于基于规则的算法。尽管如此，基于规则的一个人需要更少的处理复杂性，并且可以立即使用任何先前数据。这项工作为在现代蜂窝网络中开发无人机部署的实用和最佳解决方案做出了显着贡献。