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生成式人工智能不断提升的标准：质量管理的未来
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颠倒 - 提升学习学习 -
摘要。无模型增强学习（RL）算法要么学习如何将状态映射到预期的奖励，要么搜索可以最大程度地提高某些性能功能的策略。基于模型的算法，旨在学习RL环境的基础模型的近似值，然后将其与计划算法结合使用。倒置强化学习（UDRL）是一种新颖的学习范式，旨在学习如何从国家和所需命令中预测行动。此任务是作为监督学习（SL）问题提出的，并已通过神经网络（NNS）成功解决。在本文中，我们研究了功能近似算法是否也可以在UDRL框架中使用。在几个流行的最佳控制基准上执行的我们的经验表明，基于树木的方法（如随机森林和极端的树木）的性能和NNS的性能一样，具有显着的好处，从而产生了固有的策略，这些政策本质上比NN更容易解释，因此为更多的透明，安全，安全和强大的，强大的，强大的RL铺平了道路。
普通眼科服务（GOS）薪酬提升
• 提高一般眼科服务 (GOS) 薪酬 • 提高社区青光眼服务 (CGS) 薪酬 • 提高注册前实习验光师主管补助金和索赔流程 • 继续专业发展 (CPD) 津贴金额 • 第一停靠港责任 • 冬季流感和 COVID-19 疫苗接种摘要 1. 本信函就以下事项提供建议： • 提高 GOS 的薪酬； • 提高 CGS 的薪酬； • 提高注册前实习验光师主管补助金金额，以及自 2024 年 4 月 1 日起由主管接任的实习验光师的索赔流程； • 验光师和眼科医生在 2023 年进行的 CPD 的 CPD 津贴金额； • 提醒您有关管理有紧急眼疾患者的“第一停靠港”责任； • 提醒一线卫生和社会护理工作者（包括社区验光执业人员）接种冬季流感和 COVID-19 疫苗。行动 2. 要求卫生委员会立即将本信备忘录复印并发送给所有人： • 其眼科名单上的验光师、眼科医生和法人团体，他们是其主办卫生委员会的负责人； • 其卫生委员会辖区内的社区验光执业机构。此致，汤姆·费里斯 牙科和验光部副主任
机器学习在 Oranta-AO 信息系统中的应用，提升动脉示波图的信息含量
引言：据世界卫生组织估计，全球有18亿人，约占全球人口的四分之一，感染了结核分枝杆菌。因此，及时诊断和鉴别诊断结核病至关重要。心血管疾病（CVD）是全球1790万人死亡的主要原因。足球是最容易受伤的运动之一。专家估计，在欧洲，50-60%的所有运动伤害以及3.5-10%的所有需要住院治疗的伤害都与足球有关。目标：利用从动脉示波图获得的指标构建有向无环图、决策树，并确定重要的附加诊断途径和指标，评估其重要性，并为患有各种疾病的个体、运动员和健康个体提供生物学解释。材料与方法：共检查了960人，包括呼吸系统疾病（137人）、心血管疾病（322人）、动脉高血压（62人）、糖尿病（38人）、缺血性心脏病（32人）、运动员（15人）和健康人（471人）。肺部疾病组包括不同复杂程度的活动性结核病患者（84人）。在测量动脉压时记录动脉示波图，并根据DV Vakulenko和LO Vakulenko的方法进行后续分析。提出了基于动脉示波图指标的决策树归纳的一些属性。结果：在慢性阻塞性肺病患者中观察到构建路线中概率值最高的，概率路径为0.54（45人）。其次是健康个体中概率为0.38的路线（443人）。第三条是活动性结核病患者的概率为0.37（83人）的路线。
共同提升健康
• 我们最新的肠道健康解决方案是释放微生物组巨大潜力的关键。我们的 Humiome® 生物产品组合采用支持和保护肠道微生物组关键支柱的生态系统方法，可提供多种科学健康益处，而不仅仅是消化健康。此外，我们的 Humiome® Post LB 成分是市场上临床研究最多的后生元，有 40 多篇科学出版物支持。 • Humiome® B2 是我们下一代结肠输送维生素，采用专有的微生物组靶向技术™ (MTT™) 提供动力，滋养微生物组以支持肠道和整体健康。 • 我们正共同推动向藻类 omega-3 的过渡，推出 life's ® OMEGA - 第一种藻类来源的 omega-3，比鱼油更具可持续性，天然含有两倍的 EPA 和 DHA。它提供相同的心脏、大脑、眼睛和免疫健康益处 - 同时随着地球人口的增长而扩大。
通讯人工智能如何提升护理质量？
人工智能在护理领域的主要优势之一是它能够快速准确地分析大量数据。在人工智能的支持下，预测分析可以帮助识别有发生并发症或不良事件风险的患者。例如，人工智能算法可以分析患者记录、实验室结果和实时监测数据，以预测败血症的可能性，这是一种需要快速干预的疾病 [2]。通过预测分析进行早期检测使护士能够采取主动措施，例如启动预防性治疗或调整护理计划，从而改善患者的治疗效果 [3]。人工智能还可以促进护理计划的个性化。通过分析来自各种来源的数据，包括患者病史、遗传信息和生活方式因素，人工智能系统可以帮助制定满足每位患者独特需求的定制护理计划。个性化的护理计划可以提高治疗效果并提高患者满意度。例如，人工智能驱动的洞察力可以建议与患者健康状况和目标相符的特定饮食调整或锻炼方案，为护士提供可与患者讨论的可操作信息 [4]。人工智能系统（如临床决策支持工具）可帮助护士做出更明智的决策。这些工具可以提供循证建议，突出潜在的药物相互作用，并根据最新的临床指南建议替代治疗方法。这种支持在必须考虑多种因素的复杂情况下尤其有价值。通过提供数据驱动的见解，人工智能可以降低出错的可能性，确保护理服务的一致性，并提高护理的整体质量 [5]。此外，护理是一项要求很高的职业，通常工作量大、时间紧迫。人工智能
提升欺诈检测：使用...
随着越来越多的人将互联网用于电子商务和其他金融交易，在线犯罪的数量无疑增加了。已经创建了机器学习算法来检测在线购买中的付款欺诈以解决该问题。这项研究对不同的元启发式优化方法进行了彻底的比较检查。这些是粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）。它们用于优化三个机器学习算法的曲线（AUC）下的接收器操作特性（ROC）区域，即X级升级，随机森林分类器和轻梯度增强机。由于研究的数据是不平衡的，因此确定的指标为ROC AUC。PSO为找到最佳解决方案提供了一致的条件。根据我们的实验，PSO在不包含种群歼灭策略的情况下，可以在不同的情况下取得最大的结果，这些情况与GA不同，这是找到最佳解决方案的一致条件。如果不包括人口歼灭策略，PSO可以在各种情况下取得最大的成果。调查结果表明，随机森林分类器在高参数调谐过程之前和之后提供了最高的ROC AUC值，使用PSO时得分为88.69％。