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vmfer：von Mises-fisher经验基于梯度方向的不确定性进行政策改进的不确定性
强化学习（RL）是决策问题中广泛的技术，构成了两个基本操作 - 政策评估和政策改进。提高学习效率仍然是RL的关键挑战，许多努力着重于使用合奏批评来提高政策评估效率。，当使用多个批评家时，政策改进过程中的演员可以获得不同的梯度。先前的研究将这些梯度合并在一起而没有考虑它们的分歧。因此，优化政策改进计划对于提高学习效率至关重要。本研究的重点是调查合奏批评家对政策改进引起的差异分歧的影响。我们介绍了梯度方向不确定性的概念，以此来衡量政策改进过程中使用的梯度之间的分歧。通过解决梯度之间的分歧，我们发现梯度方向不确定性较低的过渡在政策改进过程中更可靠。基于此分析，我们提出了一种称为von Mises-fisher经验重新采样（VMFER）的方法，该方法通过重新采样过渡过渡和为梯度方向不确定性较低的过渡提供了更高的信心来优化政策改进过程。我们的实验表明，VMFER显着地执行基准，并且特别适合RL中的整体结构。
进展、挑战和未来方向的系统文献综述
摘要：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在与医疗保健系统的集成方面取得了最显著的进步，但在发挥其全部潜力方面面临着诸多挑战。本系统文献综述的目的是对医疗保健领域现有的 AI 和 ML 应用进行广泛分析，重点关注诊断、预测分析、个性化医疗和行政操作。该综述确定了关键的创新和实际好处，同时还解决了基于数据隐私、算法透明度和 AI 模型中的偏见的重大限制和道德考虑。该方法涉及使用 Pub Med、IEEE Xplore、Scopus 期刊和 Web Science 对学术数据库进行广泛搜索，以使用目标关键字和布尔运算符来优化搜索结果。研究是根据明确的纳入标准纳入的，以强调过去五年以英文发表的同行评审文章。数据提取由两位审阅者独立进行，以确保准确性。研究结果显示，人工智能驱动的诊断工具和预测分析取得了长足进步。然而，它突出了关键的差距，特别是在监管框架和与现有医疗基础设施的互操作性方面。本评论强调了合乎道德和公正的人工智能应用的必要性，以便为未来的研究和政策制定提供建议。在这篇评论中，分析旨在指导医疗保健专家和政策制定者。此外，研究人员还负责整合人工智能和机器学习技术，优化患者治疗结果并提高全球医疗服务质量。
哺乳动物牛奶微生物：多样性，潜在功能和未来研究方向的来源
关于牛奶微生物组的生存能力和功能的出色问题。牛奶微生物可以来自母体胃肠道，口腔，皮肤和乳腺微生物组，以及新生儿口服和皮肤微生物组。鉴于微生物来源的种类，随机过程强烈影响牛奶微生物组的组装，但牛奶微生物组似乎受到母性进化史，饮食，环境和牛奶营养的影响。牛奶微生物来定植新生儿肠道，并产生影响生理，代谢和免疫系统发育的基因和代谢产物。有限的流行病学数据表明，早期对牛奶微生物的暴露会导致积极的长期健康结果。可以通过饮食变化来改变牛奶微生物，包括为母亲提供益生菌和益生元。牛奶替代品（即婴儿配方）可能会受益于补充益生菌和益生元，但缺乏益生菌的有用性数据，并且补充应基于证据。总体而言，在人类和模型系统之外的牛奶微生物组文献很少。我们强调了模型物种与跨哺乳动物比较研究的机械研究的必要性，以进一步了解我们对哺乳动物牛奶微生物组进化的理解。对牛奶微生物组的一项更广泛的研究有可能为动物护理提供与现场濒危物种相关的信息。
在供应链方向的永久培训大师15th宏观动物版：工程和建筑代码TCS：1975/1课程2023/24
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通过合并大小方向的大脑结构变化定量和张量多任务学习
摘要 - 预测阿尔茨海默氏病（AD）进展的机器学习（ML）技术可以极大地帮助研究人员和临床医生建立有效的AD预防和治疗策略。数据形式的单调性和医疗数据稀缺性是当前限制ML方法性能的主要原因。在这项研究中，我们提出了一种新型的基于相似性的定量方法，该方法同时考虑了脑生物标志物之间结构变化的幅度和方向关系，并将量化数据编码为第三阶张量，以解决数据形式单调性问题，然后将量张量的多任务学习模型相结合以预测AD AD Progssive。在此模型中，对每个患者的预测都被视为一项任务，每个任务共享通过张量分解获得的一组潜在因素，任务之间的知识共享可以改善模型的概括并解决医疗数据稀缺问题。该模型可用于有效预测AD积分磁共振成像（MRI）数据和AD患者在不同阶段的认知评分的进展。为了评估所提出方法的有效性，我们利用阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了广泛的实验。结果表明，所提出的模型比各种认知评分上的单项任务和最先进的多任务回归方法更准确，一致地预测AD的进展。所提出的方法可以识别患者的大脑结构变异，并将其应用于可靠地预测和诊断AD进展。
神经病学中的机器人技术应用：对最新进步和未来方向的回顾
机器人技术有可能通过为神经系统疾病的诊断，治疗和康复提供新的方法来彻底改变神经病学领域。近年来，受感应，驱动和控制系统的进步驱动的机器人技术应用的发展越来越兴趣。本审查论文概述了神经病机器人技术的最新进步，重点介绍了三个主要领域：诊断，治疗和康复。在诊断领域，机器人技术已用于开发新的成像技术和工具，以更准确，非侵入性映射大脑结构和功能。用于治疗，机器人技术已用于开发微创手术程序，包括立体定向和内窥镜方法，以及将治疗剂传递到大脑中的特定靶标。在康复中，机器人技术已用于开发辅助设备和平台，用于对神经系统疾病患者的运动和认知培训。本文还讨论了当前机器人技术对神经病学的挑战和局限性，包括需要更可靠，更精确的感应和驱动系统，更好地控制算法的发展以及人类脑中机器人干预的道德意义。最后，本文概述了机器人技术在神经病学中应用的未来方向和机会，包括将机器人技术与其他新兴技术（例如神经假说，人工智能和虚拟现实）相结合。总的来说，这篇评论强调了机器人技术改变神经病领域并改善神经系统疾病患者的生活的潜力。
方向的改变：一种使用物质策略...
在当地使用的一个重叠框架是ACES模型（12），如儿童和年轻人的情感健康和心理健康策略所示（13）。可以在图3中看到视觉概述，该图总结了不利的童年经历和不利的社区环境。不利的童年经历可能是18岁以下的年龄段的创伤经历；他们经常被归为虐待，忽视，家庭或社会功能障碍。在童年时期体验四个或多个或多个 - 与没有相比 - 显着增加了生活中健康和社会问题的风险，其中许多是下一代的危险因素（14）。这包括有问题和依赖的酒精和药物使用率更高。防止这些经历发生并支持过去创伤的人是可持续预防和改善公共卫生的关键目标。此外，已经证明了韧性和增强风险因素的来源可抵消童年不良经历的危害（15）。此外，使用这些模型的预防工作还会带来其他积极的结果。
eHealth技术在患有先天性和心脏病的儿科患者心脏运动治疗中的eHealth技术：证据和未来方向的摘要。
1美国科罗拉多州科罗拉多大学儿科系，美国科罗拉多州2，美国科罗拉多大学2号科罗拉多大学，美国科罗拉多州奥罗拉大学，美国3号贝勒医学院，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州休斯敦市，犹他州4号，美国盐湖卫生大学4，美国盐湖城，美国盐湖市，美国，美国盐湖市盐湖市，5次，美国盐湖市，北部，港口医学中心。美国威斯康星州麦迪逊市，美国麦迪逊，美国，儿童医院，堪萨斯城7儿童局部，美国密苏里州，美国，美国，休斯敦市8号，美国北部卫生部8，美国特克斯顿休斯敦，美国美国9个儿童医院，科罗拉多州，科罗拉多州，美国科罗拉多州，美国，美国，美国10个部门1美国科罗拉多州科罗拉多大学儿科系，美国科罗拉多州2，美国科罗拉多大学2号科罗拉多大学，美国科罗拉多州奥罗拉大学，美国3号贝勒医学院，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州休斯敦市，犹他州4号，美国盐湖卫生大学4，美国盐湖城，美国盐湖市，美国，美国盐湖市盐湖市，5次，美国盐湖市，北部，港口医学中心。美国威斯康星州麦迪逊市，美国麦迪逊，美国，儿童医院，堪萨斯城7儿童局部，美国密苏里州，美国，美国，休斯敦市8号，美国北部卫生部8，美国特克斯顿休斯敦，美国美国9个儿童医院，科罗拉多州，科罗拉多州，美国科罗拉多州，美国，美国，美国10个部门
用于估计传入电磁波到达方向的双波段矢量传感器
I. 引言 无线电测向仪 (RDF) 的目的是估计电磁 (EM) 源辐射的入射波的到达方向 (DoA)。RDF 可用于国防以及民用应用，如射电天文学、导航系统和救援设备 [1]。为了估计传入 EM 场的 DoA，通常使用由传感器天线的空间分布 [2] 或传感器的极化分集 [3] 产生的空间相位分集。也有人提出将这两种众所周知的方法结合起来，以提高 DoA 估计的准确性 [4]–[10]。基于空间分集的 DoA 估计包括使用单极化分布式元件阵列测量传入的 EM 场，而极化分集的使用则基于使用由六个天线组成的矢量传感器（例如三个正交电偶极子和三个正交磁偶极子）测量 EM 场分量 [11]。然而，根据 [10]、[12]–[18]，仅测量三个 EM 场分量似乎足以精确估计
CRK和CRKL作为癌症治疗的治疗靶标。 非洲生活方式的成本效益：改编糖尿病预防计划，以通过南非城市卫生工作者提供社区卫生工作者 eHealth技术在患有先天性和心脏病的儿科患者心脏运动治疗中的eHealth技术：证据和未来方向的摘要。 先天性畸形和与整合酶抑制剂在妊娠中使用相关的先兆子痫：单中心分析。 涉及MLLT10融合的结构变异与小儿急性髓样白血病的不良结局有关。
摘要：CRK和CRKL是病毒癌蛋白V-CRK的细胞对应物。CRK和CRKL在许多类型的人类癌症中过表达，与预后不良相关。此外，肿瘤细胞系中CRK和CRKL的基因敲低和敲除抑制肿瘤细胞功能，包括细胞增殖，转化，迁移，侵袭，上皮 - 间质转变，对化学疗法药物的抵抗力，以及体内肿瘤的生长和转移。相反，用CRK或CRKL的肿瘤细胞过表达可增强肿瘤细胞功能。因此，已提出CRK和CRKL作为癌症治疗的治疗靶标。然而，尚不清楚CRK和CRKL是否对各种癌症类型的肿瘤细胞功能产生明显或重叠的贡献，因为在大多数研究中已独立检查了CRK或CRKL。最近使用结直肠癌和胶质母细胞瘤细胞的两项研究清楚地表明，CRK和CRKL需要单独消融并组合以了解两种蛋白质在癌症中的不同和重叠的作用。对CRK和CRKL在肿瘤细胞功能中的个体和重叠角色的全面理解对于制定有效的治疗策略是必要的。本综述系统地讨论了CRK和CRKL在肿瘤细胞功能中的关键功能，并为靶向CRK和CRKL的新观点提供了癌症治疗中的新观点。