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在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率拆分多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并借助AARIS支持AARIS以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无聊的无人机的发电率来最大化系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率分类的多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并从AARIS支持AARIS的支持下，以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无人自由的RSMA共同数据速率，以及无人用的IAV的发电率来最大程度地提高系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
了解临床研究中TMS-EEG的数据分析方面：一个迷你综述和开放数据集的案例研究
经颅磁刺激（TMS）产生非侵入性脑刺激，以探测大脑内神经生理过程1。tms脉冲通过将强电流流过TMS线圈绕组而引发。电流诱导电子场是一个时变的磁场，它不受阻碍地穿透头皮和头骨。和大脑中诱导的涡流可以去极化神经元。e-ebient迅速变化。TMS的脉冲持续时间短，脉冲持续时间为1-3 T，上升时间约为50-100μs，TMS具有亚毫秒的时间分辨率，可以实时调节大脑。浅表皮质层比更深的层更强烈地模拟，因为磁场的结果随距离迅速减弱，并且诱导的电子场在头部中心接近零。但是，在通过TMS应用足够的刺激强度（SI）时，诱发的动作电位可能会沿局部局部沿着同一皮质柱和其他皮质和皮层下区域内的皮质层的解剖连接传播，并可能导致整个网络2的激活2。脑电图（EEG）通过测量毫秒的时间分辨率和厘米的空间分辨率研究了大脑中的电生理动力学，通过测量突触后电位的电势差异，而不是放置在头皮2上的电极之间的动作电位的差异。TMS-EEG数据从脑电图响应中得出的数据可用作皮层中兴奋性或连通性的神经生理标记。TMS-EEG数据从脑电图响应中得出的数据可用作皮层中兴奋性或连通性的神经生理标记。与其他可以记录TMS唤起神经活动的神经影像技术（例如fMRI，近红外光谱）（NIR）和PET相比，脑电图是最成功，最常用的组合，由于其廉价和简单性与在线与TMS 2结合。TMS-EEG能够通过测量TMS脉冲对脑电图的影响以及在频域中进一步研究的相关行为效应来操纵和研究脑节律。
针对性的最大似然估计，以估算先前结核病治疗在苏丹耐药性结核病中的因果关系
多药耐药性结核病（MDR-TB）被定义为异念珠菌和利福平的感染。在全球范围内，有132222个报告了2020年的MDR-TB病例。研究表明，先前的结核病治疗和治疗中断被认为是MDR-TB的主要原因[1，2]。流行病学家将病例对照研究定义为偏见的采样设计。病例对照研究的设计着重于参数逻辑回归，以计算一组协变量的调整后的奇数比（或）。但是，为了建立因果估计人群，或应估算。流行病学家将案例控制定义为与目标人群相比患有疾病的人比例的偏见。病例对照研究的设计着重于参数逻辑回归，以计算一组协变量上的或条件。要构建因果估计，我们必须估计边缘人口或[3]。目标最大似然估计（TMLE）是一种双重鲁棒方法，使用机器学习算法来最大程度地减少偏见的风险[4]。逆概率处理权重（IPTW）是一种因果方法，用于通过创建检查治疗对暴露的影响的模拟组来调整时变的混杂因素。IPTW方法基于侵害的概率，因为混杂因素被称为倾向评分（SP）[5]。 iptw在病例对照研究中有许多缺点，因此估计器无法在有限样本中对无症状效率和效率问题提出任何主张。IPTW方法基于侵害的概率，因为混杂因素被称为倾向评分（SP）[5]。iptw在病例对照研究中有许多缺点，因此估计器无法在有限样本中对无症状效率和效率问题提出任何主张。此外，IPTW在某些阶层中通过一组协变量定义的治疗或暴露组非常罕见时发生的所谓阳性违规行为不利[6]。因此，病例对照加权TMLE（CCW-TMLE）方法提供了双重鲁棒方法来估计无偏见的参数估计。如果给定暴露和协变量的结果模型的任何预期参数或给定协变量的暴露模型是正确的[7]，则此方法是一致的。ccw-tmle需要了解结果的患病率概率，以减少偏见的设计[8]。此外，CCW-TMLE估计了各种参数，例如风险比和风险差异，这些参数在病例控制研究的传统分析中不可用。此外，TMLE可以估计边际因果效应，正确的规范和倾向评分。TMLE估计所有参数，假设每个人的暴露状态不会影响任何其他人的潜在结果。主要因果假设是没有未衡量的混杂因素。因此，已经测量了暴露和外来的常见原因[9]。在分析过程中有两种广泛的方法可以控制混杂。第一种方法是使用标准回归模型，第二种方法是遵循因果方法。标准回归模型无法在存在可能的混杂或相互作用和协变量之间的混杂或相互作用的情况下估算暴露的平均因果效应。原因是，此方法假设暴露者和混杂因素之间没有相互作用来估计池效应。更重要的是，标准回归模型无法调整时间变化
twang软件包的指南
通过估计和评估二进制，多项式和时变的倾向得分和相关权重，用于对观察数据的因果关系以及相关权重，用于支持观察数据的因果模型的一组功能和程序，用于对观察数据的因果建模，进行了加权和分析工具包。 此软件包在2004年开发。 Twang包在2012年和2020年进行了大量修订。 从版本2.0开始，Twang软件包包括改善计算效率的修订版。 为Twang的先前版本编写的代码仍应在没有修改的情况下运行。 但是，在某些情况下，Twang更新版本的结果将不再复制先前的结果。 如果用户希望从先前版本的Twang复制结果，则必须指定一个新的选项（版本=“传统”）。 本教程提供了twang的介绍，并通过说明性示例演示了其用途。 感兴趣的读者可以在https://www.rand.org/statistics/twang/tutorials.html上查看两个以上治疗组的相关教程和时间变化的治疗。 Twang支持的方法的基础是倾向得分。 倾向得分是将特定情况分配或暴露于治疗条件的概率。 Rosenbaum＆Rubin（1983）表明，知道倾向得分足以将治疗对结果的影响与观察到的混杂因素分开，只要有必要的条件。 文献中现在有许多倾向评分方法。进行了加权和分析工具包。此软件包在2004年开发。Twang包在2012年和2020年进行了大量修订。从版本2.0开始，Twang软件包包括改善计算效率的修订版。为Twang的先前版本编写的代码仍应在没有修改的情况下运行。但是，在某些情况下，Twang更新版本的结果将不再复制先前的结果。如果用户希望从先前版本的Twang复制结果，则必须指定一个新的选项（版本=“传统”）。本教程提供了twang的介绍，并通过说明性示例演示了其用途。感兴趣的读者可以在https://www.rand.org/statistics/twang/tutorials.html上查看两个以上治疗组的相关教程和时间变化的治疗。Twang支持的方法的基础是倾向得分。倾向得分是将特定情况分配或暴露于治疗条件的概率。Rosenbaum＆Rubin（1983）表明，知道倾向得分足以将治疗对结果的影响与观察到的混杂因素分开，只要有必要的条件。文献中现在有许多倾向评分方法。倾向得分具有平衡属性，鉴于倾向得分的倾向分数分布治疗案例的特征分布与控制案例的特征相同。通常尚不清楚治疗选择概率，但对它们的良好估计值可以有效地减少或消除治疗群体差异和治疗结果之间在治疗效果时的混淆。他们差异如何估计倾向得分（例如逻辑回归，购物车），目标估计（例如对处理过的人口治疗效果的影响，以及它们如何利用所得的估计倾向得分（例如层次，匹配，加权，双重稳健估计器）。我们最初开发了一个特定过程的Twang包装，即广泛的增强回归，以估计比较病例的倾向得分和加权，以估计处理过的（ATT）的平均治疗效果。但是，我们已经更新了包裹，以有意义地处理利益在于使用人口权重的情况（例如，比较和治疗案例的加权和治疗案例以估计人口平均治疗效果，ATE）。