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联合近距离空中支援 - NDU Press
领导者培养是首要任务 我常说，面对变化，我们必须做好一件事，那就是人才。我们的男女同胞是我们最大的力量，我坚信，把他们培养成明天的伟大领导者是对我们未来最好的投资。当我们的组织结构不完善、技术不足、培训不达标、指导不及时时，领导力将帮助我们渡过难关。我们的国家需要创新的领导者，他们能够思考复杂的问题，并超越我们的对手。我们需要能够协调环境、不确定性和意外情况的专业人士。我们需要重视那些寻求和接受适应性的人。这些领域的领导者培养是我们的决定性优势。我们如何做到这一点，要从一个人做起，从一次次的接触开始。这就是我们如何将自己的榜样、经验和才能直接、亲自地投资于他人。
cabozantinib用于HCC治疗，从临床回到实验模型
肝细胞癌（HCC）是全球与癌症相关死亡率的第四个主要原因。早期HCC患者可以通过手术切除或肝移植成功治疗。然而，HCC通常的晚期诊断可以排除治疗性治疗，而全身疗法是无法手术患者的唯一可行选择。Sorafenib是一种口服的多次次激酶抑制剂，是一种全身疗法，旨在治疗患有高级HCC但有限的好处的患者。因此，已经开发出了新药来克服索拉非尼的抵抗并改善患者的预后。一种新的有前途的策略是使用C-MET抑制剂，例如Cabozantinib，因为C-MET的激活发生在多达40％的HCC患者中。尤其是，Cabozantinib与检查点抑制剂Atezolizumab结合使用，目前正在接受HCC的第三阶段临床试验，结果急切地期待。在此，我们总结并审查了批准治疗晚期HCC的药物，主要关注Cabozantinib的临床和临床前效率评估。此外，我们还报告了有关HCC的基于Cabozantinib的组合疗法，Cabozantinib治疗的当前障碍以及基于Cabozantinib的HCC治疗的未来方向的可用临床前数据。
suppodular增强学习
在加强学习（RL）中，国家的奖励通常被认为是增加的，并且按照马尔可夫的假设，它们独立于先前访问的状态。在许多重要的应用中，例如覆盖范围控制，实验设计和信息性路径计划，奖励自然会降低回报，即鉴于以前访问过的类似状态，其价值会降低。为了解决这个问题，我们提出了subsodular rl（s ub rl），该范式旨在优化通过捕获降低回报的subsodular Set函数模拟的更通用的，非添加的（和历史依赖的）奖励。不幸的是，即使在表格设置中，我们也表明，所产生的优化问题很难近似。是出于贪婪算法在经典次次优化方面的成功的动机，我们提出了S ub po，这是一种基于政策梯度的简单梯度al-gorithm，用于S ub rl，通过贪婪地最大化边际增长来处理非增长的重新奖励。的确，在基础马尔可夫决策过程（MDP）的一些假设下，s ub po恢复了子模块的最佳常数因子近似值。此外，我们得出了一种自然政策梯度方法，即使在大型州和行动空间中，也可以在本地优化S UB RL实例。我们通过将S UB PO应用于生物多样性监测，贝叶斯实验设计，信息路径计划和覆盖范围最大化等多种应用来展示我们的方法的多功能性。我们的结果证明了样本效率以及对高维状态行动空间的可伸缩性。