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深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
消除无形的死亡：全球狂犬病数据的悲惨状态及其对2030年疏忽的可持续发展目标的影响
与其他被忽视的疾病一样，狂犬病的监视数据与准确描述疾病负担的需要是不足的，并且不兼容。在过去的二十年中，进行了估计全球人类狂犬病死亡的核心，结果每年14,000至74,000例。然而，模型参数的不确定性，建模方法的不一致以及全球负担研究中包含的每个国家 /地区的数据质量差异导致最近对狂犬病死亡率的巨大怀疑。缺乏数据不仅限制了狂犬病消除策略的效率和监测，而且严重降低了倡导国际资助机构支持的能力。同时，最脆弱的社区继续遭受可能通过更强大的报道来阻止的死亡。零by 30全球策略消除了2030年消除狗介导的人类狂犬病，建议特有国家采用部门间方法，综合咬合案例管理（IBCM），作为增强监视的成本效益方法。但是，IBCM的有效实施受到了有限能力，资源，知识，技能和对合规性态度等挑战的阻碍。为了解决这个问题，世界卫生组织和反对狂犬病论坛的联合会开发了几种开放式工具，以指导强大的数据收集实践中的国家控制计划，以及在线数据存储库，以实用简化报告并鼓励数据共享。在这里，我们讨论了如何最好地利用当前和未来的计划来改善现有监视工具的实施，并优先考虑有效的数据报告/共享，以优化2030年消除的进度。
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。
在线依赖状态的模型 - 误差表示...
尽管[插入强迫]对[插入偏置过程]的影响的扩增将发生在数十年的时间尺度上，但与[插入有偏见的过程]本身相关的固有时间尺度通常是在小时的顺序上。因此，原则上应该可以通过在短期天气预测模式下研究此类模型的性能来评估[插入过程]的异常值是否现实。
降低状态？许多关于量子的文章...
许多关于量子测量值的文章都以普遍的状态降低：每个量子测量都伴随着降低状态。补充材料提供了许多示例（下一页）。但是，有没有降低状态的测量值。因此，作者和教师应该避免说明降低是普遍的。要讨论这一点，我们需要两个定义：测量和降低状态。，它们在补充材料中的所有作者都隐含，有时是明确的，但有一个启发性的例外 - 爱因斯坦。测量。令Q为具有有限维状态空间的量子系统。让A代表Q的可观察a的H。算子a分别具有特征向量{a i}的正常基础，分别具有特征值{a i}。A的测量值在宏观测量设备上创建一个数字。这个数字是A a的特征值A J，其概率是Born的规则给出的A i。Q的测量状态是这封信中感兴趣的问题。状态减少。测量s的状态a。假设结果为j。，如果Q的立即测量状态是s投射到j的特征空间（归一化）（luders ul uders ula）的情况下，则会减少状态。在特殊情况下，j是非等级的，与其他所有i不同，这简直就是j。可重复性等效于状态的降低：立即对同一可观察的A的测量给出了相同的结果A j。经常使用这种状态减少的表述。有一些琐碎的反示例对普遍的状态减少。一个例子是测量光子极性，其中光子在检测器中被破坏。这是一个测量值，但是光子在任何状态均未留下。Q在测量中被破坏并不罕见。仅此一项就足以拒绝普遍的国家减少。即使Q幸存，也不需要减少状态。约翰·贝尔（John Bell）是著名的贝尔（Bell）不平等和专家加速器设计师的作者。他和Michael Nauenberg举了一个例子：他和Michael Nauenberg举了一个例子：
染色质状态在脑功能和疾病中的作用
染色质是携带DNA序列的基因组的物理底物，并确保其在细胞核中的适当功能和调节。虽然在编程的细胞过程（例如开发）过程中染色质的动力学知之甚少，但染色质在经验依赖性功能中的作用仍未得到很好的定义。积累的证据表明，在脑细胞中，环境刺激可以触发可能影响未来转录程序的染色质结构和三维（3D）组织的长期变化。本综述描述了最新发现，表明染色质在细胞记忆中起着重要作用，尤其是在维持大脑中先前活性痕迹中。受到免疫和上皮细胞发现的启发，我们讨论了潜在的机制及其对健康和疾病中经验依赖性转录调控的影响。我们通过提出染色质的整体观点作为分子底物的整体观点，以整合和同化环境信息，这可能构成未来研究的概念基础。
印度农业状态
Anjani Kumar博士是新德里南亚办事处国际食品政策研究所的高级研究员。 他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。 在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。 他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。 他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。 他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。 他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。 他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。 他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。Anjani Kumar博士是新德里南亚办事处国际食品政策研究所的高级研究员。他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。 在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。 他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。 他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。 他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。 他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。 他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。 他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。 他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。
持续改进状态的战略计划...
绩效监控和报告战略管理周期的关键组成部分是对实现战略目标的进展的监视和报告。机构开发监视和报告系统，这些系统连续收集数据并至少每年报告。但是，建议代理商更频繁地报告绩效数据（每月或每季度），以提供更多的机会来识别和解决表现不佳的措施。的结果，无论是好是坏，都应用于评估程序，并确定是否需要采取任何纠正措施。绩效信息为内部和外部政策制定者以及公众报告进度提供了基础。