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深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格
潜在的Schrödinger桥扩散模型...
本文旨在对当前分化模型进行全面的理论分析。我们利用潜在空间中的schr odinger桥的不同模型引入了一种新颖的生成学习方法，作为该领域中理论上的框架。我们的方法是从编码解码器架构的预训练开始，该数据源自可能与目标分布不同的分布，从而通过利用预先存在的大型模型来促进大型样本量的适应。随后，我们利用Schr odinger桥框架在潜在空间内开发了一个不同的使用模型。我们的理论分析涵盖了通过潜在的Schréodinger桥梁消化模型来建立学习分布的端到端错误分析。特别是我们控制生成的分布与目标分布之间的二阶Wasserstein距离。此外，我们获得的收敛速率是尖锐的，有效地减轻了维度的诅咒，从而对盛行的分歧模型提供了强大的理论支持。
用活动理论供应链活动中的理论区块链
本文通过采用活动理论镜头来提供新鲜和新颖的观点，解决了区块链和供应链研究中缺乏理论基础。现有的基于区块链的供应链研究通常是理论上的。理论上的人通常依赖于预测理论。与现有研究不同，我们提倡研究新兴技术的解释理论，从而采用活动理论来理论和解释区块链介导的供应链活动。基于案例小插曲，我们说明了活动理论如何推动新见解。这种方法强调了活动理论如何在区块链和供应链的研究中特权扩展或新见解。这项工作为基于理论的研究基础奠定了区块链和供应链领域的基础，这有助于信息系统中的活动理论和区块链研究的发展。它还为未来的研究人员提供了宝贵的指导，尤其是那些使用活动理论镜头探索技术相关的研究的研究人员。
麻醉自动化——人工智能会取代临床医生吗
除了提供大量潜在益处之外，麻醉领域日益增长的计算机化也带来了一些需要仔细考虑的挑战。在临床上，文献中概述的关键关注领域包括工作流程中断、临床医生技能萎缩和直接伤害患者 [5,9]。从伦理角度来看，一个主要问题是，面对机器学习对临床数据的需求以及新兴技术与相应法规之间固有的延迟，患者隐私遭到侵犯 [7,9]。这种担忧不仅仅是理论上的——2014 年 FDA 发布的一份健康 IT 报告指出，该组织仅旨在对 CDS 应用的少数几个领域建立密切监督，而许多领域则无人监督 [10]。由于许多问题尚未得到解答，确保将 AI 最佳地整合到我们的医疗保健系统中的过程需要周密的规划和不断的重新评估。
带状疱疹疫苗 (Shingrix®) RMP 摘要
pIMD 是不良事件的一个子集，包括自身免疫性疾病和其他炎症和/或神经系统疾病，这些疾病可能有或可能没有自身免疫病因。pIMD 被认为是所有含有佐剂系统（即佐剂组合）的疫苗的理论风险。除了遗传因素外，环境触发因素（特别是病毒、细菌和其他传染性病原体）也可能在 pIMD 的发展中发挥重要作用 [Wraith，2003]。这引发了关于此类疾病是否也可能由疫苗引发的争论，特别是基于它们可能对免疫系统调节的影响以及可能（但只是理论上的）担心它们可能在易感人群中诱发不必要的免疫过程。科学文献中描述了与疫苗接种（佐剂和非佐剂）时间相关的自身免疫性疾病病例报告。这些报告中的大多数都涉及针对病毒性疾病的疫苗。疫苗可能诱发自身免疫性疾病的机制通常是根据疫苗所针对的传染原的已知能力推断出来的 [Tavares Da Silva, 2013]。
深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格
在 IBM 量子处理器上使用 QSVM 进行乳腺癌检测的演示
支持向量机 (SVM) 是最流行的机器学习 (ML) 方法之一，由于其在从复杂乳腺癌数据集中检测关键特征方面具有独特优势，被广泛用作乳腺癌检测的首选方法。量子支持向量机 (QSVM) 利用量子力学的力量，以理论上的加速优势提高经典支持向量机 (SVM) 算法的性能。然而，它仍然存在噪声中型量子计算 (NISQ) 中的大误差问题和硬件限制。因此，我们提出了一种具有测量误差缓解功能的量子核估计方法，并首先在 IBM 量子处理器上使用威斯康星乳腺癌数据库对其进行测试。实验结果表明，与最先进的模型相比，我们可以在解决此类二元分类问题的准确率上实现显着的性能提升，这表明未来设计和实现具有量子优势的机器学习算法具有巨大的潜力。
数字上的纠缠和纠缠动态...
图1：IBM设备的速度和纠缠肾熵。（a）在量子淬灭的情况下，在tfim的两个扭结子空间内的域壁位置的实时动力学，没有和额外的纵向范围H z。在这里，l = 101，h x = 0。5，初始状态是铁磁性的，中间有单个旋转旋转。对于H Z = 0，可以看到游离颗粒的光锥结构。对于固定情况，H z = 0可观察到两个速度，初始速度（虚线）等于自由情况，并且在更长的时间内等于介子速度（实心）。（b）在IBM量子计算机上测量的两个速度的比较（h x = 0。5和l = 9）在缓解错误后，根据理论上的预测。显示的错误条是获得的一系列速度的标准偏差，在供应材料中提供了更多详细信息。（c）从全局量子淬灭到TFIM后的一半链二阶R´enyi熵的随机测量数据中的数据，其在状态L
新教育政策对印度经济的影响
iv。文学综述尼基尔·戈文德（Nikil Govind）（2019）Aithal P.S，Shybhrajyotsnaeaithal（2019）分析了积极和消极的一面，并建议进一步改善教育政策。Aithal Sreeramana和Aithal Shubhrajyotsna（2020），这项研究工作涵盖了1986年宣布的早期教育政策的重点，以及与当前的新教育政策的联系。本文还研究了NEP中提出的创新实践，以及如何使用其优点实施它们。这项研究还涉及新教育政策对教师教育，专业教育和私人机构的影响。最后提出了理论上的建议，以有效实施新的教育政策K. Meenakshi Sundaram博士（2020年），该文章在1986年国家教育政策与2020年国家教育政策之间进行了比较研究。这项研究的发现表明，NEP 2020强调了多学科方法，特别是与NEP 1986相比，学生的整体发展更为广泛。
三阴性乳腺癌的实际分类
三阴性乳腺癌（TNBC）不是一种独特的疾病，包括具有明显的组织病理学，转录和基因组异质性的多个实体。尽管进行了几项努力，但转录组和基因组分类仅仍然是理论上的，大多数患者正在接受化学疗法治疗。在包括PIK3CA和AKT在内的潜在靶向基因的驱动因素改变，已在TNBC亚型中鉴定出来，促使实施生物标志物驱动的治疗方法。然而，迄今为止，基于生物标志物的治疗以及基于免疫检查点抑制剂的免疫抑制剂的免疫疗法提供了对比和有限的结果。因此，对基因组和免疫情境的更好表征，以及对TNBC的基础，以及在转移性疾病中学到的经验教训为早期环境的翻译将改善患者的结果。强烈保证了多词技术，生物计算算法，最小残留疾病监测和新型临床试验设计的测定法，为TNBC患者铺平了个性化抗癌治疗的道路。