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朝着比较深层生成模型的可识别性
基于目标的投资（GBI）构成了投资的方法，专注于帮助投资者通过投资组合管理[1]实现其明确定义的短期财务目标。为了表明，长期投资者可能希望在退休时达到目标财富水平。可以简单地将结果目标表示为二进制函数，以指示是否已实现了投资目标。在这种范式下，风险定义为未达到所需目标的概率。这与经典的投资组合优化方法形成鲜明对比，通常基于均值优化[2]，其中风险以价格波动为代表，上行价格和下行价格移动等效地处理。鉴于GBI需要动态响应时变特征（例如当前的财富水平和剩余时间），因此可以将其框起来，作为在不在的情况下进行连续决策的问题。因此，可以通过深度加强学习（DRL）技术自然解决。为了确保在现实世界中的高性能下，GBI框架还应考虑另一个动态：金融市场的非平稳性[3]，包括突然的政权转换。不明确，在经典投资组合优化中，Legime-
在治疗不可切除的神经内分泌肿瘤时，实现客观反应并不一定意味着比实现客观反应更长的进展时间。
最佳。它缺乏标准化，并且基于一两个放射科医生对肿瘤状态的整体印象。因此，它不适用于治疗试验或重现其他研究人员的结果。然而，我们的结果表明，非常需要对神经内分泌肿瘤反应变化更敏感的放射学反应评估系统。随着当今放射学程序的高分辨率，人们可以争辩说，用于对 RECIST 中不同总体反应组进行分类的阈值可以重新定义。例如，目标病变直径总和增加 5% 而不是 20% 可以定义进行性疾病。肿瘤密度降低作为影响