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脱机多任务表示增强学习
离线增强学习的最新进展（RL）（Levine等人，2020年）使用预采用的数据集为现实世界中的培训政策开辟了可能的可能性（Kalashnikov等人。，2018年； Rafailov等。，2021; Kalashnikov等。，2021），自然语言处理（Jaques等人，2019年），教育（De Lima and Krohling，2021年），电力供应（Zhan等人，2022）和医疗保健（Guez等人，2008年； Shortreed等。，2011年； Wang等。，2018年；基利安等人。，2020）。虽然大多数离线RL研究都集中在单任务问题上，但是在许多实际情况下，多个任务是相关的，并且通过利用所有可用数据共同学习多个任务是有益的（Kalashnikov等人。，2018年； Yu等。，2021，2022; Xie and Finn，2022）。在这种情况下，一种流行的方法是多任务表示学习，该代理的目的是通过在相关任务之间提取共享的低维表示功能来解决问题，然后在此通用表示上使用简单功能（例如线性）来解决每个任务（Caruana，1997; Baxter，2000）。尽管多任务表示学习取得了经验成功，尤其是在增强学习在降低样品复杂性方面的功效方面的实现（Teh等人，2017年； Sodhani等。，2021; Arulkumaran等。，2022），对其的理论理解仍处于早期阶段（Brunskill和Li，2013年； Calandriello等人。，2014年； Arora等。，2020年； Eramo和Al。，2020年；胡和al。，2021; lu和al。，2021; Pacchiano的磨坊，2022年）。虽然
脱机模仿学习与各种反事实推理
在离线模仿学习（IL）中，代理商旨在学习最佳的专家行为政策，而无需其他在线环境互动。但是，在许多现实情况下，例如机器人操纵，脱机数据集是从次优行为中收集的，没有奖励。由于稀缺的专家数据，这些代理通常会简单地记住较差的轨迹，并且容易受到环境变化的影响，因此缺乏对新环境推广的能力。要自动生成高质量的专家数据并提高代理的概括能力，我们提出了一个名为ffline i的框架，即通过进行反事实推断，并使用c oferfactual数据a u摄量（oilca）。尤其是我们利用可识别的变异自动编码器来生成反事实样本以进行专家数据增强。我们理论上分析了生成的专家数据的影响和概括的改进。此外，我们进行了广泛的实验，以证明我们的方法在两个d eep m ind c introl s uite基准测试基准上的分布性能和c ausal w orld w orld w orld w orld w orld w orld w orld基准的表现显着超过了各种基准。
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社交媒体算法如何脱机公民参与：社会心理过程的框架
许多当代社会运动已在社交媒体上策划。例如，尽管占领华尔街对经济不平等的抗议很少出现在传统媒体上，但该运动在第一天就吸引了4,300个Twitter提到的4,300个Twitter提到，很快就每小时会出现10,000至15,000个职位（DeLuca等人，2012年）。同样，在其第一篇文章的24小时内，#MeToo运动发出了53,000条推文和转发，讨论了性暴力的个人经历，极大地激发了公众对性骚扰的兴趣（Kaufman等，1991）。这种快速扩散表明，通过最低限度的努力，成本和风险，社交媒体可以在广泛到达的社交网络中快速分离用户生成的行动主义（米兰，2015年）。人们不再需要放置传单，确保财政资源或协调大规模聚会来促进和支持事业，这表明社交媒体具有巨大的潜力，可以在没有正式结构或组织的情况下实现基层运动。尽管如此，如果仅在线存在社交媒体行动主义不足以产生真正的社会变革。peo-ple可以在线讨论并表达对社会问题的支持，但是除非它们
临床肥胖症柳叶刀委员会
delphi阶段 - 讨论问题的网络研讨会和委员和客人专家（在线前 - 在线（实时）和脱机调查，指导小组和其他子委员会的脱机调查 - 捕获有关众多主题的最初取向，以了解广泛的主题，查找协议和分歧的范围，以确保疾病的范围，以下方面的范围，指导性地指导性地指导性地，以实验性地指导，并在科学方面进行了指导，并在科学方面进行了指导，并在科学方面进行了指导，并在科学方面进行了指导，并在科学方面进行了指导，并遵守范围。诊断标准的原则 - 使用前调查表的结果用于起草Delphi问卷
脱机深钢筋学习和1型糖尿病中个性化基底胰岛素控制的非政策评估
摘要 - 杂种闭环系统（也称为人造胰腺（AP））的最新进展已被证明可以优化葡萄糖控制，并减轻1型降解者（T1D）的人的自我管理负担。AP系统可以通过连续葡萄糖监测实时通信来调整胰岛素泵的基础输注速率。在深度神经网络中赋予的能力，深钢筋学习（DRL）引入了基础胰岛素控制算法的新范式。但是，所有现有的基于DRL的AP控制器都需要在代理和环境之间进行大量随机在线互动。虽然可以在T1D模拟器中进行阀门，但在现实世界临床环境中它变得不切实际。为此，我们提出了一个离线DRL框架，该框架可以完全离线开发和验证基础胰岛素控制的模型。它包括基于双重延迟的深层确定性策略梯度和行为克隆的DRL模型，以及使用拟合Q评估的非政策评估（OPE）。我们评估了由UVA/Padova T1D Simulator生成的10个虚拟成年人和10个虚拟青少年的硅数据集上提出的框架，而OHIOT1DM数据集则是一个具有12个真实T1D主题的临床数据集。在In Silico数据集中的性能表明，离线DRL算法在范围内显着增加了时间，同时将成人和青少年组的范围低于范围和时间以下。实际和估计的策略值之间的高矛式等级相关系数表示OPE的准确估计。然后，我们使用OPE来估计临床数据集上的模型性能，在该数据集中，观察到每个受试者的策略值显着提高。结果表明，提出的框架是改善T1D中个性化基底胰岛素控制的可行且安全的方法。
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