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基金会实习生药剂师评估活动和工具指南
4级 - 确实可以在复杂但定义的情况下独立且一致地行动。当学员药剂师反复，可靠地展示了复杂，熟悉或日常情况中的学习成果时，就提供了此级别的证据。评估可能需要观察到的结构化临床检查（OSCE）或其他观察到的评估。第3级 - 显示如何证明它们可以在模拟环境或现实生活中执行。评估可能包括客观的结构化临床检查（OSCE）和其他观察到的评估；模拟患者评估；设计，进行并报告实验；分发测试并进行患者病史。2级 - 知道如何使用知识和技能。评估可能包括论文，口试，多项选择问题检查（MCQ）和实验室书籍。1级 - 知道有知识将来可能会应用于证明能力。评估可能包括论文，口试和多项选择问题检查（MCQ）。
可证明可以通过...
基础状态的部分可观察性通常对控制学习（RL）提出了重大挑战。实际上，某些特权信息，例如，从模拟器中访问州的访问已在培训中得到利用，并取得了杰出的经验成功。为了了解特权信息的好处，我们在这种情况下重新访问并检查了几个简单且实际使用的范例。具体来说，我们首先正式化了专家蒸馏的经验范式（也称为教师学习），证明了其在发现近乎最佳政策时的陷阱。然后，我们确定部分可观察到的环境的条件，即确定性的滤波器条件，在该条件下，专家蒸馏实现了两个多项式的样品和计算复杂性。此外，我们研究了不对称参与者 - 批评者的另一个有用的经验范式，并专注于更具挑战性的可观察到的部分可观察到的马尔可夫决策过程。我们开发了一种具有多项式样本和准多项式计算复杂性的信念加权不对称的演员算法，其中一个关键成分是一种新的可培养的甲骨文，用于学习信念，可在不指定的模型下保留过滤器稳定性，这可能是独立的。最后，我们还可以使用特权信息来介绍部分可观察到的多代理RL（MARL）的可证明的效率。与最近的一些相关理论研究相比，我们的重点是理解实际启发的算法范式，而无需进行棘手的甲壳。我们开发了具有集中式训练 - 二级化 - 执行的算法，这是经验MARL中的流行框架，具有多项式样本和（Quasi-）多项式组成的复杂性，在上述两个范式中。
幻灯片第4章开放经济实际企业周期...
在上一章中，我们建立了一个由生产力冲击驱动的开放经济模型，并认为它可以捕获观察到的贸易平衡的反周期性。我们还确定该模型的两个特征对于使这一预测成为可能很重要。首先，生产力冲击必须充分持久。其次，资本调整成本不能太大。在本章中，我们询问有关该模型解释观察到的业务周期的能力的更多问题。特别是我们询问它是否可以解释业务周期指标的符号和幅度，例如标准偏差，串行相关性以及与产出，消费，投资，贸易余额和经常账户的产出相关性。
