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层次强化学习和价值优化，用于挑战四倍的运动
摘要 - 我们提出了一个新颖的层次结构增强学习框架，用于在具有挑战性的地形上进行四足运动。我们的方法结合了两层层次结构，高级计划者（HLP）选择低级政策（LLP）的最佳目标。LLP是使用派演员批评的RL算法训练的，并将脚步放置为目标。HLP不需要任何额外的培训或环境样本，因为它是通过在线优化过程对LLP的价值函数进行的。我们通过将其与端到端的强化学习（RL）方法进行比较来证明该框架的好处，从而突出了其在各种不同地形阵列中碰撞较少的碰撞较少的能力的提高。索引术语 - 动物学，强化学习，优化
妇科手术的进化：...
在过去的几十年中，妇科手术的演变反映了医学的重大进展，从传统技术转变为腹腔镜和机器人手术等最小侵入性方法（TMI）。这篇综合评论文章对这种演变进行了严格的分析，比较了传统技术，涉及更大的切口和更多的发病率，而TMI则具有实质性的优势，包括较少的手术创伤，加速恢复和减少术后并发症。对妇科中最常见的手术干预措施的详细分析，例如子宫切除术，肌瘤切除术和子宫内膜异位症治疗，凸显了TMI在各个方面的优越性，尽管它认识到其局限性，例如急剧学习曲线和高成本。随着微创技术的发展，较少的创伤方法发生了变化，减少了术后疼痛，较低的并发症和更快的恢复。1960年代和1970年代推出的腹腔镜检查，以及在2000年代普及的机器人手术，通过提供更高的准确性和较小的侵入性来彻底改变妇科实践。尽管有优势，这些技术仍面临诸如学习曲线和高成本之类的挑战，尤其是在资源较少的中心。因此，得出的结论是，妇科手术正处于连续的转化轨迹中，TMI建立了新的护理模式，可以优先考虑患者的安全性，有效性和恢复，同时准备整合未来的创新，从而进一步改善临床结果。
国家的状态：CIO优先事项，IT趋势和观点
为Genai im Plem entation策略提供了努力，在整个系统中，在整个系统中，在整个系统中较少的海洋差异，而与组织的数据M aturity水平保持一致。
Charlie Knowles
•报告选项（21-CFR-PART 11符合11）以跟踪样品在商店中/外出来•冷冻关键功能，以确保样品保持尽可能安全和安全•更加一致的处理和较少的人类交互作用
