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World File Search System达到目标
儿童达到目标药物暴露量
儿童的成熟生理反映在更复杂的给药方案中，以在儿科一生中达到目标暴露[1]。对于多种药物，如果满足以下要求，治疗药物监测（TDM）可能支持药物治疗的优化：（1）治疗范围较窄，（2）变异性大，（3）已知的浓度-效应关系，（4）没有可测量的效果。模型信息精准给药（MIPD）是TDM的下一步，最近受到了更多的关注，因为它可以作为帮助个体化给药的有力工具[2]。特别是，儿科药物治疗可能会受益于这种临床决策支持（CDS）的发展，并超越复杂的给药方案，实现更加个性化的给药。在本期期刊中，Hartman 等人[ 3 ] 评估根据基于模型的剂量指南对危重新生儿和儿童给药的万古霉素、庆大霉素和妥布霉素在 TDM 期间的目标达成情况。尽管如此，作者仍然观察到这三种药物的亚治疗浓度和超治疗浓度的比例很大。我们非常感谢他们在实施更简化的剂量指南后评估目标达成情况的主动性
儿童达到目标药物暴露量
儿童的成熟生理反映在更复杂的给药方案中，以在儿科一生中达到目标暴露[1]。对于多种药物，如果满足以下要求，治疗药物监测（TDM）可能支持药物治疗的优化：（1）治疗范围较窄，（2）变异性大，（3）已知的浓度-效应关系，（4）没有可测量的效果。模型信息精准给药（MIPD）是TDM的下一步，最近受到了更多的关注，因为它可以作为帮助个体化给药的有力工具[2]。特别是，儿科药物治疗可能会受益于这种临床决策支持（CDS）的发展，并超越复杂的给药方案，实现更加个性化的给药。在本期期刊中，Hartman 等人[ 3 ] 评估根据基于模型的剂量指南对危重新生儿和儿童给药的万古霉素、庆大霉素和妥布霉素在 TDM 期间的目标达成情况。尽管如此，作者仍然观察到这三种药物的亚治疗浓度和超治疗浓度的比例很大。我们非常感谢他们在实施更简化的剂量指南后评估目标达成情况的主动性
接种疫苗与 SARS-CoV-2 Omicron 变异株患者达到目标周期阈值的时间缩短相关
结果：142名受试者平均年龄为43.1岁，其中53.5%为男性，90.8%在感染前接种过疫苗。接种疫苗患者与未接种疫苗患者相比，患者特征没有差异，但接种疫苗患者的达到目标周期阈值时间（TtCT）更短（接种疫苗vs.未接种疫苗，12.6±3.4天vs.14.8±4.7天，P=0.039）。异源疫苗与同源疫苗接种的TtCT没有差异。在同源疫苗接种的受试者中，43.1%接种了CoronaVac（科兴生命科学），47.2%接种了国药BBIBP-CorV，4.9%接种了国药WIBP，3.3%接种了康希诺生物，1.6%接种了智飞龙康。不同疫苗之间的TtCT无差异。将两剂初免与三剂加强免进行比较，我们也未发现TtCT有差异。
GAO-21-101SP，武器系统维持：飞机任务能力率通常未达到目标，维持选定武器系统的成本差异很大
国防部 (DOD) 每年花费数百亿美元来维护其武器系统，以确保这些系统能够同时支持当今的军事行动并保持满足未来国防要求的能力。运营和支持 (O&S) 成本历来约占武器系统总生命周期成本的 70%——从初始运营到使用寿命结束运营和维护武器系统的成本——包括维修零件、仓库和现场维护、合同服务、工程支持和人员等成本。1 武器系统的维护成本很高，部分原因是它们通常包含一系列复杂的技术子系统和组件，并且需要昂贵的维修零件和后勤支持才能达到所需的准备水平。飞机是国防部维持的一种武器系统，使其能够执行任务。
GAO-21-101SP，武器系统维持：飞机任务能力率普遍未达到目标，且维持选定武器系统的成本差异很大
背景 5 国防部通常没有实现所选飞机的任务能力目标，任务能力率呈下降趋势，并且存在许多维持挑战 9 所选飞机的运营与维护成本及其变化趋势 15 所选国防部飞机的维持简要概览 19 空中加油机 21 KC-130T 大力神 (海军/海军陆战队) 22 KC-130J 超级大力神 (海军陆战队) 26 KC-10 延长器 (空军) 31 KC-135 同温层加油机 (空军) 35 反潜机 39 EP-3E 白羊座 II (海军) 40 P-8A 海神 (海军) 44 轰炸机 48 B-1B 枪骑兵 (空军) 49 B-2 幽灵 (空军) 53 B-52 同温层堡垒 (空军运输机 61 C-2A 灰狗 (海军) 62 C-130T 大力神 (海军) 66 C-5M 超级银河 (空军) 70 C-17 环球霸王 III (空军) 74 C-130H 大力神 (空军) 78 C-130J 超级大力神 (空军) 82 指挥和控制飞机 86 E-2C 鹰眼 (海军) 87 E-2D 先进鹰眼 (海军) 91 E-6B 水星 (接管和撤出) (海军) 95 E-3 哨兵 (机载预警和控制系统) (空军) 99 E-4B 国家空中作战中心 (空军) 103 E-8C 联合监视目标攻击雷达系统 (空军) 107 战斗机 113 EA-18G 咆哮者 (海军) 114 F/A-18A-D 大黄蜂 (海军/海军陆战队) 118 F/A-18E/F 超级大黄蜂 (海军) 122 F-35 闪电 II 联合攻击战斗机 (海军/海军陆战队/空军) 126 AV-8B 鹞 II (海军陆战队) 134 A-10 雷电 II (空军) 139
基于Bellman的强化学习中的理论障碍
对此限制的潜在补救措施正在扩大算法利用的反馈。一种这样的方法是事后观察经验重播（她）（Andrychowicz等，2017）。她建立在Bellman方程式上以学习通用价值功能（Sutton等，2011; Schaul等，2015）。假设目标是达到某种目标状态，标准值函数仅根据其达到此目标的能力来估计状态的价值。相比之下，通用价值函数可预测任何其他状态的任何状态。她利用学习过程中遇到的状态来学习这种普遍的价值功能，利用富裕的反馈，而不是达到目标是否达到目标。考虑到这一点，文献中的几项作品应用于ATP（Aygéun等，2022； Trinh等，2024； Poesia等，2024）。
人工智能第12部分强化学习今天的故事什么是参数调整...
Ø 当达到目标时，会为该位置和操作对输入奖励，并且该位置的该操作的表值会增加。 Ø 如果不是目标，则将目的地的值添加到该位置的当前操作中。