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通过观察性临床人机可靠性分析 (OCHRA) 对外科手术表现进行客观评估：系统评价
摘要背景发病率和死亡率数据 (MMD) 以及学习曲线 (LC) 均未提供有关术中错误性质及其机制的信息，因为这些错误会对患者结果产生不利影响。OCHRA 是专门为解决未满足的外科需求而开发的，即在个体操作员层面对手术技术执行质量进行客观评估的技术。本系统评价的目的是评价 OCHRA 作为客观评估外科手术表现的方法。方法系统评价基于在 4 个数据库中搜索 1998 年 1 月至 2019 年 1 月发表的文章。该评价符合系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南，并包括基于多个外科专业手术过程中技术错误的外科任务表现的原始出版物。结果 仅有 26 篇已发表的研究符合搜索标准，表明在研究期间 OCHRA 的采用率很低。在 31% 的报告中，手术由完全合格的顾问/主治外科医生执行，69% 的报告中，手术由经批准的培训计划中的外科实习生执行。OCHRA 在 719 例临床手术（平均 = 11 例 CE）的实施过程中发现了 7869 例后果性错误 (CE)。它还确定了手术的“危险区”和熟练度增益曲线 (P-GC)，以确认个别实习外科医生能够持续胜任特定手术的执行。P-GC 既是外科医生又是手术。结论 增加 OCHRA 的使用有可能改善手术后患者的预后，但这是朝着自动评估未编辑手术视频迈出的有条件的一步。OCHRA 的低采用率归因于其涉及人为因素（认知工程）专业知识的劳动密集型性质。除了更快、更客观的同行评估外，这一发展还应加速临床采用和在常规外科实践和外科培训中使用该技术。
Blothppo：一种近端政策优化增强机器人布操作的框架，并通过观察对齐的动作空间
基于视觉的机器人布的展开最近取得了巨大进步。但是，先前的工作主要依靠价值学习，并且没有完全探索基于政策的技术。最近，在大型语言模型上进行增强学习的成功表明，该政策级别算法可以通过庞大的空间来增强政策。在本文中，我们介绍了Bloth-PPO，该框架采用了基于演员批判性建筑的策略级别算法，以增强具有巨大的10 6个附加空间的预训练模型，该模型与观察到的任务相符。为此，我们将布置问题重新定义为部分观察到的马尔可夫决策过程。使用监督的培训阶段来培训我们政策的基准模型。在第二阶段，近端政策优化（PPO）用于指导观测一致的附属空间内的套头文模型。通过优化和更新策略，我们提出的方法增加了服装的表面积，以在软体操纵任务下展开的布料。实验结果表明，我们提出的框架可以进一步改善其他最先进方法的展开性能。我们的项目可从https：// vpx- ecnu.github.io/clothppo-website/获得。
气候变化：有什么新功能？ avantika goswami.pptx
气候模型和分析的改进使科学家通过观察降雨，温度和其他因素的记录来确定人类对气候的影响的“指纹”。然后可以将这些指纹与诸如El Nino振荡之类的自然因素区分开。