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ginet：整合顺序和上下文感知...
摘要 - 电池的飙升需求需要高级电池管理系统，其中电池容量建模是关键功能。在本文中，我们旨在通过从电池动力学的历史测量中学习来实现电池容量的预测。我们提出了一个封闭式的复发单元G i n et，以预测电池的容量。G I N等的新颖性和竞争力在于它的能力，可以从原始电池数据中捕获顺序和上下文信息，并以时间动力和长期依赖性来反映电池的复杂行为。我们根据公开可用的数据集进行了一项实验研究，以展示G I N等人对电池行为的全面了解并准确预测电池容量的力量。g i n et达到0.11的平均绝对误差，用于在不知道历史电池容量的情况下以一系列未来的时间插槽预测电池容量。与知情人相比，它的表现也胜过最新算法，平均误差降低了27％。有希望的结果强调了算法和电池知识的定制和优化集成以及对其他行业应用的启示的重要性。索引术语 - 电池能力，充电状态，机器学习，工业人工智能
联合疗法的优先顺序声明
联合治疗药物和成分的处方由相关英国 HTA 机构发布的临床和成本效益指南驱动 2.9 在相关英国 HTA 机构批准某种药物具有“成本效益”后，个别临床医生是否开具联合治疗处方的决定将不基于成本，而与任何处方决定一样，将基于相关英国 HTA 机构发布的指南（该机构已确定该治疗具有临床和成本效益）、临床医生自己的循证知识和经验以及患者的治疗偏好。在目前联合治疗的候选治疗领域（包括癌症治疗），做出与创新联合治疗相关的处方决定的临床医生可能会遵循高度具体和量身定制的治疗计划，并且在这些特定情况下不会关注超出相关英国 HTA 机构指南中已考虑的成本因素。 9
2021年第66和85号的公共顺序
1。-721/1,720/3 2。-721/3，722/1 3。-723，723/3 4。-724/1，720/1 5。-724/3，724/5 6。-1328，1329 7。-1327 8。-1574
（离散）扩散的顺序蒙特卡洛指导...
扩散模型已成为机器学习中生成建模的重要方法。这些模型是通过模拟一些“破坏性”随机过程来训练的，这些随机过程在训练数据样本中初始化，并且具有易于采样的限制分布。通过学习如何逆转随机过程来获得生成模型。扩散模型的大多数应用都用于连续数据，并使用高斯扩散作为随机过程。但是，相同的想法也可以通过适当的破坏过程选择，例如基于离散的马尔可夫链和吸收状态的引入。通过指导进一步提高了扩散生成模型的性能和适用性，这是一种基于某些辅助信息或外部模型来指导生成过程的技术。指导既可以用于有条件生成（例如带有分类器指导）和改善样本质量（鉴别器指导）。在本演讲中，我将讨论如何将顺序的蒙特卡洛用于扩散模型的指导。我将重点放在不容易适用的基于常规得分的指导技术的离散设置上。基于与FilipEkströmKelvinius的联合工作（自回旋扩散模型的歧视指南，AISTATS 2024，https：//arxiv.org/abs/2310.15817）
顺序免疫疗法：迈向自身免疫性
在最初发表的文章的版本中，该文章中缺少以下文本，现在已添加到本文的HTML和PDF版本中：“我们向Dennis Zaller表示感谢，以拓展了依次的概念，以促进对自动免疫性和早期讨论的序列方法的概念。此外，我们要感谢Leon Carayannopoulos，Kofi Mensah，Nicholas Pullen，Mike Ellis，Peter Schafer，Dennis Grasela，Sharon Cload和Emily Holzinger的宝贵意见和建议。”
顺序免疫疗法：迈向自身免疫性
尽管在过去二十年中对自身免疫性疾病的治疗进行了重大进展，但大多数疗法无法治愈疾病，并且可以通过广泛抑制免疫系统而增加感染风险。然而，了解自身免疫性疾病的原因和来自新型治疗方法（例如嵌合抗原受体T细胞疗法）的临床数据的进展提供了证据，表明有可能重新建立免疫稳态，并可能延长缓解甚至可以治愈自身免疫性疾病。在这里，我们为免疫系统调节提出了一个“顺序免疫疗法”框架，以帮助实现这一雄心勃勃的目标。此框架包括三个步骤：控制浮标；通过消除致病性免疫记忆细胞来重置免疫系统；并通过免疫调节剂和组织修复来促进和维持免疫稳态。我们讨论了三个步骤中的每个步骤中的现有药物以及正在开发的药物。我们还强调了因果人类生物学在识别和优先考虑新型免疫治疗策略以及在特定患者子集中的应用中的重要性，从而实现了有可能改变临床护理的精确医学方法。
顺序最佳武器识别与大脑的应用...
大脑计算机界面（BCI）是一项技术，可以在大脑与外部设备或计算机系统之间进行直接通信。它允许个人仅使用自己的思想与设备进行交互，并具有在医学，康复和人类增强中广泛应用的巨大潜力。基于脑电图（EEG）和事件相关电位（ERP）的拼写系统是一种BCI，它允许用户在不使用物理键盘的情况下拼写单词，而是通过记录和解释不同刺激呈现范式下的大脑信号。传统的非自适应范式独立对待每个单词选择，从而导致了漫长的学习过程。为了提高采样效率，我们将问题作为一系列最佳武器识别任务的顺序，在多臂匪徒中。利用预先训练的大语言模型（LLMS），我们利用从先前任务中学到的先验知识来告知和促进后续任务。以连贯的方式这样做，我们建议在固定的信心设置和固定的预算设置下进行一个最高的汤普森采样（STTS）算法。我们研究了构成算法的理论特性，并通过合成数据分析以及P300 BCI拼写模拟器示例来证明其实质性的经验改进。
程序手册PSY.D。程序
当地临床科学家方法。我们培训学生的心理学基于循证实践（EBPP），定义为“在患者特征，文化和偏好的背景下，最佳可用研究与临床专业知识的整合”（APA，2005年）。为了帮助学生确定“最佳可用研究”，我们的课程包括四个研究课程，旨在教学学生的研究设计和数据分析方法的连续性，以批判性地思考主流心理学中的这种方法的应用方式。学生被教导参加研究团队和项目，并衡量其治疗工作的结果，并实施校园诊所可用的各种过程和结果指标。根据APA对循证心理学实践的政策，我们强调需要在辩证法而非二分法中保持科学和地方环境。更具体地说，这将为学生提供学习如何理解客户和在社会，文化，心理和政治因素体现的系统环境中的呈现问题的机会。这包括考虑客户和临床医生的背景（他们的家庭，工作，文化，精神传统和社会阶层）的复杂和细微差别方式，这有助于对自己的解释和理解以及与周围世界互动的方式。