机械通气是ICU中最广泛使用的疗法中最广泛的疗法之一。然而，尽管在麻醉与科迪德相关的终身支持中具有广泛的应用，但仍有许多有害挑战。我们将这些视为控制问题：呼吸机必须根据规定的气道压力轨迹进出患者的肺部。基于PID方法的行业标准控制器既不是最佳的也不是强大的。我们的数据驱动方法学习通过在从呼吸机收集的数据上培训的模拟器本身进行培训来控制侵入式呼吸机。该方法优于流行的加固学习算法，甚至比PID更精确且强大地控制物理呼吸机。这些结果强调了有效的数据驱动方法可以用于侵入性通风，并表明更通用的通风形式（例如，无侵入性，适应性）也可能是可享受的。
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This report summarizes the work carried out by the authors during the Twelfth Montreal Industrial Problem Solving Workshop, held at Universit\'e de Montr\'eal in August 2022. The team tackled a problem submitted by CBC/Radio-Canada on the theme of Automatic Text Simplification (ATS).
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我们研究了从术前数据（视网膜图像和临床特征）后黄斑手术后预测视觉改善的机器学习模型的潜力。收集我们自己的任务数据，我们最终只有121个样本，将我们的工作放在非常有限的数据制度中。我们探索了各种深度学习方法，用于培训深层电脑视觉模型的有限数据，发现所有测试的深远型号都是通过临床特征上简单的回归模型表现出的。我们认为这是在非常有限的数据上使用深度学习的极端难度的令人信服的证据。
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