交通信号控制是城市移动性的重要问题，具有经济和环境影响的显着潜力。虽然对交通管制的加固学习（RL）越来越兴趣，但到目前为止的工作侧重于学习的互动，在实践中是昂贵的。相反，有关流量的真实体验数据可用，可以以最少的成本利用。最近在离线或批处理RL中的进展已启用。基于模型的离线RL方法，特别是已经显示到比其他体验数据更好。我们构建基于模型的学习框架A-DAC，它在数据集中浏览了Markov决策过程（MDP），其中包括悲观成本，以处理数据不确定性。通过MDP中的奖励的自适应整形来建模成本，其与先前的相关工作相比提供了更好的数据正则化。使用大小和批量收集策略的多个数据集在复杂的信号化环形交叉路口上评估A-DAC。评估结果表明，可以使用简单的批量收集策略以数据有效的方式构建高性能控制策略。
translated by 谷歌翻译
与痴呆症相关的认知障碍（CI）在全球范围内影响超过5500万人，并且每3秒钟以一个新病例的速度迅速增长。随着临床试验反复出现的失败，早期诊断至关重要，但是在低水平和中等收入国家中，全球75％的痴呆症病例未被诊断为90％。众所周知，当前的诊断方法是复杂的，涉及对医学笔记，大量认知测试，昂贵的脑部扫描或脊柱液体测试的手动审查。与CI相关的信息经常在电子健康记录（EHR）中找到，并且可以为早期诊断提供重要线索，但是专家的手动审查是繁琐的，并且容易发生。该项目开发了一种新型的最新自动筛选管道，用于可扩展和高速发现EHR中的CI。为了了解EHR中复杂语言结构的语言环境，构建了一个8,656个序列的数据库，以训练基于注意力的深度学习自然语言处理模型以对序列进行分类。使用序列级别分类器开发了基于逻辑回归的患者级别预测模型。深度学习系统的精度达到了93％，AUC = 0.98，以识别其EHR中没有较早诊断，与痴呆有关的诊断代码或与痴呆有关的药物的患者。否则，这些患者将未被发现或检测到太晚。 EHR筛选管道已部署在Neurahealthnlp中，这是一种用于自动化和实时CI筛选的Web应用程序，只需将EHR上传到浏览器中即可。 Neurahealthnlp更便宜，更快，更容易获得，并且胜过当前的临床方法，包括基于文本的分析和机器学习方法。它使得早期诊断可在稀缺的医疗服务中可行，但可访问的互联网或蜂窝服务。
translated by 谷歌翻译
痴呆症是一种神经退行性疾病，导致认知下降，并影响全世界超过5000万人。痴呆症是由医疗保健专业人士诊断的 - 只有患有痴呆症的四个人中只有一名诊断出来。即使制造诊断，也可能无法作为患者图表中的疾病（ICD）诊断码的结构化国际分类。与认知障碍（CI）有关的信息通常在电子健康记录（EHR）中发现，但专家临床医生票据的手工审查既耗时，往往容易出错。本票据的自动化挖掘为在EHR数据中标记有认知障碍患者的机会。我们开发了自然语言处理（NLP）工具，以识别具有认知障碍的患者，并证明语言背景提高了认知障碍分类任务的性能。我们微调我们的注意力深入学习模型，可以从复杂的语言结构中学习，并且相对于基线NLP模型的精度（0.93）大大提高（0.84）。此外，我们表明深度学习NLP可以成功识别没有痴呆相关的ICD代码或药物的痴呆症患者。
translated by 谷歌翻译