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Aniruddhan Ganesaraman
Aniruddhan Ganesaraman
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AI框架旨在将医院急诊滞留时间缩短70%
研究人员开发了一个新的框架，通过主动申请住院床位来减少急诊科（ED）的滞留时间。该系统使用患者入院概率和离院时间的预测来指导早期床位申请，并将其表述为马尔可夫决策过程。使用大型急诊科数据的模拟表明，这些主动申请可以显著缩短滞留时间和总体住院时间，其中新供应商启发式方法在急诊科性能和住院床位利用率之间提供了有利的平衡。
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新算法利用数据优化机器替换计划
研究人员开发了用于优化机器维护中区块替换策略的数据驱动算法。这些算法旨在从运营数据中学习最具成本效益的替换间隔，即使在机器寿命分布未知的情况下也是如此。所提出的方法基于随机多臂老虎机，并利用 Hoeffding 和 Bernstein 不等式，实现了接近最优的遗憾界限。此外，还引入了一种 Kaplan-Meier 更新算法，用于从删失数据中非参数地估计寿命分布，从而确保策略的一致性和在延长周期内的最小遗憾。