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雁回时庆功宴

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  叶荫宇:我认为二者各有千秋。相比于人工智能,运筹学的显著优点是:设计一种算法无需真实数据参与,可将问题和数据抽象化,完全不会影响运筹学的优化过程。就如同往一个背包里放不同价值、不同种类的物品,人工智能需要了解这些物品具体为何、价值几何从而给出解决方法,而运筹学的优化是给出一种最优算法,无论放进去什么样的物品,都能根据算法找出最优解,通俗来讲,就是以不变应万变,以“一”对“无穷”。

  基药目录对剂型和规格的严格规定,可能影响基层与上级医疗机构的用药衔接。现阶段同一主要化学成分下不乏多剂型、多规格品种。例如,国内自主研发的微球制剂技术打破了国外20多年的技术垄断。作为一种新型给药方式,可以实现长效缓释、疗效更好、不良反应更少的优势。若这些新剂型未能及时纳入目录,可能导致某些医疗机构根据目录中的规格调整用药方案,影响患者的用药连续性。

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  叶荫宇(Yinyu Ye),斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院李国鼎讲座教授,是内点优化算法、在线线性规划和学习、强化学习和马可夫过程算法分析等领域的开创者之一。曾获2009年约翰·冯·诺依曼理论奖、2012年国际数学规划大会(ISMP)Tseng Lectureship奖、2014年美国应用数学学会优化奖等。

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