摘要：目的评价龙柴降血方治疗骨髓增殖性肿瘤(MPN)的临床疗效和安全性.方法采用多中心随机双盲对照研究设计,将100例MPN患者随机分为试验组和对照组,每组50例.两组均采用西医基础治疗+异功散治疗,试验组加用龙柴降血方治疗,治疗4个月.观察两组有效率、血细胞计数、骨髓增殖性肿瘤总症状评估量表(MPN-10)症状积分、疾病进展及血栓或出血事件.记录治疗过程中不良反应.结果试验组40例、对照组41例完成研究并纳入统计分析.与对照组比较,试验组有效率升高(86.5%vs.56.1%,P<0.05),血小板计数、红细胞压积水平降低(P<0.05),MPN-10总积分、早饱感以及夜间盗汗症状积分降低(P<0.05).两组患者治疗期间均未发生疾病进展及血栓或出血事件.与对照组比较,试验组肝功能异常比例降低(5.0%vs.9.7%,P<0.05),两组患者均未观察到除轻度肝功能异常外的不良反应.结论龙柴降血方可提高MPN患者治疗有效率,降低MPN患者血细胞计数,改善患者症状,且不增加不良反应,有较好的疗效和安全性.

摘要：移动边缘计算(MEC)通过在网络边缘设立边缘服务器,为终端用户设备就近提供更加充足的计算与存储资源,满足了新兴应用的时延与能耗需求。该文研究了移动边缘计算中多用户的任务卸载策略、计算能力与功率分配的联合优化,该问题为混合整数非线性规划问题。该文将其表示为一个多智能体马尔可夫决策过程(MAMDP)以最小化系统成本。为了解决该问题,提出一个结合优先经验回放的多智能体双延迟深度确定性策略梯度(PER-MATD3)的算法,该算法缓解了值函数的高估问题,增加了学习效率。此外,设计了一个卸载动作生成算法将输出的连续动作重构转化为离散卸载动作,并保证了卸载动作的有效性。仿真实验结果表明,PER-MATD3算法在训练过程中收敛速度与收敛的奖励值都优于其他基准算法。该方法在移动边缘计算的任务卸载与资源分配问题中能有效地降低总成本与时延,同时还能保持非常低的任务失败率。