When one eye is sufficient: a static classification

Abstract A new classification for eye shapes is proposed. It allows to decide statically the status of the eye in some restricted conditions. The life property enables to decide when one eye shape is alive regardless the number of opponent stones inside. The method is easy to program and can replace a possibly deep search tree with a fast, reliable and static evaluation

Endret beslutningsstøtte i legevaktsentralen: effekter på hastegradsvurdering og ressursbruk

Bakgrunn: Beslutningsstøtteverktøy skal hjelpe operatørene i medisinsk nødmeldetjeneste til å prioritere mellom henvendelser om akutt sykdom og skade. Vi ønsket å undersøke om endret bruk av beslutningsstøtte påvirket hastegradsvurderinger og ressursbruk ved henvendelser til legevakten. Metode: Vi gjennomførte en prospektiv observasjonsstudie med data fra sju norske legevaktdistrikt i perioden 2015–2019. To av legevaktene innførte et nytt beslutningsstøtteverktøy. Vi sammenholdt hastegrader og ressursbruk før og etter innføringen og sammenliknet med kontroll-legevaktene. Hovedresultater: I kontroll-legevaktene var fordelingen mellom hastegrader ca. 4 % akutte, 20 % haster og 76 % haster ikke. I legevaktene som endret beslutningsstøtte, økte andelen akutte henvendelser fra 4 % til 9 % i Arendal og fra 3 % til 11 % i Tromsø. Andel hastehenvendelser økte fra 30 % til 40 % i Arendal og fra 22 % til 31 % i Tromsø. Det var økt risiko for samtidighetskonflikter mellom henvendelser som ble vurdert til å haste eller være akutte. Flere henvendelser utløste mer ressurskrevende håndtering. Konklusjon: Endring av beslutningsstøtteverktøy ga endret hastegradsvurdering, økt ressursbruk og økt risiko for samtidighetskonflikter. Vi trenger mer kunnskap om beslutningsstøtteverktøyenes egenskaper for å sikre gode pasientutfall og riktig bruk av ressurser i de akuttmedisinske tjenestene

What are the impacts of shifting Arctic tundra vegetation?

AbstractThis article investigates the application of machine-learning techniques for the task of scoring final positions in the game of Go. Neural network classifiers are trained to classify life and death from labelled 9×9 game records. The performance is compared to standard classifiers from statistical pattern recognition. A recursive framework for classification is used to improve performance iteratively. Using a maximum of four iterations our cascaded scoring architecture (CSA*) scores 98.9% of the positions correctly. Nearly all incorrectly scored positions are recognised (they can be corrected by a human operator). By providing reliable score information CSA* opens the large source of Go knowledge implicitly available in human game records for automatic extraction. It thus paves the way for a successful application of machine learning in Go