贝叶斯定理描述了在已知先验概率的情况下，如何利用新证据来更新信念。贝叶斯的决策思维，正是源自这一核心理念。它是一种基于概率推理的决策方法，其核心是利用贝叶斯定理来更新概率分布，从而做出最优决策。

首先，马尔可夫策略的最优性可以通过简单记忆训练解决方案实现。由于探索仅限于训练阶段，系统能够通过反复试错发现回报最大化的行动序列，并在测试时完全利用这些记忆的解决方案。这就像你在考试前反复练习标准题目，考试时直接套用记忆的解法，而不是实时思考和适应。

为解决非洲结核病 (TB)负担的空间异质性问题，研究人员通过整合14国212个地理定位数据点，采用贝叶斯地理统计模型 (Bayesian geostatistical modelling)首次绘制了5×5 km精度的非洲TB流行图谱。研究发现非洲存在显著的国家/次国家级差异（最高7.32/1000 vs 最低0.25/1000），揭示温度 (OR=1.27)、降水 (OR=1.34)与海拔 ...

【编辑推荐】为解决颈动脉支架置入术（CAS）后高灌注现象（HPP）风险预测问题，研究人员利用贝叶斯估计分析术前 CT 灌注成像（CTP）参数。发现 CBV 比值与 HPP 显著相关（AUC=0.95），为临床预测 HPP 提供新方向。

“顶级的成功不是因为他们是谁，而是因为他们以什么方式思考，以什么逻辑行动。”爱因斯坦有个著名的问题：“你所经历过的最大的挑战是什么？”埃隆·马斯克对此足足思考了30秒，给出了一个非常精彩的回答：“确保你有一个可纠错的反馈闭环（making sure ...