我们提出了一种混合变分自编码器的方法，用于学习可解释的葡萄糖监测和餐饮数据的表示。该方法通过微分方程将潜在空间与输入联系起来，产生反映生理量的嵌入。在糖尿病类型2和糖尿病前期个体的数据集上，我们的无监督表示发现了个体之间的分离。嵌入产生的聚类效果比其他特征好4倍，为血糖控制提供了细致而可解释的嵌入空间。

我们提出了一种混合变分自编码器的方法，用于学习可解释的连续葡萄糖监测和餐饮数据的表示。该方法通过基于机制的微分方程将潜在空间与输入联系起来，产生反映生理量的嵌入。在糖尿病类型2和糖尿病前期个体的数据集上，我们的无监督表示发现了个体之间的分离。我们的嵌入产生的聚类效果比其他特征好4倍，为血糖控制提供了细致而可解释的嵌入空间。

研究发现，最佳睡眠时间为8.3小时，轻度和中度至剧烈活动的最佳睡眠时间各为2.2小时。坐着、站着、做轻体力活动和睡觉的时间对健康产生重要影响。轻度体力活动与血糖控制密切相关，中度到剧烈运动可以改善新陈代谢。锻炼指南需要更新，将24小时运动纳入其中。改变生活习惯可以减少坐着的时间，增加体力活动和健康睡眠。

该论文提出了一种新的多智能体强化学习方法，用于个体化的1型糖尿病血糖控制。该方法显著改善了血糖控制，减少了血糖波动性，并增加了在目标范围内的时间。同时，低血糖事件得到有效预防，严重高血糖事件减少。该方法还导致平均每天基础胰岛素剂量的显著降低。这些发现突出了多智能体强化学习方法在实现更好的血糖控制和减轻1型糖尿病个体严重高血糖风险方面的有效性。

我们提出了一种混合变分自编码器的方法，用于学习可解释的连续葡萄糖监测和餐饮数据的表示。该方法通过基于机制的微分方程将潜在空间与输入联系起来，产生反映生理量的嵌入。在糖尿病类型2和糖尿病前期个体的数据集上，我们的无监督表示发现了个体之间的分离。我们的嵌入产生的聚类效果比其他特征好4倍，为血糖控制提供了可解释的嵌入空间。

该论文提出了一种新的多智能体强化学习方法，用于个体化的1型糖尿病血糖控制。该方法通过闭环系统，显著改善了血糖控制，减少了血糖波动性，并增加了在目标范围内的时间。强化学习方法还导致平均每天基础胰岛素剂量的显著降低。

该论文提出了一种新的多智能体强化学习方法，用于个体化的1型糖尿病血糖控制。该方法显著改善了血糖控制，减少了血糖波动性，并增加了在目标范围内的时间。同时，该方法还有效预防了低血糖事件，减少了严重高血糖事件，并导致平均每天基础胰岛素剂量的显著降低。