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帕金森病的声音生物标志和先进机器学习算法检测：一项综合研究
该研究探索了派金森病患者声音特征变化作为早期疾病预测手段的潜力，使用多种先进的机器学习算法进行综合分析，结果表明 LightGBM 模型在准确率、AUC，敏感度和特异度等指标上表现出色，强调了结合声音生物标志物和先进机器学习技术对于精确及时
PDF8 months ago
噪音金融数据的保守预测
金融市场的价格波动被认为非常嘈杂，为减少风险并提高结果，我们采用了基于机器学习算法的模型集成方法，通过学习一系列模型并在测试时对数据进行修剪，预测固定期限收益。这种方法有望在更低的风险水平下获得更好的整体回报。
PDF9 months ago
可解释的图神经网络用于表格数据
IGNNet 是一个解释性图神经网络，用于处理表格数据，通过表征学习的方式捕获特征交互，大规模的实证研究证明 IGNNet 与 XGBoost、Random Forests 和 TabNet 等最先进的机器学习算法在处理表格数据时表现相当，
PDFa year ago
基于领域自适应和数据偏差探索的睫差识别单次学习
本文研究了使用深度学习算法处理生物识别任务时数据匮乏的情况，利用 CNN 网络在对少量样本进行培训的情况下，通过领域自适应和标准的计算机视觉算法的组合来实现生物识别任务，并探讨了 SIFT 算法在某些情况下的表现优于 CNN。
PDFa year ago
时序融合 Transformer 用于流量预测：结合注意力与循环的价值
本文研究了结合循环和注意力的方法是否能够提高水文预测的精度并将 Temporal Fusion Transformer (TFT) 模型应用于水文学领域。在 2600 个以上的全球分布的集水区的实验表明，TFT 模型的表现超过了 LSTM
PDFa year ago
CAMELS 项目：使用新的 ASTRID、28 参数 TNG 和 SIMBA 套件扩展星系形成模型空间
本文介绍了 CAMELS-ASTRID 项目中的第三套宇宙学和天体物理学的水动力学模拟以及新的模拟集，以此来为针对宇宙学研究的机器学习算法提供更广泛的训练和测试基础；该项目通过引入新的参数和其它宇宙和物理因素来扩展先前的框架，并仔细调查机器
PDFa year ago
边缘学习的无线数据采集：重传过程中考虑数据重要性
通过在网络边缘部署机器学习算法，利用数十亿移动设备产生的大量实时数据进行边缘学习，从而训练出能够实现智能移动应用的 AI 模型。本研究提出了一种名为数据重要性感知自动重传请求（importance ARQ）的重传协议，旨在实现无线数据采集的
PDF6 years ago
在天巡成像时代自动发现和分类瞬变和变星
基于机器学习算法，自动发现具有变化的天空中的实体并进行科学分类的框架，适用于 Palomar 短暂工厂（PTF）调查和其他现代综合成像调查，最近一年的自主操作已导致几个重大的科学结果。
PDF13 years ago