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CrossGP: 排除生理信息的跨日血糖预测
基于患者的外部活动而无需涉及任何生理参数，我们提出了 CrossGP，这是一种新颖的机器学习框架，用于跨日血糖预测。通过与三种基准模型进行比较，对 Anderson 的数据集进行了大量实验，强烈证明了 CrossGP 的卓越性能，并证明了其
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3 months ago
FetMRQC：一个用于多中心胎儿脑部核磁共振成像质量控制的开源机器学习框架
产前诊断中，胎儿脑 MRI 成为神经超声的重要补充，通过对妊娠期间胎儿脑发育的基本洞察。本研究提出 FetMRQC，一个开源的机器学习框架，用于自动图像质量评估和质量控制，克服了临床数据异质性引起的领域转移问题。该框架从原始解剖 MRI 中
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8 months ago
学习如何预热固定点优化算法
我们介绍了一个机器学习框架，用于启动固定点优化算法；我们的架构由一个神经网络和一定数量的固定点迭代组成；我们提出了两个损失函数，其中一个用于最小化固定点残差，另一个用于最小化到参考解的距离；我们的架构具有灵活性，可以预测任意步骤下的固定点算
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10 months ago
基于数据驱动的结构不稳定下形态发生的方法
基于物理建模的形态发展，结合机器学习框架，分析并预测结构稳定性下的时空复杂性，为疾病诊断和不稳定性容忍性设计提供指导。
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10 months ago
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