医学 AI

ABFR-KAN: Kolmogorov-Arnold Networks for Functional Brain Analysis

ABFR-KAN：用于功能脑分析的Kolmogorov-Arnold网络

Tyler Ward, Abdullah Imran

机构 * Department of Computer Science, University of Kentucky, Lexington, KY, USA（计算机科学系，肯塔基大学，列克星敦，KY，USA） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ABFR-KAN通过结合Kolmogorov-Arnold网络，提升功能连接分析的准确性与可靠性，实现对自闭症谱系障碍的高效分类。

Comments 21 pages, 10 figures, 8 tables

A New Flexible Train-Test Split Algorithm, an approach for choosing among the Hold-out, K-fold cross-validation, and Hold-out iteration

一种新的灵活的训练-测试分割算法：一种用于选择留出法、K折交叉验证和留出迭代的方法

Zahra Bami, Ali Behnampour, Aniruddha Bora, Hassan Doosti

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种灵活的训练-测试分割算法，通过评估不同验证策略对多种机器学习算法的影响，揭示了最佳验证方法取决于算法、数据集和评估指标的交互作用。