Considerations for developing predictive models of crime and new methods for measuring their accuracy
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(title)
视觉与机器人
面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(title)
专题命中 通用世界模型 :model-based reinforcement learning(abstract);分类 cs.LG;predictive model(abstract);predictive models(abstract)
Comments submitted to ICANN 2020
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title);分类 cs.LG
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(title)
Comments 7 pages, 4 figures
Journal ref 19th IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (IEEE BIBE, 2019)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title);分类 cs.LG
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title);分类 cs.LG
Comments 47 pages, 6 Figures, Journal
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title);分类 cs.RO
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title);分类 cs.LG
Comments Machine Learning for Health (ML4H) Workshop at NeurIPS 2018 arXiv:cs/0101200
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title);分类 cs.LG
Comments 8 pages, 6 figures
Journal ref In 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Rio de Janeiro, Brazil, 2018
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title);分类 cs.LG
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title);分类 cs.CV
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title);分类 cs.LG
Comments Updated to version 1.0.2 of the R package. Added a small section on package installation. Made explicit the reference to the R package version number within the document
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(title)
Comments 5 pages, 3 figures + 9 page Supplement, 1 additional figure
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(title)
Comments 34 pages, 2 figures. Submitted to Ecological Informatics
Journal ref Ecological Informatics, 1:195-211. 2006
面向EEG-语言基础模型的语义对齐连续隐式预测建模
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出BLPM模型,通过CELP编码器与MQSD模块对齐EEG语义,解决EEG基础模型预训练的关键挑战,在多基准任务中实现良好泛化。
Comments 19 pages, 3 figures; supplementary material included
基于可解释机器学习的带隙预测准确模型:选取重要特征
机构 * Toyota Central R&D Labs., Inc.(丰田中央研究开发实验室)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG;predictive models(abstract)
AI总结 本文提出基于可解释机器学习的简化模型,通过选取重要特征提升预测精度,减少计算成本,增强材料发现模型的可信度。
Comments 10 pages, 3 figures, SI is included, accpeted in Sci. Rep. (will be updated soon)
在未见数据分布偏移下实现稳健的预测建模:一种方法论评论
机构 * Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) ; University of Notre Dame(圣母大学)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG;predictive models(abstract)
AI总结 本文通过实际客户流失案例,指出训练与测试数据分布不一致的问题,并探讨领域泛化方法,提出采用不确定性意识的预测建模方法以提升模型鲁棒性。
Comments Forthcoming in Information Systems Research
特定集群的预测建模:一种适用于资源受限Wi-Fi控制器的可扩展解决方案
机构 * Radio Systems Research, Nokia Bell Labs, Stuttgart, Germany(诺基亚贝尔实验室射频系统研究部,斯图加特,德国)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG;predictive models(abstract)
AI总结 本文提出通过整合聚类算法和模型评估技术,优化大规模Wi-Fi网络中的预测建模,通过特征聚类提升特定集群的预测精度,展示集群特定模型在高活动集群中优于全局模型。
Comments 5 figures, 7 pages
全面数据预处理对新冠死亡预测建模的影响
机构 * Syamaprasad College(沙亚玛普拉德学院)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG;predictive models(abstract)
AI总结 本文通过自定义数据预处理流程提升了新冠死亡预测模型的准确性,改进了MLP回归器的RMSE和R平方指标。
Comments 8 pages, 5 figures, 2 tables
驱动型预测建模用于以色列地下水盐化
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG;predictive models(abstract)
AI总结 本研究利用AI驱动的预测建模方法,分析以色列地下水盐化的主要驱动因素,识别关键气象、地质和人为因素,并通过XAI方法揭示其重要性。
Comments 60 pages, 9 figures in main text and 6 figures in appendix, 2 tables, 3 Appendix
一种可扩展的预测建模方法用于识别药物和疫苗的重复不良事件报告
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于预测建模的重复不良事件报告识别方法,通过优化特征和国家特定数据,提高了药物和疫苗的检测精度和召回率。
Comments 26 pages, 11 figures
HistoKernel:全切片图像层面的最大均值差异核用于跨癌症预测建模
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 HistoKernel通过最大均值差异核提升全切片图像层面的跨癌症预测性能,实现多模态数据整合与斑块级可解释性。
Comments 28 pages, 5 figures, 1 Table. Preprint for article in review at Nature Machine Intelligence
面向计算心理学的多组件AI框架:从稳健的预测建模到部署的生成对话
机构 * Independent Researcher(独立研究者)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出一个多组件AI框架,结合预测建模与生成对话,实现从心理状态分析到实际应用的完整研究到部署流程。
机构 * Pioneer Centre for AI(先锋人工智能中心) ; University of Copenhagen(哥本哈根大学)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV
Comments ICCV 2025
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG;predictive models(abstract)
Comments 20 pages, 7 figures. The manuscript is associated with the the python package `mlconfound`: https://mlconfound.readthedocs.io See manuscript repository, including fully reproducible analysis code, here: https://github.com/pni-lab/mlconfound-manuscript
Journal ref GigaScience, Volume 11, 2022, giac082
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG;predictive models(abstract)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments CIKM 2024 Full Research Paper; arXiv admin note: text overlap with arXiv:2402.07016
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.AI;predictive models(abstract)
Comments Appearing at CHI 2025
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG;predictive models(abstract)
Comments The authors Melissande Machefer and Michele Ronco have contributed equally as both first authors to this work. This work is currently being reviewed in a peer-reviewed journal