Feature quantization for parsimonious and interpretable predictive models
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title)
Comments 9 pages, 2 figures, 3 tables
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);predictive models(title)
Comments 9 pages, 2 figures, 3 tables
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title)
Comments 7 pages, 3 figures, 5 tables, journal Bioinformatics(submitted)
专题命中 通用世界模型 :分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO;dynamics model(abstract);predictive model(abstract)
Comments ICLR 2017
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title)
Comments This work is based on Chapter 3 of G.M.'s Ph.D. thesis (to be submitted) and was titled as `On efficient quadratic approximations of the predictive log-likelihood in a Gaussian sequence model' in previous preprints
专题命中 通用世界模型 :environment model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Appears in Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title)
Comments 19 pages, LaTeX
Journal ref Phys.Rev.D55:1659-1664,1997
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);predictive models(title)
Comments 14 pages, 1 figure. Submitted to Ecology as a Statistical Report
基于大语言模型的物理蒸馏神经网络用于制造过程-性能预测建模
机构 * School of Mechanical, Aerospace and Manufacturing Engineering, University of Connecticut(康奈尔大学机械、航空航天与制造工程学院) ; Department of Mechanical & Aerospace Engineering, Rutgers, the State University of New Jersey(新泽西州立大学鲁特大学机械与航空航天工程学院)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出一种知识蒸馏框架,利用大语言模型从文献中提取物理先验,通过图掩码注意力层捕获变量依赖,蒸馏至轻量学生模型,在数据稀缺下实现高精度预测与实时部署。
Comments Under review, Journal of Computing and Information Science in Engineering
心肌梗死后心血管疾病进展的动态预测建模:基于ECG训练的人工智能模型
机构 * King’s College London(伦敦国王学院) ; St Thomas’ Hospital(圣 Thomas 医院) ; North Bristol NHS Trust(北布里斯托尔国家健康服务信托)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出结合对比学习与监督多任务头的预训练模型,用于预测心肌梗死后心血管疾病进展,证明在数据有限时,临床结构化ECG建模能提升分类性能。
Comments submitted to the 9th International Conference on Computational and Mathematical Biomedical Engineering, 4 pages, 1 figure, 1 table
在分布式集群中利用预测建模优化内存分配
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
AI总结 本文提出基于LightGBM和XGBoost集成的回归方法,通过乘法安全因子减少内存不足任务并降低过度分配,实测数据表明内存不足率从4.17%降至2.89%,过度分配率从148%降至44.51%。
多语言多机构电子健康记录基于预测模型
机构 * Kim Jaechul Graduate School of AI, Korea Advanced Institute of Science and Technology(韩国科学技术院金载哲人工智能研究生院) ; NAVER Digital Healthcare LAB(NAVER数字医疗实验室) ; Department of Health and Medical Information, Ansan University(安山大学健康与医疗信息系) ; Institute of Human Behavior and Genetics, Korea University College of Medicine(高丽大学医学院人类行为与遗传研究所)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出多语言多机构学习方法,通过文本对齐实现跨国ICU数据集的联合训练,优于多语言编码器和翻译方法,提升临床预测性能。
Comments On revision stage, 10 main pages, 3 supplementary pages
什么驱动了择期脊柱手术后住院时间?来自十年预测建模的洞察
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究利用机器学习模型预测择期脊柱手术后住院时间,发现其在性能上优于传统统计模型,强调了其在优化医院资源管理中的应用潜力。
链式影响:在时间和特征间追溯临床预测模型中的相互依赖关系
机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 Chain-of-Influence提出了一种可解释的深度学习框架,通过构建特征相互作用的显式时间展开图,实现了对临床预测模型中时间与特征间相互依赖关系的追溯,提升了模型的可解释性和透明度。
可解释的入院层面预测建模用于老年人群延长住院时间:低收入和中等收入国家的挑战
机构 * Biophysics of Tropical Diseases Max Planck Tandem Group, University of Antioquia (UdeA)(热带疾病生物物理学马克斯·普朗克双人组,安蒂奥基亚大学) ; Grupo de Física Atómica y Molecular, Instituto de Física, University of Antioquia (UdeA)(原子与分子物理组,物理研究所,安蒂奥基亚大学) ; Graduate School and Research, Arcada University of Applied Sciences(应用科学大学研究生院) ; VTT Technical Research Centre of Finland Ltd(芬兰技术研究中心) ; Department of Internal Medicine, School of Medicine, University of Antioquia(内科学系,医学院,安蒂奥基亚大学) ; Hospital Alma Mater de Antioquia, University of Antioquia(安蒂奥基亚大学阿尔玛 Mater 医院)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种可解释的预测模型,用于预测老年人群延长住院时间,通过特征选择方法提升模型透明性,验证集结果显示模型具有良好的预测性能。
Comments 23 pages, 6 figures
使用变换器架构预测海运雷达数据
机构 * Cosys-lab, Faculty of applied Engineering, University of Antwerp(Cosys-lab,应用工程学院,安特卫普大学)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文探讨了基于变换器架构的海运雷达数据预测方法,发现现有研究在该领域存在空白,需进一步探索
Comments 9 pages, 2 figures, 1 table
机器学习训练流水线I/O性能预测性建模:一种数据驱动的存储优化方法
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出一种数据驱动的方法,通过机器学习预测I/O性能并推荐最佳存储配置,以优化机器学习训练流水线的性能。
Comments 20 pages, 10 figures
基于物理的自监督学习用于冠状动脉数字孪生的预测建模
机构 * Chair of Mathematical Data Science, EPFL, Lausanne, Switzerland(数学数据科学教授职位,苏黎世联邦理工学院,拉沃斯,瑞士) ; LTS4 laboratory, EPFL, Lausanne, Switzerland(LTS4实验室,苏黎世联邦理工学院,拉沃斯,瑞士) ; School of AI and Advanced Computing, Xi’an Jiaotong-Liverpool University, China(人工智能与高级计算学院,西安交通大学利物浦大学,中国) ; Cardiology Department, Lausanne University Center Hospital, Lausanne, Switzerland(心血管科,拉沃斯大学中心医院,拉沃斯,瑞士) ; OLV Hospital, Aalst, Belgium(OLV医院,阿尔斯特,比利时) ; AI Center, EPFL, Lausanne, Switzerland(人工智能中心,苏黎世联邦理工学院,拉沃斯,瑞士)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 PINS-CAD通过基于物理的自监督学习框架,利用合成数据预训练图神经网络,提升样本效率并生成具有生理意义的预测模型,用于冠状动脉疾病的预测和预防。
Comments 19 pages
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
Comments 38 pages, 14 figures
Journal ref Chem. Eng. Sci. 321 (2026), 122850
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
机构 * DATA Consortium and FARAD Program, Kansas State University, Olathe, KS, USA(1DATA Consortium和FARAD计划,堪萨斯州立大学) ; Department of Computer Science, Kansas State University, Manhattan, KS, USA(计算机科学系,堪萨斯州立大学) ; Department of Statistics, Kansas State University, Manhattan, KS, USA(统计学系,堪萨斯州立大学) ; Department of Mathematics, Kansas State University, Olathe, KS, USA(数学系,堪萨斯州立大学)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Department of Computer Science, Injibara University(计算机科学系,因吉巴拉大学) ; Department of Software Engineering, Injibara University(软件工程系,因吉巴拉大学) ; Department of Information Technology, Injibara University(信息技术系,因吉巴拉大学) ; Department of Electrical/Electronic and Computer Engineering, Afe Babalola University(电子与计算机工程系,阿费·巴巴洛拉大学)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 10 pages, 3 figures, submitted to AMIA 2025
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) ; University of Minnesota(明尼苏达大学)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
Comments CSCW 2025
机构 * AWS Shanghai AI Lab(AWS上海人工智能实验室)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title,abstract);predictive models(abstract)
机构 * MIT Sloan School of Management and Operations Research Center(麻省理工学院斯隆管理学院和运筹学研究中心) ; JP Morgan(摩根大通)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.LG、cs.CV
Journal ref IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (Volume: 18) | Page(s): 6440 - 6450 | Date of Publication: 14 February 2025
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Ben Gurion University of the Negev(本· Gurion 大学) ; Centre for Intelligent Machines, McGill University(智能机器中心,麦吉尔大学) ; Mila - Quebec AI Institute(魁北克人工智能研究所)
专题命中 通用世界模型 :predictive model(title);分类 cs.LG、cs.CV
Comments 20 pages, 11 figures
Journal ref Medical Image Analysis, Volume 102, May 2025, 103503