Columbia University（哥伦比亚大学）

Boundary-Aware Adversarial Filtering for Reliable Diagnosis under Extreme Class Imbalance

边界感知对抗过滤用于极端类别不平衡下的可靠诊断

Yanxuan Yu, Michael S. Hughes, Julien Lee, Jiacheng Zhou, Andrew F. Laine

机构 * Columbia University, USA（哥伦比亚大学） ； Columbia University Irving Medical Center, USA（哥伦比亚大学伊万斯医学中心） 纠错

AI总结 AF-SMOTE通过对抗过滤和边界效用模型提高极端类别不平衡下的召回率和校准，优于现有过采样方法。

Comments Accepted to IEEE ISBI 2026

CT-PatchTST: Channel-Time Patch Time-Series Transformer for Long-Term Renewable Energy Forecasting

CT-PatchTST：用于长周期可再生能源预测的通道-时间补丁时间序列变压器

Kuan Lu, Menghao Huo, Yuxiao Li, Qiang Zhu, Zhenrui Chen

机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Northeastern University（东北大学） ； Fu Foundation School of Engineering and Applied Science（富兰克林基金会工程与应用科学学院） ； Columbia University in the City of New York（纽约市哥伦比亚大学） ； School of Engineering（工程学院） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） ； University of Houston（休斯顿大学） 纠错

AI总结 CT-PatchTST通过捕捉时间依赖性和跨通道相关性，提升风能和太阳能的长周期预测精度，优化能源存储调度，增强电网稳定性与响应性。

Comments Published in: 2025 10th International Conference on Computer and Information Processing Technology (ISCIPT)

Journal ref 2025 10th International Conference on Computer and Information Processing Technology (ISCIPT), pp. 86-95