Predicting the Containment Time of California Wildfires Using Machine Learning
利用机器学习预测加州野火的 containment 时间
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
AI总结 本研究利用机器学习预测加州野火控制时间，通过回归任务提升预测精度，比较不同模型后发现XGBoost表现最佳。
高校专区
University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）
Natural Geometry of Robust Data Attribution: From Convex Models to Deep Networks
鲁棒数据归因的自然几何：从凸模型到深度网络
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
AI总结 本文提出自然Wasserstein度量，通过模型自身特征协方差诱导的几何消除了频谱放大，实现了深度网络归因的首个非空认证界。
Low-Dimensional Structure in the Space of Language Representations is Reflected in Brain Responses
语言表示空间中的低维结构反映在脑响应中
机构 * UT Austin（德克萨斯大学） ； Intel Labs（英特尔实验室）
AI总结 研究揭示语言表示空间的低维结构，并通过fMRI验证其与大脑自然语言处理层次的关系。
Comments Accepted to the Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2021) Revised to include voxel selection details
