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diastolic blood pressure
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新框架ContextEA提升基础模型的实体对齐能力
研究人员开发了ContextEA，一个旨在改进基础模型实体对齐能力的新框架。这种增强的编码器-解码器架构通过改进编码过程中的跨知识图交互和利用详细的结构化证据优化候选排名，从而加强了结构化上下文的使用。在29个数据集上的实验表明，ContextEA的性能显著优于现有的可迁移基线模型，证明了其适应新知识图谱的有效性。
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AI模型在血压估算可靠性方面表现出改进
研究人员调查了深度学习模型在光电容积脉搏波描记法（PPG）信号血压估算中不确定性量化的可靠性。研究发现，与蒙特卡洛丢弃法（MCD）相比，深度集成（DE）在领域迁移下提供了更大的鲁棒性。重新校准的高斯负对数似然（GNLL）方法，特别是结合DE和共形预测或温度缩放，为收缩压和舒张压提供了最佳的不确定性校准。