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新基准评估用于癌症生存分析的无数据模型合并
研究人员开发了一个基准来评估在全切片图像（WSIs）上进行生存分析的无数据持续模型合并技术。该方法旨在整合新癌症队列的知识，而无需保留旧数据，从而解决遗忘先前学习信息的问题。该基准系统地评估了在多种癌症类型和任务顺序下的六种合并策略，使用了C指数、IPCW C指数、遗忘和反向迁移等指标。研究结果表明，没有一种单一的合并策略能持续优于其他策略，并且评估方法对性能排名有显著影响。
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新型混合量子模型优化股票投资组合
研究人员推出 Titans-QFWP，这是一种新颖的混合强化学习架构，用于自适应投资组合优化。该系统集成了量子快速权重编程器，并带有用于持久性、惊喜和遗忘的记忆组件，并通过 A3C^2 框架和 K-means 聚类进行增强。在标普 500 指数股票上进行测试，Titans-QFWP 表现强劲，消融研究表明量子门控显著重塑了记忆组件的作用，改善了回撤控制和收益生成。