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Linear dynamical system
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新的神经网络方法解决高维偏微分方程问题 · 跟踪3个来源
研究人员开发了使用神经网络求解高维偏微分方程（PDE）的新方法。改进的光谱感知神经网络（SINNs）将谱方法与物理信息神经网络（PINNs）相结合，以提高准确性和效率，在谱信息不完整的PDE问题上优于传统的谱方法，并在高维场景下取得了优于PINNs的结果。另外，谱滤波算子（SFO）利用源自希尔伯特矩阵特征模式的通用谱基来参数化积分核，从而能够有效地表示神经算子中的非局部相互作用，并在各种基准测试中实现了最先进的准确性。
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新的DT框架模拟患者依从性以改善治疗
研究人员开发了一个新的数字疗法（DTs）框架，该框架考虑了患者依从性如何影响未来的治疗参与度。该模型使用线性动力学系统来捕捉推荐和依从性效应，弥补了当前DT决策支持系统的不足。提出了一种基于乐观主义的算法UCB-BOLD，并证明与现有基准相比，该算法在条件在险价值遗憾方面取得了显著降低。