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Linear dynamical system
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新型谱滤波算子 (SFO) 提高了偏微分方程建模的准确性
研究人员推出了一种新颖的神经算子——谱滤波算子 (SFO)，旨在更有效地模拟偏微分方程 (PDE)。SFO 利用源自谱滤波理论的通用谱基 (USB) 来参数化积分核，从而能够进行紧凑的近似并高效地表示复杂系统。该方法通过将误差与现有方法相比最多降低 40%，同时需要更少的参数，在包括流体动力学和电磁学在内的六个基准测试中展示了最先进的准确性。
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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。