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Silas Ruhrberg Estevez
Silas Ruhrberg Estevez
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新的MAAT框架从部分数据中重构科学系统状态
研究人员开发了MAAT,一个旨在重构部分观测动态系统状态的框架。该方法在再生核希尔伯特空间内运行,并整合了各种观测类型以及非负性和守恒定律等先验知识。在多个科学基准和真实世界的COVID-19数据集上,MAAT在轨迹和导数重构误差方面均显示出显著的改进。
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新的机器学习方法通过交互和几何来模拟细胞轨迹
两篇新的研究论文介绍了用于从单细胞RNA测序数据推断细胞发育轨迹的先进机器学习技术。CellBRIDGE 使用感知交互的对齐来模拟配体-受体信号传导,从而改进轨迹估计并实现计算机模拟扰动。PACE 采用几何感知的桥接传输,构建黎曼度量来精炼跨时间的细胞耦合,并将动力学提炼成连续时间速度场,在各种数据集上优于现有方法。
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LLM 代理自动化临床评分系统构建
研究人员开发了 AgentScore,一种使用 LLM 代理自动构建临床评分系统的新方法。该方法利用 LLM 提出规则,并通过验证循环确保统计有效性,从而解决了创建可解释和可部署的临床指南的挑战。AgentScore 在八项临床预测任务上的表现优于现有方法,并在两项外部验证任务上优于已建立的评分。