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vector autoregression
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新的Autotune策略改进了高维模型的Lasso参数选择
研究人员开发了一种名为“Autotune”的新策略，用于高效、准确地选择Lasso的调优参数。Lasso是一种广泛用于高维回归和时间序列建模的方法。该方法优化了回归系数和噪声标准差上的惩罚高斯对数似然。实验表明，与现有替代方法相比，Autotune速度更快，并且在低信噪比场景下能提供更好的泛化和模型选择能力。该方法还引入了一种适用于高维推断的噪声标准差新估计器，以及一个用于稀疏性假设的可视化诊断工具，并已在GitHub上公开提供了一个…
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深度学习模型改进哮喘/COPD肺音诊断
研究人员开发了深度学习模型，特别是CNN和GRU，利用肺音数据来区分哮喘和COPD。该研究优化了MFCC矩阵和对数梅尔频谱图等输入表示，发现MFCC更优。自适应长度窗口对于处理频谱图中不一致的时间维度至关重要，从而在基于周期的F1分数上达到0.877，在基于主体的F1分数上达到0.855。