Wie biomedizinische Artikel ihre klinischen Zitierungen akkumulierten - Eine großangelegte retrospektive Analyse basierend auf PubMed
Biomedizinische Artikel mit einer hohen Anzahl klinischer Zitierungen haben offensichtliche Vorteile beim Erhalt klinischer Zitierungen gegenüber Artikeln mit mittlerer und niedriger Anzahl klinischer Zitierungen, sowohl in der Anfangs- als auch in der Aufbauphase. Darüber hinaus zeigen Artikel, die der klinischen Wissenschaft näher stehen, einen leichteren Erhalt klinischer Zitierungen als Artikel, die der Grundlagenforschung näher stehen.
Evidenzbasierte Vorhersagen mit Sprachmodellen: Ein erklärbarer Ansatz zur Identifizierung vielversprechender Arzneimittelziele
R2E ist ein Sprachmodell, das Vorhersagen auf der Grundlage relevanter Belege aus einem Dokumentenkorpus trifft und die Vorhersagen durch Shapley-Werte erklären kann. Dieser Ansatz ermöglicht es, Modellvorhersagen zu überprüfen und zu verbessern, ohne das Modell erneut trainieren zu müssen.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von EEG-Daten zur Erkennung kontinuierlicher und diskreter Emotionen
MASA-TCN, ein neuartiges vereinheitlichtes Modell, nutzt die räumlichen Lernfähigkeiten von Temporal Convolutional Networks (TCNs), um sowohl kontinuierliche Regression von Emotionszuständen als auch diskrete Klassifizierung von Emotionen aus EEG-Signalen zu verbessern.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von EEG-Signalen zur kontinuierlichen und diskreten Emotionserkennung mit MASA-TCN
MASA-TCN, ein neuartiges vereinheitlichtes Modell, nutzt die räumlichen Lernfähigkeiten von Temporal Convolutional Networks (TCNs), um sowohl kontinuierliche Regression von Emotionszuständen als auch diskrete Klassifizierung von Emotionen aus EEG-Signalen zu verbessern.
Kontinuierliche und diskrete EEG-Emotionserkennung mit Multi-Anker-Raum-bewussten Temporalen Konvolutionsneuronalen Netzen (MASA-TCN)
MASA-TCN ist ein neuartiges vereinheitlichtes Modell, das die räumlichen Lernfähigkeiten von Temporalen Konvolutionsnetzwerken (TCNs) für EEG-Emotionsregression und -klassifizierung nutzt. Es führt eine raumbewusste zeitliche Schicht ein, die TCN befähigt, räumliche Beziehungen zwischen EEG-Elektroden zu erfassen, und einen Multi-Anker-Block mit aufmerksamer Fusion, um dynamische zeitliche Abhängigkeiten innerhalb der EEG-Signale zu lernen.
Erkennung von ChatGPT-generierter Fake-Wissenschaft mit dem xFakeSci-Lernalgorithmus
Der xFakeSci-Algorithmus ist in der Lage, ChatGPT-generierte Artikel von wissenschaftlichen Publikationen zu unterscheiden.
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