숨겨진 교란 요인과 순환 관계가 있는 선형 시스템에서 인과 관계를 추론하도록 설계된 LLC 알고리즘은 데이터 오염에 취약하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 MCD, GDE와 같은 강력한 공분산 추정기를 사용한 확장이 필요하다.
隠れ交絡因子と循環を持つ線形因果モデルを学習するアルゴリズム「LLC」は、データの汚染に対して脆弱であり、そのロバスト性を向上させるためには、共分散行列の推定に頑健な手法を適用する必要がある。
The LLC algorithm, designed for learning causal relationships in linear cyclic systems with hidden confounders, is inherently non-robust to data contamination, but its robustness can be improved by incorporating robust covariance estimators like MCD and GDE.
The authors propose a distributed parallel adaptive lasso method called PALMS to reconstruct large-scale latent networks by leveraging multi-directional signals from nodal dynamics, significantly improving computational efficiency while maintaining estimation accuracy.
HistoEncoder 是一種針對前列腺癌組織病理學圖像進行預先訓練的基礎模型,它在癌症檢測和預後預測方面展現出優於傳統方法的潛力,並突顯了領域特定數據集在開發高效能模型中的重要性。
HistoEncoder는 방대한 양의 전립선 조직 이미지 데이터로 훈련된 기반 모델로, 최소한의 데이터와 계산 리소스만으로도 전립선암 진단 및 예후 예측에 높은 성능을 보여주는 동시에 기존 방법 대비 월등한 데이터 효율성을 제공합니다.
學校接送活動顯著加劇了學校周邊的交通擁堵,而學校周邊的建成環境特徵,如學校密度、公交車站分佈、道路拓撲結構和街景等,對交通擁堵的程度有顯著影響。
본 연구는 베이징의 등하교 시간대 교통 혼잡과 주변 환경 특성 간의 연관성을 분석하여, 학교 주변의 교통 혼잡을 완화하기 위한 도시 계획 및 학교 입지 선정에 대한 시사점을 제공합니다.
北京市を事例として、学校の周辺環境の物理的特徴とストリートビュー画像から抽出されたシーン中心の特徴が、通学時の交通渋滞に与える影響を分析した結果、学校周辺の交通渋滞は、複数の学校、バス停、ビジネスや金融機能に関連する景観が存在する地域でより深刻になることが明らかになった。
School runs significantly exacerbate traffic congestion, particularly in areas with specific built environment characteristics like multiple schools, bus stops, and business-related scenescapes.