Máquinas de supervivencia con expertos: mejor estratificación e interpretabilidad
Descubre cómo el framework AdaCSM mejora la predicción de supervivencia y la interpretabilidad en múltiples cohortes clínicas usando Mixture-of-Experts.
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Descubre cómo un nuevo modelo MLCG transferible en temperatura predice propiedades termodinámicas de proteínas, superando limitaciones de simulaciones tradicionales.
El modelo DeepZIB combina IA y datos acústicos para predecir presencia de ballenas francas, ayudando a la gestión sostenible de la economía azul en la costa este de EE.UU.
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FlexMS: benchmark público para predicción de espectros de masas en tándem. Evaluación justa, reproducible y diagnósticos de dificultad. Para metabolómica e IA.
ShapKAN usa el valor de Shapley para podar redes Kolmogorov-Arnold de forma invariante a desplazamientos, mejorando interpretabilidad y compresión.
Basado en predicción y optimización, este sistema subió un 6% las ganancias en campañas de moda. 23 pruebas A/B lo avalan.
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