在医疗技术不断进步的今天，精准的剂量预测模型对于放射治疗至关重要。AAPM 2025挑战赛（GDP-HMM Challenge）旨在推动这一领域的发展，而最近在GitHub上发布的开源代码库为参赛者提供了宝贵的资源。该代码库不仅包含...

近日，一项名为FREEFORM的创新框架引起了科学界的广泛关注。该框架通过利用大型语言模型（LLM）来优化基因型数据的特征选择与工程，从而更准确地预测遗传表型。FREEFORM的核心优势在于其能够自动识别和提取与特定表...

ViTime是一种用于时间序列预测的基础模型，它利用的是视觉智能而非传统的数值数据拟合。与传统的时间序列预测模型不同，ViTime通过视觉智能来捕捉数据的模式和趋势，从而提供更准确的预测。这种新颖的方法为时间序列...

Meta推出了利用全新的多令牌预测方法的预训练模型，该方法可以同时预测多个未来的词汇，承诺提升性能并大幅度缩短训练时间。这种新颖的多令牌预测方法改变了我们对于未来词汇的预测方式，将其从单一的词汇预测转变为...

近日，Meta发布了其多标记预测模型。据悉，该模型在Hugging Face Hub上的表现非常强劲。这款模型采用高级算法进行数据预测，能够同时处理多个标记，提高了预测的准确性和效率。对于个人和企业用户来说，这款多标记预...

近期，一种名为TimeSieve的新模型在时间序列预测领域引起了广泛关注。时间序列预测是一种常见的数据分析方式，它通过分析历史数据，预测未来的趋势。然而，这种方法面临着许多挑战，如数据不稳定、趋势不明显等问题...

微软近日宣布，他们已成功训练出一款名为Aurora的大气预测基础模型。该模型在全球天气预测测试中，分别在5天和10天的预测准确性上，创下了新的记录。Aurora模型通过先进的机器学习算法和大量的气象数据进行训练，能...

时序证据融合网络（TEFN）是GitHub最近发布的一种全新深度学习模型，旨在提升长期时间序列预测的准确性和稳定性。这一模型结合了信息融合和证据理论，通过专门的模块来提高预测的准确性和稳定性。其主要特点是能够综...