Распространенные модели Neg Neural Additive
arXiv: 2609.07381v 1 Annualce Type: New Brieflow: Мы представляем Distributed Lag Neural Additive Models (DLNAM), нейронно-аддитивные аналоги дистрибутивных нелинейных моделей (DlNM) для изучения нели...
arXiv: 2609.07381v 1 Annualce Type: New Brieflow: Мы представляем Distributed Lag Neural Additive Models (DLNAM), нейронно-аддитивные аналоги дистрибутивных нелинейных моделей (DlNM) для изучения нели...
arXiv:2608.27688v1 В этой статье мы разрабатываем SafeStep, интерактивную браузерную семантическую коммуникационную платформу для мониторинга безопасности живых пешеходов. SafeStep извлекает информаци...
arXiv:2601.00908v2 Формальное прогнозирование обеспечивает гарантии покрытия без распределения, но они ухудшаются при сдвиге распределения - и у практиков нет инструментов для прогнозирования того, ка...
arXiv:2601.06114v2 Многомерные модели временных рядов достигают сильных прогнозных показателей в здравоохранении, промышленности, энергетике и финансах, но как они сочетают кросс-вариабельные взаимоде...
arXiv:2608.17246v1 Announce Type: new Abstract: This article investigates several physics-informed and hybrid machine learning strategies that incorporate physics knowledge in experimental data-driven...