KI News: Kurz und klar.

Ein Team von Forschern hat einen innovativen ECG‑Klassifikator vorgestellt, der die häufig auftretenden Probleme von Klassenungleichgewicht und Rauschbelastung in Herzfrequenzdaten gleichzeitig adressiert. Durch die Kombination von Deep‑Learning‑Algorithmen mit einer neuartigen Datenaugmentierung auf Basis der Wavelet‑Transformation konnten die Autoren die Leistungsfähigkeit der Modelle deutlich erhöhen.

Partielle Differentialgleichungen (PDEs) bilden die Grundlage für die Modellierung zahlreicher natürlicher und technischer Systeme. Statt herkömmlicher numerischer PDE‑Solver können diese Modelle als „neuronale PDEs“ formuliert werden, bei denen Teile oder die gesamte Gleichung durch ein neuronales Netzwerk ersetzt werden. Solche neuronalen PDEs lassen sich leichter differenzieren, linearieren, reduzieren oder für Unsicherheitsquantifizierung nutzen.