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Ergebnisse für “ASEN”
Forschung

<h1>Contrastive Learning verbessert Wetterdatenmodelle – neue SPARTA-Methode</h1> <p>Wetterdaten sind hochdimensional und multimodal, was die Erstellung kompakter, nützlicher Repräsentationen erschwert. Durch die Anwendung von contrastivem, selbstüberwachtem Lernen lassen sich robuste, niedrige Dimensionalität‑Embeddings aus unlabelled Daten generieren, die besonders dann von Vorteil sind, wenn beschriftete Daten knapp sind.</p> <p>In einer umfangreichen Untersuchung des ERA5‑Datensatzes wurde die neue SPAR
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>LLMs ermöglichen portable Patientenrepräsentationen für klinische Zeitreihen</p> <p>In einer neuen Studie zeigen Forscher, dass große Sprachmodelle (LLMs) in der Lage sind, aus unregelmäßigen ICU‑Zeitreihen kompakte, sprachbasierte Zusammenfassungen zu erzeugen. Diese Summaries werden anschließend mit einem festen Text‑Embedding‑Modell in feste Vektoren umgewandelt, die als Eingabe für verschiedenste Vorhersagemodelle dienen können.</p> <p>Die Methode wurde auf drei großen Datensätzen – MIMIC‑IV, HIRID u
arXiv – cs.LG