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Ergebnisse für “CARD”
Forschung

<h1>Modell erkennt echte Veränderungen in ECG‑Signalen</h1> <p>Modell­-Systeme, die mit dynamischen physiologischen Signalen arbeiten, müssen zwischen harmloser, label‑erhaltender Variabilität und echter Konzeptänderung unterscheiden. Bisher basieren die meisten Konzepte auf rein statistischen Verteilungen und geben keine klare Anleitung, wie weit sich die interne Repräsentation eines Modells verschieben darf, wenn das Signal physiologisch plausibel in Energie variiert.</p> <p>Um dieses Problem zu lösen, st
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Multimodales Lernmodell prognostiziert Herz‑Kreislauf‑Risiken in Populationen</h1> <p>Ein neues multimodales Lernframework, das auf Cross‑Modal‑Transformern, Graph‑Neural‑Netzwerken und kausaler Repräsentations­lernen basiert, verspricht die nächste Generation der Herz‑Kreislauf‑Risiko­vorhersage. Das Modell integriert genetische Varianten, kardiale MRT‑Bilder, EKG‑Wellenformen, Wearable‑Daten und strukturierte elektronische Gesundheitsakten, um individuelle Risikobewertungen zu liefern.</p> <p>Um die A
arXiv – cs.LG