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图神经网络实现供水管网多点泄漏定位
研究提出图神经网络模型,可在不预设泄漏数量、不穷举泄漏组合的情况下定位多个同时发生的泄漏。在 31 节点 Hanoi 与 92 节点 NET3 两个基准网络上,准确率分别比 MLP、SVM、KNN、随机森林等分类器最高提升 12% 与 20%。跨网络一致表现支持该方法可扩展性。
arXiv cs.LG5 天前
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研究提出图神经网络模型,可在不预设泄漏数量、不穷举泄漏组合的情况下定位多个同时发生的泄漏。在 31 节点 Hanoi 与 92 节点 NET3 两个基准网络上,准确率分别比 MLP、SVM、KNN、随机森林等分类器最高提升 12% 与 20%。跨网络一致表现支持该方法可扩展性。
研究基于906名2至14岁患儿数据,比较血常规与CRP在区分细菌与病毒感染中的预测价值。XGBoost模型取得81.7%的AUC,所有模型均优于仅用CRP的决策规则,提示抗生素处方决策应纳入更多因素。
开发者尝试让 TypeSafe 的 Jev 模型通过模拟键盘逐键输入来「说话」。Jev 并非文本生成模型,而是一个从给定选项中做选择的分类器,每次请求只能挑选一个按键。实验显示 Jev 输入「Hi」需要 4 次请求和上万 token,成本高昂,说明选择型模型难以胜任开放式对话。