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2025年08月05日， 星期二 (继续， 展示 最后 12 之 6 条目 )

[30] arXiv:2508.01920 (交叉列表自 q-bio.NC) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： CITS：用于高分辨率神经时间序列的非参数统计因果建模 显示英文标题

标题： CITS: Nonparametric Statistical Causal Modeling for High-Resolution Neural Time Series

Rahul Biswas, SuryaNarayana Sripada, Somabha Mukherjee, Reza Abbasi-Asl

评论： arXiv管理员注释：与arXiv:2312.09604存在文本重叠

主题： 神经与认知 (q-bio.NC) ; 定量方法 (q-bio.QM) ; 应用 (stat.AP)

[31] arXiv:2508.01597 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 为什么启发式加权有效：去噪得分匹配的理论分析 显示英文标题

标题： Why Heuristic Weighting Works: A Theoretical Analysis of Denoising Score Matching

Juyan Zhang, Rhys Newbury, Xinyang Zhang, Tin Tran, Dana Kulic, Michael Burke

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 应用 (stat.AP) ; 机器学习 (stat.ML)

[32] arXiv:2508.01490 (交叉列表自 q-bio.GN) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 空间转录组学中组织学和基因表达的跨模态学习大规模基准 显示英文标题

标题： A Large-Scale Benchmark of Cross-Modal Learning for Histology and Gene Expression in Spatial Transcriptomics

Rushin H. Gindra, Giovanni Palla, Mathias Nguyen, Sophia J. Wagner, Manuel Tran, Fabian J Theis, Dieter Saur, Lorin Crawford, Tingying Peng

评论： 代码可在以下地址访问：https://github.com/peng-lab/hescape

主题： 基因组学 (q-bio.GN) ; 人工智能 (cs.AI) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (cs.LG) ; 组织与器官 (q-bio.TO) ; 应用 (stat.AP)

[33] arXiv:2508.01325 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 数据划分中的融合采样验证 显示英文标题

标题： Fusion Sampling Validation in Data Partitioning for Machine Learning

Christopher Godwin Udomboso, Caston Sigauke, Ini Adinya

评论： 23页，10图

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 应用 (stat.AP)

[34] arXiv:2508.01285 (交叉列表自 cs.AI) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： BioDisco：具有双模式证据、迭代反馈和时间评估的多智能体假设生成 显示英文标题

标题： BioDisco: Multi-agent hypothesis generation with dual-mode evidence, iterative feedback and temporal evaluation

Yujing Ke, Kevin George, Kathan Pandya, David Blumenthal, Maximilian Sprang, Gerrit Großmann, Sebastian Vollmer, David Antony Selby

评论： 7页正文内容 + 11页附录

主题： 人工智能 (cs.AI) ; 新兴技术 (cs.ET) ; 信息检索 (cs.IR) ; 应用 (stat.AP)

[35] arXiv:2508.00888 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于自然数据的危险驾驶预测的动态上下文感知框架 显示英文标题

标题： A Dynamic, Context-Aware Framework for Risky Driving Prediction Using Naturalistic Data

Amir Hossein Kalantari, Eleonora Papadimitriou, Amir Pooyan Afghari

评论： 32页

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 应用 (stat.AP) ; 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)

2025年08月04日， 星期一 (展示 4 之 4 条目 )

[36] arXiv:2508.00200 (交叉列表自 stat.AP) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 预测一级方程式比赛结果：通过线性建模分解车手和制造商的作用 显示英文标题

标题： Predicting Formula 1 Race Outcomes: Decomposing the Roles of Drivers and Constructors through Linear Modeling

Saurabh Rane

评论： 26页，12图，9表

主题： 应用 (stat.AP)

[37] arXiv:2508.00286 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 向使用可解释的数据驱动代理模型，将基于性能的抗震设计作为逆工程问题处理 显示英文标题

标题： Toward using explainable data-driven surrogate models for treating performance-based seismic design as an inverse engineering problem

Mohsen Zaker Esteghamati

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 应用 (stat.AP) ; 机器学习 (stat.ML)

[38] arXiv:2508.00176 (交叉列表自 stat.ME) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 新的试点研究设计在功能数据分析中 显示英文标题

标题： New Pilot-Study Design in Functional Data Analysis

Ping-Han Huang, Ming-Hung Kao

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP)

[39] arXiv:2508.00040 (交叉列表自 cs.LG) [中文pdf, pdf, html, 其他]

标题： 基于多标准决策支持的制度感知条件神经过程在运行电力价格预测中的应用 显示英文标题

标题： Regime-Aware Conditional Neural Processes with Multi-Criteria Decision Support for Operational Electricity Price Forecasting

Abhinav Das, Stephan Schlüter

主题： 机器学习 (cs.LG) ; 概率 (math.PR) ; 应用 (stat.AP) ; 机器学习 (stat.ML)