Résumé IA · arXiv: 2208.09079v1 · cs.LG

A Multi-Modal Wildfire Prediction and Personalized Early-Warning System Based on a Novel Machine Learning Framework

Rohan Tan Bhowmik
Article original Soumis à arXiv le 18 Aoû. 2022 Licence : CC BY 4.0 Aussi en : en

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  1. Apparenté
    Attention on Personalized Clinical Decision Support System: Federated Learning Approach
    Chu Myaet Thwal, Kyi Thar, Ye Lin Tun et al. · 2024 · Apprentissage automatique · Résumé IA disponible
    Résumé scientifique

    Health management has become a primary problem as new kinds of diseases and complex symptoms are introduced to a rapidly growing modern society. Building a better and smarter healthcare infrastructure is one of the ultimate goals of a smart city. To the best of our knowledge, neural network models are already employed to assist healthcare professionals in achieving this goal. Typically, training a neural network requires a rich amount of data but heterogeneous and vulnerable properties of clinical data introduce a challenge for the traditional centralized network. Moreover, adding new inputs to a medical database requires re-training an existing model from scratch. To tackle these challenges…

  2. Apparenté
    Comprehensively identifying Long Covid articles with human-in-the-loop machine learning
    Robert Leaman, Rezarta Islamaj, Alexis Allot et al. · 2022 · Apprentissage automatique · Pas encore résumé
    Résumé scientifique

    A significant percentage of COVID-19 survivors experience ongoing multisystemic symptoms that often affect daily living, a condition known as Long Covid or post-acute-sequelae of SARS-CoV-2 infection. However, identifying scientific articles relevant to Long Covid is challenging since there is no standardized or consensus terminology. We developed an iterative human-in-the-loop machine learning framework combining data programming with active learning into a robust ensemble model, demonstrating higher specificity and considerably higher sensitivity than other methods. Analysis of the Long Covid collection shows that (1) most Long Covid articles do not refer to Long Covid by any name (2) when…

  3. Apparenté
    WIP: Medical Incident Prediction Through Analysis of Electronic Medical Records Using Machine Lerning: Fall Prediction
    Atsushi Yanagisawa, Chintaka Premachandra, Hiruharu Kawanaka et al. · 2021 · Proceedings of ICIEV/IVPR2021 · Pas encore résumé
    Résumé scientifique

    This paper reports our preliminary work on medical incident prediction in general, and fall risk prediction in specific, using machine learning. Data for the machine learning are generated only from the particular subset of the electronic medical records (EMR) at Osaka Medical and Pharmaceutical University Hospital. As a result of conducting three experiments such as (1) machine learning algorithm comparison, (2) handling imbalance, and (3) investigation of explanatory variable contribution to the fall incident prediction, we find the investigation of explanatory variables the most effective.

  4. Apparenté
    Effective Feature Learning with Unsupervised Learning for Improving the Predictive Models in Massive Open Online Courses
    Mucong Ding, Kai Yang, Dit-Yan Yeung et al. · 2018 · Apprentissage automatique · Résumé IA disponible
    Résumé scientifique

    The effectiveness of learning in massive open online courses (MOOCs) can be significantly enhanced by introducing personalized intervention schemes which rely on building predictive models of student learning behaviors such as some engagement or performance indicators. A major challenge that has to be addressed when building such models is to design handcrafted features that are effective for the prediction task at hand. In this paper, we make the first attempt to solve the feature learning problem by taking the unsupervised learning approach to learn a compact representation of the raw features with a large degree of redundancy. Specifically, in order to capture the underlying learning patt…

  5. Apparenté
    Data-Driven Malaria Prevalence Prediction in Large Densely-Populated Urban Holoendemic sub-Saharan West Africa: Harnessing Machine Learning Approaches and 22-years of Prospectively Collected Data
    Biobele J. Brown, Alexander A. Przybylski, Petru Manescu et al. · 2019 · Apprentissage automatique · Résumé IA disponible
    Résumé scientifique

    Plasmodium falciparum malaria still poses one of the greatest threats to human life with over 200 million cases globally leading to half-million deaths annually. Of these, 90% of cases and of the mortality occurs in sub-Saharan Africa, mostly among children. Although malaria prediction systems are central to the 2016-2030 malaria Global Technical Strategy, currently these are inadequate at capturing and estimating the burden of disease in highly endemic countries. We developed and validated a computational system that exploits the predictive power of current Machine Learning approaches on 22-years of prospective data from the high-transmission holoendemic malaria urban-densely-populated sub-…

  6. Apparenté
    ClimateLearn: Benchmarking Machine Learning for Weather and Climate Modeling
    Tung Nguyen, Jason Jewik, Hritik Bansal et al. · 2023 · Apprentissage automatique · Résumé IA disponible
    Résumé scientifique

    Modeling weather and climate is an essential endeavor to understand the near- and long-term impacts of climate change, as well as inform technology and policymaking for adaptation and mitigation efforts. In recent years, there has been a surging interest in applying data-driven methods based on machine learning for solving core problems such as weather forecasting and climate downscaling. Despite promising results, much of this progress has been impaired due to the lack of large-scale, open-source efforts for reproducibility, resulting in the use of inconsistent or underspecified datasets, training setups, and evaluations by both domain scientists and artificial intelligence researchers. We …

  7. Apparenté
    Approaching Human-Level Forecasting with Language Models
    Danny Halawi, Fred Zhang, Chen Yueh-Han et al. · 2024 · Apprentissage automatique · Résumé IA disponible
    Résumé scientifique

    Forecasting future events is important for policy and decision making. In this work, we study whether language models (LMs) can forecast at the level of competitive human forecasters. Towards this goal, we develop a retrieval-augmented LM system designed to automatically search for relevant information, generate forecasts, and aggregate predictions. To facilitate our study, we collect a large dataset of questions from competitive forecasting platforms. Under a test set published after the knowledge cut-offs of our LMs, we evaluate the end-to-end performance of our system against the aggregates of human forecasts. On average, the system nears the crowd aggregate of competitive forecasters, an…

  8. Apparenté
    Rainfall-Runoff Prediction at Multiple Timescales with a Single Long Short-Term Memory Network
    Martin Gauch, Frederik Kratzert, Daniel Klotz et al. · 2020 · Hydrol. Earth Syst. Sci., 25, 2045-2062, 2021 · Résumé IA disponible
    Résumé scientifique

    Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) have been applied to daily discharge prediction with remarkable success. Many practical scenarios, however, require predictions at more granular timescales. For instance, accurate prediction of short but extreme flood peaks can make a life-saving difference, yet such peaks may escape the coarse temporal resolution of daily predictions. Naively training an LSTM on hourly data, however, entails very long input sequences that make learning hard and computationally expensive. In this study, we propose two Multi-Timescale LSTM (MTS-LSTM) architectures that jointly predict multiple timescales within one model, as they process long-past inputs at a single tem…

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Nous comparons le titre et le résumé de cet article avec ceux de tous les articles résumés sur ce site, et avec les articles que Semantic Scholar recommande, ceux qu’il cite et ceux qui le citent (pour un article très cité, ses citations les plus récentes et, depuis OpenAlex, les plus citées). Parmi les travaux antérieurs et les suites, les articles qui s’utilisent en profondeur, une méthode qu’il utilise et les suites très citées remontent un peu. Les niveaux (très proche, proche, apparenté) viennent de la similarité des textes, pas d’un jugement de qualité ; * signale un article sans résumé, comparé par son titre. La phrase sous un article est écrite par une IA à partir des deux résumés : vérifiez-la dans les articles. Un article jugé hors sujet par trois lecteurs quitte la liste.

Pour l’instant seulement parmi les articles résumés sur ce site : relancez la recherche pour ajouter les travaux antérieurs, les suites et les recommandations de Semantic Scholar.

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