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https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:ai4simulation:node+m:id:ai4simulation:node:1712943903009
vor 23 Tagen von @becker
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https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:ai4simulation:node+m:id:ai4simulation:node:1704130040467
vor 4 Monaten von @becker
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Test
vor 4 Monaten von @becker
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https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:ai4simulation:node+m:id:ai4simulation:node:1704130021929
vor 4 Monaten von @becker
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1Map: Project - BMBF: AI 3 Simulation
https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:ai4simulation:node
vor 4 Monaten von @becker
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1Ubuntu disable MCP (middle click paste) on Lenovo TrackPoint middle button
This works for me, however, instead of looking for the device `TPPS/2 Elan Trackpoint`, I had to use the id of `TrackPoint Keyboard 2`. The downside of this fix is that pasting with the middle button does not work anymore.
vor 5 Monaten von @becker
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middle
scrolling
clock
scroll
paste
lenovo
thinkpad
keyboarf
middlescrollingclockscrollpastelenovothinkpadkeyboarf
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1Lenovo Thinkpad Trackpoint Keyboard II - middle click on release after scrolling - Support - Manjaro Linux Forum
https://forum.manjaro.org/t/lenovo-thinkpad-trackpoint-keyboard-ii-middle-click-on-release-after-scrolling/152681
vor 5 Monaten von @becker
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keyboard
middle
click
scrolling
scroll
paste
lenovo
thinkpad
keyboardmiddleclickscrollingscrollpastelenovothinkpad
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1Bayesian linear regression for practitioners • Max Halford
https://maxhalford.github.io/blog/bayesian-linear-regression/
vor 6 Monaten von @becker
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bayesian
linear
regression
tutorial
explained
theory
bayesianlinearregressiontutorialexplainedtheory
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1Bug - Corruption in Scene view when using URP in OpenGL on Linux (2022.2.3f1, 2022.2.5f1, 2022.2.6f1) - Unity Forum
https://forum.unity.com/threads/corruption-in-scene-view-when-using-urp-in-opengl-on-linux-2022-2-3f1-2022-2-5f1-2022-2-6f1.1399105/
vor 11 Monaten von @becker
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unity
bug
urp
view
scene
unitybugurpviewscene
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https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:immermind:node+m:id:immermind:node:1683722888806
vor einem Jahr von @becker
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1Multiple physics pretraining for physical surrogate models
M. McCabe, B. Blancard, L. Parker, R. Ohana, M. Cranmer, A. Bietti, M. Eickenberg, S. Golkar, G. Krawezik, F. Lanusse und 1 andere Autor(en). arXiv preprint arXiv:2310.02994, (2023)
vor 10 Tagen von @becker
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citedby:scholar:count:10
surrogate
citedby:scholar:timestamp:2024-4-26
physics
simulation
model
informed
citedby:scholar:count:10surrogatecitedby:scholar:timestamp:2024-4-26physicssimulationmodelinformed
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1Computational Approaches for Connecting Maternal Stress to Preterm Birth
A. Mirzaei, B. Hiller, I. Stelzer, K. Thiele, Y. Tan, und M. Becker. Clinics in Perinatology, (2024)
vor 2 Monaten von @becker
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myown
stress
pregnancy
machine
learning
computational
myownstresspregnancymachinelearningcomputational
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3The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets
T. Saito, und M. Rehmsmeier. PloS one, 10 (3): e0118432 (2015)
vor 3 Monaten von @becker
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class,imbalance,imbalanced,evaluation,ml,machine,learning,auc,roc,precision,recall,curve
citedby:scholar:count:3373
citedby:scholar:timestamp:2024-2-20
class,imbalance,imbalanced,evaluation,ml,machine,learning,auc,roc,precision,recall,curvecitedby:scholar:count:3373citedby:scholar:timestamp:2024-2-20
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1Feature-weighted elastic net: using "features of features" for better prediction
J. Tay, N. Aghaeepour, T. Hastie, und R. Tibshirani. Statistica Sinica, 33 (1): 259--279 (Januar 2023)
vor 3 Monaten von @becker
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ien
linear
background
machine
regression
learning
knowledge
bki
ml
informed
integration
ienlinearbackgroundmachineregressionlearningknowledgebkimlinformedintegration
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2Utilizing Molecular Network Information via Graph Convolutional Neural Networks to Predict Metastatic Event in Breast Cancer
H. Chereda, A. Bleckmann, F. Kramer, A. Leha, und T. Beissbarth. Studies in health technology and informatics, (September 2019)
vor 3 Monaten von @becker
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neural
background
gnn
machine
learning
knowledge
networks
graph
bki
ml
informed
integration
neuralbackgroundgnnmachinelearningknowledgenetworksgraphbkimlinformedintegration
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1Multimodal machine learning for modeling infant head circumference, mothers' milk composition, and their shared environment
M. Becker, K. Fehr, S. Goguen, K. Miliku, C. Field, B. Robertson, C. Yonemitsu, L. Bode, E. Simons, J. Marshall und 8 andere Autor(en). Scientific Reports, 14 (1): 2977 (05.02.2024)
vor 3 Monaten von @becker
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mother
myown
environment
circumference
multiomics
milk
multimodal
head
mothermyownenvironmentcircumferencemultiomicsmilkmultimodalhead
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4CompTrails: comparing hypotheses across behavioral networks
T. Koopmann, M. Becker, F. Lemmerich, und A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, (2024)
vor 4 Monaten von @becker
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hyptrails
myown
graphs
comparing
hypothesis
networks
hypotheses
hyptrailsmyowngraphscomparinghypothesisnetworkshypotheses
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1Perspectives of physics-based machine learning strategies for geoscientific applications governed by partial differential equations
D. Degen, D. Caviedes Voullième, S. Buiter, H. Hendricks Franssen, H. Vereecken, A. González-Nicolás, und F. Wellmann. Geoscientific Model Development, 16 (24): 7375--7409 (2023)
vor 4 Monaten von @becker
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m:id:ai4simulation:node
m:
m:id:ai4simulation:nodem:
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1Time series extrinsic regression: Predicting numeric values from time series data
C. Tan, C. Bergmeir, F. Petitjean, und G. Webb. Data Mining and Knowledge Discovery, (2021)
vor 6 Monaten von @becker
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citedby:scholar:timestamp:2023-11-4
citedby:scholar:count:65
extrinsic
series
regression
time
citedby:scholar:timestamp:2023-11-4citedby:scholar:count:65extrinsicseriesregressiontime
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1Deep representation learning identifies associations between physical activity and sleep patterns during pregnancy and prematurity
N. Ravindra, C. Espinosa, E. Berson, T. Phongpreecha, P. Zhao, M. Becker, A. Chang, S. Shome, I. Marić, D. De Francesco und 1 andere Autor(en). npj Digital Medicine, 6 (1): 171 (2023)
vor 7 Monaten von @becker
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sleep
myown
prematurity
deep
activity
accelerometer
pregnancy
learning
representation
sleepmyownprematuritydeepactivityaccelerometerpregnancylearningrepresentation
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1Differential cellular immune response in pregnant and non-pregnant women upon vaccination against SARS-CoV-2 infection
C. Urbschat, K. Thiele, I. Stelzer, T. Zhang, Y. Zhao, T. Kehribar, M. Pagenkemper, G. Hansen, B. Gaudillière, A. Diemert und 1 andere Autor(en). Journal of Reproductive Immunology, (2023)
vor 7 Monaten von @becker
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myown
covid
pregnancy
abstract
vaccination
single
cell
myowncovidpregnancyabstractvaccinationsinglecell
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1Cross-species comparative analysis of single presynapses
E. Berson, C. Gajera, T. Phongpreecha, A. Perna, S. Bukhari, M. Becker, A. Chang, D. De Francesco, C. Espinosa, N. Ravindra und 1 andere Autor(en). Scientific Reports, 13 (1): 13849 (2023)
vor 7 Monaten von @becker
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presynapses
myown
species
cross
single
cell
cytof
presynapsesmyownspeciescrosssinglecellcytof
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1Whole genome deconvolution unveils Alzheimer’s resilient epigenetic signature
E. Berson, A. Sreenivas, T. Phongpreecha, A. Perna, F. Grandi, L. Xue, N. Ravindra, N. Payrovnaziri, S. Mataraso, Y. Kim und 9 andere Autor(en). Nature Communications, 14 (1): 4947 (2023)
vor 7 Monaten von @becker
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deconvolution
genome
alzheimer
myown
epigenetics
machine
learning
deconvolutiongenomealzheimermyownepigeneticsmachinelearning
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1Prediction of multiple neuropathologic changes from features available during life
T. Phongpreecha, D. De Francesco, A. Chang, M. Thuraiappah, M. Becker, N. Ravindra, E. Berson, C. Espinosa, S. Mataraso, D. Godrich und 1 andere Autor(en). Alzheimer's & Dementia, (2023)
vor 9 Monaten von @becker
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myown
myown
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1Hidden stratification causes clinically meaningful failures in machine learning for medical imaging
L. Oakden-Rayner, J. Dunnmon, G. Carneiro, und C. Ré. Proceedings of the ACM conference on health, inference, and learning, Seite 151--159. (2020)
vor 11 Monaten von @becker
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subgroup
mining
failure
stratification
hidden
machine
pattern
learning
citedby:scholar:count:243
citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
subgroupminingfailurestratificationhiddenmachinepatternlearningcitedby:scholar:count:243citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
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1Multiomic signals associated with maternal epidemiological factors contributing to preterm birth in low- and middle-income countries
C. Espinosa, W. Khan, R. Khanam, S. Das, J. Khalid, J. Pervin, M. Kasaro, K. Contrepois, A. Chang, T. Phongpreecha und 47 andere Autor(en). Science Advances, 9 (21): eade7692 (2023)
vor 11 Monaten von @becker
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income
myown
country
middle
low
pregnancy
birth
lmic
multiomics
maternal
preterm
ehr
incomemyowncountrymiddlelowpregnancybirthlmicmultiomicsmaternalpretermehr
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1Evidence for human milk as a biological system and recommendations for study design—a report from “Breastmilk Ecology: Genesis of Infant Nutrition (BEGIN)” Working Group 4
S. Donovan, N. Aghaeepour, A. Andres, M. Azad, M. Becker, S. Carlson, K. Järvinen, W. Lin, B. Lönnerdal, C. Slupsky und 1 andere Autor(en). The American Journal of Clinical Nutrition, (2023)
vor 12 Monaten von @becker
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myown
citedby:scholar:timestamp:2023-5-14
citedby:scholar:count:4
milk
human
nutrition
infant
myowncitedby:scholar:timestamp:2023-5-14citedby:scholar:count:4milkhumannutritioninfant
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2Machine learning techniques for accountability
B. Kim, und F. Doshi-Velez. AI Magazine, 42 (1): 47--52 (2021)
vor einem Jahr von @becker
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artificial
responsible
machine
ai
citedby:scholar:count:15
learning
intelligence
ml
citedby:scholar:timestamp:2023-4-10
accountability
artificialresponsiblemachineaicitedby:scholar:count:15learningintelligencemlcitedby:scholar:timestamp:2023-4-10accountability
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1Explainability in graph neural networks: A taxonomic survey
H. Yuan, H. Yu, S. Gui, und S. Ji. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2022)
vor einem Jahr von @becker
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artificial
neural
citedby:scholar:timestamp:2023-4-9
gnn
ai
explainable
citedby:scholar:count:203
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graph
xai
intelligence
artificialneuralcitedby:scholar:timestamp:2023-4-9gnnaiexplainablecitedby:scholar:count:203networksgraphxaiintelligence
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1Data-driven longitudinal characterization of neonatal health and morbidity
D. Francesco, J. Reiss, J. Roger, A. Tang, A. Chang, M. Becker, T. Phongpreecha, C. Espinosa, S. Morin, E. Berson und 23 andere Autor(en). Science Translational Medicine, 15 (683): eadc9854 (2023)
vor einem Jahr von @becker
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myown
project:2023-tracking
data
health
neonatal
paper:fastcor
longitudinal
myownproject:2023-trackingdatahealthneonatalpaper:fastcorlongitudinal
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1Map: Project - BMBF: AI 3 Simulation

1Ubuntu disable MCP (middle click paste) on Lenovo TrackPoint middle button

1Lenovo Thinkpad Trackpoint Keyboard II - middle click on release after scrolling - Support - Manjaro Linux Forum

1Bayesian linear regression for practitioners • Max Halford

1Bug - Corruption in Scene view when using URP in OpenGL on Linux (2022.2.3f1, 2022.2.5f1, 2022.2.6f1) - Unity Forum

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1Multiple physics pretraining for physical surrogate models

1Computational Approaches for Connecting Maternal Stress to Preterm Birth

3The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets

1Feature-weighted elastic net: using "features of features" for better prediction

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4CompTrails: comparing hypotheses across behavioral networks

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1Differential cellular immune response in pregnant and non-pregnant women upon vaccination against SARS-CoV-2 infection

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1Whole genome deconvolution unveils Alzheimer’s resilient epigenetic signature

1Prediction of multiple neuropathologic changes from features available during life

1Hidden stratification causes clinically meaningful failures in machine learning for medical imaging

1Multiomic signals associated with maternal epidemiological factors contributing to preterm birth in low- and middle-income countries

1Evidence for human milk as a biological system and recommendations for study design—a report from “Breastmilk Ecology: Genesis of Infant Nutrition (BEGIN)” Working Group 4

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1Explainability in graph neural networks: A taxonomic survey

1Data-driven longitudinal characterization of neonatal health and morbidity

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