Shan Gao

Une étude explore comment les modèles de machine learning prédisent le risque de CLABSI en utilisant des données d'hôpital.

Apprends comment missForestPredict améliore la gestion des données manquantes dans les prédictions.

Un nouveau benchmark qui évalue les grands modèles de code dans des tâches de codage du monde réel.

Cette étude évalue la performance des grands modèles de code dans les suggestions d'API.

Explorer le rôle et la détection de la modification de l'ADN 6mA.

APDDv2 propose une collection complète pour évaluer et apprécier l'art.

Des recherches sur la prédiction du risque de CLABSI pourraient améliorer les résultats pour les patients.

Une étude comparant des codes modélisant les émissions d'énergie des blazars et des neutrinos.

Découvre comment la co-expression des gènes révèle de nouvelles pistes en biologie.

Les LLM transforment l'ingénierie logicielle mais apportent des défis uniques.