Zobrazeno 1 - 10
of 174
pro vyhledávání: '"Di Achille, P."'
Autor:
Liu, Xin, McDuff, Daniel, Kovacs, Geza, Galatzer-Levy, Isaac, Sunshine, Jacob, Zhan, Jiening, Poh, Ming-Zher, Liao, Shun, Di Achille, Paolo, Patel, Shwetak
Large language models (LLMs) can capture rich representations of concepts that are useful for real-world tasks. However, language alone is limited. While existing LLMs excel at text-based inferences, health applications require that models be grounde
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.15525
Autor:
James P. Pirruccello, Paolo Di Achille, Seung Hoan Choi, Joel T. Rämö, Shaan Khurshid, Mahan Nekoui, Sean J. Jurgens, Victor Nauffal, Shinwan Kany, FinnGen, Kenney Ng, Samuel F. Friedman, Puneet Batra, Kathryn L. Lunetta, Aarno Palotie, Anthony A. Philippakis, Jennifer E. Ho, Steven A. Lubitz, Patrick T. Ellinor
Publikováno v:
Nature Communications, Vol 15, Iss 1, Pp 1-17 (2024)
Abstract Increased left atrial volume and decreased left atrial function have long been associated with atrial fibrillation. The availability of large-scale cardiac magnetic resonance imaging data paired with genetic data provides a unique opportunit
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/28dcb362d1d747399f72a9d9686b4b32
Publikováno v:
Journal of Maps, Vol 19, Iss 1 (2023)
ABSTRACTWe present a 1:5,000,000 geological map of the Imdr Regio area of Venus. Geological mapping was conducted using synthetic aperture radar (SAR) images, altimetry and stereo-derived topography data from NASA's Magellan mission. The map covers a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f6d52ae543e8458b888d8e4f762f50f1
Autor:
Marco Cardinale, David A. Vaz, Piero D’Incecco, Nicola Mari, Justin Filiberto, Gabriel L. Eggers, Gaetano Di Achille
Publikováno v:
Journal of Maps, Vol 19, Iss 1 (2023)
ABSTRACTOrbital data from the MESSENGER spacecraft show that a significant portion of Mercury’s northern hemisphere is covered by smooth plains, which are interpreted to be flood volcanic material and/or impact melt. The smooth plains show pervasiv
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c95177f7ce024690bdded891a4c0ec5d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Shaan Khurshid, Christopher Reeder, Lia X. Harrington, Pulkit Singh, Gopal Sarma, Samuel F. Friedman, Paolo Di Achille, Nathaniel Diamant, Jonathan W. Cunningham, Ashby C. Turner, Emily S. Lau, Julian S. Haimovich, Mostafa A. Al-Alusi, Xin Wang, Marcus D. R. Klarqvist, Jeffrey M. Ashburner, Christian Diedrich, Mercedeh Ghadessi, Johanna Mielke, Hanna M. Eilken, Alice McElhinney, Andrea Derix, Steven J. Atlas, Patrick T. Ellinor, Anthony A. Philippakis, Christopher D. Anderson, Jennifer E. Ho, Puneet Batra, Steven A. Lubitz
Publikováno v:
npj Digital Medicine, Vol 5, Iss 1, Pp 1-14 (2022)
Abstract Electronic health record (EHR) datasets are statistically powerful but are subject to ascertainment bias and missingness. Using the Mass General Brigham multi-institutional EHR, we approximated a community-based cohort by sampling patients r
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cee0e785728d44acb66d820bf455a8f1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.