Zobrazeno 1 - 10
of 26
pro vyhledávání: '"Hackenberg, Maren"'
In settings requiring synthetic data generation based on a clinical cohort, e.g., due to data protection regulations, heterogeneity across individuals might be a nuisance that we need to control or faithfully preserve. The sources of such heterogenei
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.07781
Autor:
Hackenberg, Maren, Pfaffenlehner, Michelle, Behrens, Max, Pechmann, Astrid, Kirschner, Janbernd, Binder, Harald
In a longitudinal clinical registry, different measurement instruments might have been used for assessing individuals at different time points. To combine them, we investigate deep learning techniques for obtaining a joint latent representation, to w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.00616
Autor:
Hackenberg, Maren, Grodd, Marlon, Kreutz, Clemens, Fischer, Martina, Esins, Janina, Grabenhenrich, Linus, Karagiannidis, Christian, Binder, Harald
Differentiable programming has recently received much interest as a paradigm that facilitates taking gradients of computer programs. While the corresponding flexible gradient-based optimization approaches so far have been used predominantly for deep
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.05722
Autor:
Hackenberg, Maren, Harms, Philipp, Pfaffenlehner, Michelle, Pechmann, Astrid, Kirschner, Janbernd, Schmidt, Thorsten, Binder, Harald
Longitudinal biomedical data are often characterized by a sparse time grid and individual-specific development patterns. Specifically, in epidemiological cohort studies and clinical registries we are facing the question of what can be learned from th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.00634
Like many groups considering the new programming language Julia, we faced the challenge of accessing the algorithms that we develop in Julia from R. Therefore, we developed the R package JuliaConnectoR, available from the CRAN repository and GitHub (
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.06334
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:
Grodd, Marlon, Refisch, Lukas, Lorenz, Fabian, Fischer, Martina, Lottes, Matthäus, Hackenberg, Maren, Kreutz, Clemens, Grabenhenrich, Linus, Binder, Harald, Wolkewitz, Martin
Publikováno v:
Medizinische Klinik: Intensivmedizin & Notfallmedizin; Mar2023, Vol. 118 Issue 2, p125-131, 7p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.