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介绍SceneAligner，一种用于平面图定位的深度学习方法，利用3D场景重建和跨模态对应学习，在数据有限的真实环境中工作。

本文介绍了 SPADE，这是一种用于药物发现的新颖算法，能够仅通过约 40 次测试便从稀疏数据中高效识别出高质量配体。与深度学习和贝叶斯优化方法相比，SPADE 展现了更优的样本效率和速度。

学术论文比较了 SARIMAX 与泊松回归在预测稀疏、爆发式漏洞目击时间序列中的表现，发现基于计数的模型更稳定。