机构名称：
¥ 1.0
•研究了通过竞争性二聚化网络执行的计算（Cell 2024）。•开发了简单的减少阶模型，用于预测2型糖尿病中的血糖（混乱2023）。•开发了神经系统重症监护病患者和1型糖尿病的重症患者葡萄糖预测的建模和预测方法（《生物学信息学杂志》 2023年）。•将杂种动力学建模框架应用于学习碳水化合物吸收率（Health 2022的神经时间赛）。•设计基于物理的数据驱动的混合模型框架，用于预测动态系统；在离散时间和连续时间（AMS 2022的通信）中，Markovian和非Markovian模型不足。•在集合卡尔曼过滤器中实现了新的状态空间约束，该滤波器通过二次优化形成了约束状态更新（2019年反问题）。
Matthew E. Levine，博士
主要关键词
相关文件推荐
