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Ergebnisse für “Atlas”
Forschung

<h1>Hierarchisches Pooling in GNNs verbessert Tumorklassifikation aus RNA‑seq</h1> <p>Eine neue Studie zeigt, dass Graph Neural Networks (GNNs) mit hierarchischem Pooling und mehreren Convolution‑Schichten die Klassifikation von Tumoren anhand von RNA‑seq‑Daten deutlich verbessern können. Dabei werden die Genexpressionsdaten des The Cancer Genome Atlas (TCGA) mit einem vorab berechneten STRING‑Protein‑Protein‑Interaktionsnetzwerk kombiniert, um sowohl das Gewebeherkunfts‑Label als auch die Unterscheidung zw
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>LLM-Agenten automatisieren Hochenergiephysik-Analyse – ein Durchbruch</h1> <p>Eine neue Studie demonstriert, wie große Sprachmodelle (LLMs) als Agenten eingesetzt werden können, um eine typische Hochenergiephysik‑Analyse vollständig zu automatisieren. Im Fokus steht die Messung der Diphoton‑Kreuzsektion des Higgs‑Bosons unter Verwendung von ATLAS Open Data.</p> <p>Das entwickelte System kombiniert einen LLM‑basierten Supervisor‑Coder‑Agenten mit dem Workflow‑Manager Snakemake. Während Snakemake die Repr
arXiv – cs.AI