scHFBiMamba双向Mamba自编码器分类心脏疾病
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scHFBiMamba双向Mamba自编码器分类心脏疾病
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AI 综述
2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Ugo Lomoio 等人的论文，提出 scHFBiMamba，将双向 Mamba 自编码器（BiMambaAE）与 MLP 头结合，用于从单核 RNA-seq 数据分类心脏疾病状态。该模型把 16,545 基因表达谱映射为 350 维隐表示，参数量 13.2M，约为稠密 DAE（192.9M）的 1/14.6。论文提供代码链接（Code: this https URL）。目前报道仅涉及方法发布与模型规模，未提及具体分类性能、数据集来源或临床应用结果。
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最新进展10月15日 12:00
scHFBiMamba：用双向 Mamba 自编码器从单核 RNA-seq 数据分类心脏疾病状态报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv Artificial IntelligencescHFBiMamba：用双向 Mamba 自编码器从单核 RNA-seq 数据分类心脏疾病状态
scHFBiMamba 将双向 Mamba 自编码器（BiMambaAE）与 MLP 头结合，把 16,545 基因表达谱映射为 350 维隐表示，参数量 13.2M，约为稠密 DAE（192.9M）的 1/14.6。
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