Timescales in Time-to-Event Analyses in Pregnancy
本文探讨了妊娠期间时间-事件分析中使用目标试验框架定义因果估计量的问题，通过对比两种时间尺度（孕龄和研究进入后的时间）来解决这一挑战。
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Selected work
Representative Papers
BrainWideBench: Benchmarking large-scale pretraining and across-animal transfer in multi-region neural recordings
本文提出BrainWideBench，通过大规模预训练和跨动物迁移来解决多区域神经记录中的通用表示学习问题。
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A Catalogue of Properties of Binary Relations: Entailments, Incompatibilities, and Independence Results
研究了十五种二元关系性质，使用模型搜索和Lean证明系统，解决了这些性质之间的蕴含、不相容及独立性问题。
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A Counterfactual Framework for Estimating Infectious Disease Prevalence under Repeated Testing with Symptomatic and Contact-Tracing Components
本文针对重复检测中估计传染病流行率的问题，提出了一种反事实框架方法，通过建模检测过程来无偏估计疾病流行率。
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Distributed Lag Neural Additive Models
研究引入了分布式滞后神经加法模型(DLNAMs)来学习非线性效应在滞后上的分布，通过神经组件替代预设的样条交叉基，以避免选择基函数族、维度和节点位置的问题。
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Timescales in Time-to-Event Analyses in Pregnancy
本文探讨了妊娠期间时间-事件分析中使用目标试验框架定义因果估计量的问题，通过对比两种时间尺度（孕龄和研究进入后的时间）来解决这一挑战。
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BrainWideBench: Benchmarking large-scale pretraining and across-animal transfer in multi-region neural recordings
本文提出BrainWideBench，通过大规模预训练和跨动物迁移来解决多区域神经记录中的通用表示学习问题。
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A Catalogue of Properties of Binary Relations: Entailments, Incompatibilities, and Independence Results
研究了十五种二元关系性质，使用模型搜索和Lean证明系统，解决了这些性质之间的蕴含、不相容及独立性问题。
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A Counterfactual Framework for Estimating Infectious Disease Prevalence under Repeated Testing with Symptomatic and Contact-Tracing Components
本文针对重复检测中估计传染病流行率的问题，提出了一种反事实框架方法，通过建模检测过程来无偏估计疾病流行率。
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Distributed Lag Neural Additive Models
研究引入了分布式滞后神经加法模型(DLNAMs)来学习非线性效应在滞后上的分布，通过神经组件替代预设的样条交叉基，以避免选择基函数族、维度和节点位置的问题。
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