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SurvSurf: A Partially Monotonic Neural Network for Predicting First Arrival Times of Discrete and Continuous Sequential Events with Intermittent Observations
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出SurvSurf模型，解决了现有生存模型在序列事件首次到达时间预测中的单调性问题。该模型确保累积发生函数的单调性，并允许预测因子的非线性影响。研究结果表明，SurvSurf在多个数据集上优于传统模型，为事件发生时间的精确预测提供了新思路。
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关键要点
- 本研究提出SurvSurf模型，解决了现有生存模型在序列事件首次到达时间预测中的单调性问题。
- SurvSurf模型确保累积发生函数的单调性，并允许预测因子的非线性影响。
- 研究结果表明，SurvSurf在多个数据集上优于传统模型。
- SurvSurf为事件发生时间的精确预测提供了新思路。
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