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Recovering Implicit Physics Models Under Real-World Constraints

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内容提要

本研究提出了一种新颖的液体时间常数神经网络（LTC-NN）架构，旨在从现实世界数据中恢复物理驱动模型。该方法有效应对低采样率和扰动时序误差，提高了隐式物理模型系数的恢复精度，并在医学等多个实际案例中展示了其有效性。

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标签

models 低采样率 医学应用 时序误差 液体时间常数神经网络 物理驱动模型
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