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Learning Individual Dynamics from Sparse Cross-Sectional Snapshots
यह शोधपत्र CADENCE प्रस्तुत करता है, जो एक संभाव्य ढांचा (probabilistic framework) है जो विलुप्त (sparse) क्रॉस-सेक्शनल स्नैपशॉट्स से निरंतर व्यक्तिगत प्रक्षेप पथों (continuous individual trajectories) को अनूठे रूप से पुनर्प्राप्त करता है, जिससे स्थिर संदर्भों (static contexts) के साथ गुप्त गतिकी (latent dynamics) को बांधकर, अनुक्रमिक डेटा की आवश्यकता के बिना घने अनुदैर्ध्य मॉडलों (dense longitudinal models) के तुलनीय पहचान क्षमता और प्रदर्शन प्राप्त किया जाता है।