A major step forward in snakebite treatment: LSTM & DTU researchers have co-developed the first product-ready recombinant antivenom protecting against Africa’s deadliest snakes. Lab-made, safer, scalable, and more consistent than animal-derived antivenoms.
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Breakthrough recombinant antivenom offers hope of a safer, more effective treatment for Africa’s most deadly snakes
Traditional antivenoms are produced using century-old methods that rely on harvesting animal antibodies after exposing them to venom.
lstm.ac
October 30, 2025 at 2:22 PM
A major step forward in snakebite treatment: LSTM & DTU researchers have co-developed the first product-ready recombinant antivenom protecting against Africa’s deadliest snakes. Lab-made, safer, scalable, and more consistent than animal-derived antivenoms.
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I'm not sure about this...
- Logit for churn prediction? Maybe as a baseline. I used boosted trees.
- Random forest for fraud detection? I used boosted trees.
- LSTM for sentiment analysis? I used BERT or spacy + VADER.
- Logit for churn prediction? Maybe as a baseline. I used boosted trees.
- Random forest for fraud detection? I used boosted trees.
- LSTM for sentiment analysis? I used BERT or spacy + VADER.
October 4, 2025 at 2:32 AM
I'm not sure about this...
- Logit for churn prediction? Maybe as a baseline. I used boosted trees.
- Random forest for fraud detection? I used boosted trees.
- LSTM for sentiment analysis? I used BERT or spacy + VADER.
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- Random forest for fraud detection? I used boosted trees.
- LSTM for sentiment analysis? I used BERT or spacy + VADER.
Researchers from LSTM and partners in Cameroon and Kenya have contributed to a new study that shows how the Anopheles funestus mosquito is evolving in response to malaria control efforts.
Read more: lstm.ac/4nAqd6y
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September 22, 2025 at 2:01 PM
Researchers from LSTM and partners in Cameroon and Kenya have contributed to a new study that shows how the Anopheles funestus mosquito is evolving in response to malaria control efforts.
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LSTM keeps growing!
LSTM is welcoming three leading global health experts with support from UKRI:
• Dr Jeremy Burrows
• Prof Tanya Parish
• Dr Ami Patel
They bring world-class expertise in drug discovery, TB, AMR, vaccinology & antibodies.
Read more: lstm.ac/E3NewResearc...
• Dr Jeremy Burrows
• Prof Tanya Parish
• Dr Ami Patel
They bring world-class expertise in drug discovery, TB, AMR, vaccinology & antibodies.
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LSTM welcomes three leading global health therapeutics experts with support from UKRI
Dr Jeremy Burrows, Professor Tanya Parish, and Dr Ami Patel will bring unique expertise in medicinal chemistry, drug discovery, vaccinology and antibody-based therapeutics into LSTM, enhancing its
lstm.ac
September 18, 2025 at 11:51 AM
LSTM keeps growing!
September 17, 2025 at 12:19 PM
🎙️ Coming Soon: LSTM in Conversation Podcast!
Explore global health, humanitarian work, & the future of healthcare with inspiring stories from LSTM alumni, staff, & friends.
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Explore global health, humanitarian work, & the future of healthcare with inspiring stories from LSTM alumni, staff, & friends.
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LSTM in Conversation
Join us as we engage with alumni, staff, and friends of LSTM, exploring the most pressing issues in global health, humanitarian work, and the future of healthcare worldwide. Each episode dives into…
lstm.ac
January 23, 2025 at 1:30 PM
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## 약물 재고 관리 최적화를 위한 엣지 컴퓨팅 기반 지능형 예측 시스템 연구: 소규모 소매 약국 환경에서의 적용
**초록** 본 연구는 약물 소매 유통 분야, 특히 소규모 약국 환경에서의 재고 관리 문제 해결을 위해 엣지 컴퓨팅 기반의 지능형 예측 시스템을 제안합니다. 기존 클라우드 기반 시스템의 지연 시간 및 네트워크 의존성 문제를 극복하고, 실시간 약물 수요 예측 및 재고 관리를 가능하게 합니다. 본 연구는 시간 시퀀스 데이터 분석을 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델과 엣지 장치에서 학습된…
**초록** 본 연구는 약물 소매 유통 분야, 특히 소규모 약국 환경에서의 재고 관리 문제 해결을 위해 엣지 컴퓨팅 기반의 지능형 예측 시스템을 제안합니다. 기존 클라우드 기반 시스템의 지연 시간 및 네트워크 의존성 문제를 극복하고, 실시간 약물 수요 예측 및 재고 관리를 가능하게 합니다. 본 연구는 시간 시퀀스 데이터 분석을 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델과 엣지 장치에서 학습된…
## 약물 재고 관리 최적화를 위한 엣지 컴퓨팅 기반 지능형 예측 시스템 연구: 소규모 소매 약국 환경에서의 적용
**초록** 본 연구는 약물 소매 유통 분야, 특히 소규모 약국 환경에서의 재고 관리 문제 해결을 위해 엣지 컴퓨팅 기반의 지능형 예측 시스템을 제안합니다. 기존 클라우드 기반 시스템의 지연 시간 및 네트워크 의존성 문제를 극복하고, 실시간 약물 수요 예측 및 재고 관리를 가능하게 합니다. 본 연구는 시간 시퀀스 데이터 분석을 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델과 엣지 장치에서 학습된 모델을 활용하여 약물 수요 변화를 정확하게 예측하고, 이를 바탕으로 최적의 재고 수준을 유지하는 알고리즘을 개발합니다.
freederia.com
April 4, 2025 at 4:35 AM
## 약물 재고 관리 최적화를 위한 엣지 컴퓨팅 기반 지능형 예측 시스템 연구: 소규모 소매 약국 환경에서의 적용
**초록** 본 연구는 약물 소매 유통 분야, 특히 소규모 약국 환경에서의 재고 관리 문제 해결을 위해 엣지 컴퓨팅 기반의 지능형 예측 시스템을 제안합니다. 기존 클라우드 기반 시스템의 지연 시간 및 네트워크 의존성 문제를 극복하고, 실시간 약물 수요 예측 및 재고 관리를 가능하게 합니다. 본 연구는 시간 시퀀스 데이터 분석을 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델과 엣지 장치에서 학습된…
**초록** 본 연구는 약물 소매 유통 분야, 특히 소규모 약국 환경에서의 재고 관리 문제 해결을 위해 엣지 컴퓨팅 기반의 지능형 예측 시스템을 제안합니다. 기존 클라우드 기반 시스템의 지연 시간 및 네트워크 의존성 문제를 극복하고, 실시간 약물 수요 예측 및 재고 관리를 가능하게 합니다. 본 연구는 시간 시퀀스 데이터 분석을 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델과 엣지 장치에서 학습된…
efficiently extracts spatial-temporal features while emphasizing critical feature channels, enhancing feature relevance. The third branch, combining a Temporal Convolutional Network (TCN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM), captures bidirectional [5/8 of https://arxiv.org/abs/2504.03221v1]
April 7, 2025 at 6:03 AM
efficiently extracts spatial-temporal features while emphasizing critical feature channels, enhancing feature relevance. The third branch, combining a Temporal Convolutional Network (TCN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM), captures bidirectional [5/8 of https://arxiv.org/abs/2504.03221v1]
developing high-resolution Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) networks using physical model-based summer cooling demand data. To maximise the predictive capability and generalisation ability of the models under limited data [3/7 of https://arxiv.org/abs/2503.05813v1]
March 11, 2025 at 6:24 AM
developing high-resolution Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) networks using physical model-based summer cooling demand data. To maximise the predictive capability and generalisation ability of the models under limited data [3/7 of https://arxiv.org/abs/2503.05813v1]
(CALNet), a hybrid deep learning model integrating Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and an Attention Mechanism based on the Convolutional Block Attention Module (CBAM). We collected 4,225 EB samples, [4/6 of https://arxiv.org/abs/2504.15875v1]
April 23, 2025 at 6:08 AM
(CALNet), a hybrid deep learning model integrating Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and an Attention Mechanism based on the Convolutional Block Attention Module (CBAM). We collected 4,225 EB samples, [4/6 of https://arxiv.org/abs/2504.15875v1]
GARCH in modeling key stylized facts of financial volatility, such as clustering and persistence, while utilizing the GRU's capacity to learn nonlinear dependencies from sequential data. Compared to the GARCH-LSTM counterpart, the GARCH-GRU model [3/6 of https://arxiv.org/abs/2504.09380v1]
April 15, 2025 at 6:19 AM
GARCH in modeling key stylized facts of financial volatility, such as clustering and persistence, while utilizing the GRU's capacity to learn nonlinear dependencies from sequential data. Compared to the GARCH-LSTM counterpart, the GARCH-GRU model [3/6 of https://arxiv.org/abs/2504.09380v1]
HOW WELL CAN YOU PREDICT THE STOCK MARKET?
my favourite paper of the day: arxiv.org/pdf/2411.16666
💡Han et al. predict the stock market (S+P500) with macroeconomic variables, recent stock prices, using one of my least favorite neural nets (LSTM [1]), (1/n)....
my favourite paper of the day: arxiv.org/pdf/2411.16666
💡Han et al. predict the stock market (S+P500) with macroeconomic variables, recent stock prices, using one of my least favorite neural nets (LSTM [1]), (1/n)....
November 27, 2024 at 4:44 AM
HOW WELL CAN YOU PREDICT THE STOCK MARKET?
my favourite paper of the day: arxiv.org/pdf/2411.16666
💡Han et al. predict the stock market (S+P500) with macroeconomic variables, recent stock prices, using one of my least favorite neural nets (LSTM [1]), (1/n)....
my favourite paper of the day: arxiv.org/pdf/2411.16666
💡Han et al. predict the stock market (S+P500) with macroeconomic variables, recent stock prices, using one of my least favorite neural nets (LSTM [1]), (1/n)....
있고 행렬도 그렇고 하기 때문에 리그레션적 접근이 NLP에도 아예 적용되지 않는 건 아님.
그러니까 이 얘기는 NLP가 매우 매우 샘플 정보값이 높다는 얘기. 즉, 대부분 예제가 extrapolation 영역에 있는게 아니라 interpolation 영역에 있다는 거.
LSTM 구조를 배제하고 어텐션을 인코더-디코더 인터페이스 말고 인코더/디코더 내부에 직접 넣기 시작하면? 이게 셀프-어탠션 트랜스포머. 앞에서 얘기한 거 보면 당연한 거임. 우리가 인풋 문장에도 서로 연결성이 있으니까. 그럼 인풋 문장 내에서 어탠션을 찾아야겠지.
그러니까 이 얘기는 NLP가 매우 매우 샘플 정보값이 높다는 얘기. 즉, 대부분 예제가 extrapolation 영역에 있는게 아니라 interpolation 영역에 있다는 거.
LSTM 구조를 배제하고 어텐션을 인코더-디코더 인터페이스 말고 인코더/디코더 내부에 직접 넣기 시작하면? 이게 셀프-어탠션 트랜스포머. 앞에서 얘기한 거 보면 당연한 거임. 우리가 인풋 문장에도 서로 연결성이 있으니까. 그럼 인풋 문장 내에서 어탠션을 찾아야겠지.
February 1, 2025 at 9:01 AM
있고 행렬도 그렇고 하기 때문에 리그레션적 접근이 NLP에도 아예 적용되지 않는 건 아님.
그러니까 이 얘기는 NLP가 매우 매우 샘플 정보값이 높다는 얘기. 즉, 대부분 예제가 extrapolation 영역에 있는게 아니라 interpolation 영역에 있다는 거.
LSTM 구조를 배제하고 어텐션을 인코더-디코더 인터페이스 말고 인코더/디코더 내부에 직접 넣기 시작하면? 이게 셀프-어탠션 트랜스포머. 앞에서 얘기한 거 보면 당연한 거임. 우리가 인풋 문장에도 서로 연결성이 있으니까. 그럼 인풋 문장 내에서 어탠션을 찾아야겠지.
그러니까 이 얘기는 NLP가 매우 매우 샘플 정보값이 높다는 얘기. 즉, 대부분 예제가 extrapolation 영역에 있는게 아니라 interpolation 영역에 있다는 거.
LSTM 구조를 배제하고 어텐션을 인코더-디코더 인터페이스 말고 인코더/디코더 내부에 직접 넣기 시작하면? 이게 셀프-어탠션 트랜스포머. 앞에서 얘기한 거 보면 당연한 거임. 우리가 인풋 문장에도 서로 연결성이 있으니까. 그럼 인풋 문장 내에서 어탠션을 찾아야겠지.
Yifan Zhou, Chong Cheng Xu, Mingi Song, Yew Kee Wong, Kangsong Du
A Novel Quantum LSTM Network
https://arxiv.org/abs/2406.08982
A Novel Quantum LSTM Network
https://arxiv.org/abs/2406.08982
June 14, 2024 at 6:01 AM
Yifan Zhou, Chong Cheng Xu, Mingi Song, Yew Kee Wong, Kangsong Du
A Novel Quantum LSTM Network
https://arxiv.org/abs/2406.08982
A Novel Quantum LSTM Network
https://arxiv.org/abs/2406.08982
To get a good albedo, a good sampling of spectral bands is needed, #S2NG should be great. But you need a good directional sampling too, and for that, #S2NG is not ideal. The future thermal missions, #LSTM and above all #TRISHNA will provide a good directional sampling.
And of course a good revisit.
And of course a good revisit.
November 10, 2024 at 7:53 PM
@spaceprez.bsky.social "Everyone: AI will take over the world!
Machine Learning models: Can't even remember the context of the last sentence without LSTM or attention mechanisms 🤷♂️"
Machine Learning models: Can't even remember the context of the last sentence without LSTM or attention mechanisms 🤷♂️"
January 3, 2025 at 5:48 PM
@spaceprez.bsky.social "Everyone: AI will take over the world!
Machine Learning models: Can't even remember the context of the last sentence without LSTM or attention mechanisms 🤷♂️"
Machine Learning models: Can't even remember the context of the last sentence without LSTM or attention mechanisms 🤷♂️"
(LSTM) architecture and the physical channel model. The NN iteratively captures and fuses information from previous measurements and adaptively customizes RIS configurations to acquire the most relevant information for the recognition task in [4/6 of https://arxiv.org/abs/2505.02446v1]
May 6, 2025 at 5:59 AM
(LSTM) architecture and the physical channel model. The NN iteratively captures and fuses information from previous measurements and adaptively customizes RIS configurations to acquire the most relevant information for the recognition task in [4/6 of https://arxiv.org/abs/2505.02446v1]
Fei Han, Pengming Guo, Hao Chen, Weikun Li, Jingbo Ren, Naijun Liu, Ning Yang, Dixia Fan
Learn to Swim: Data-Driven LSTM Hydrodynamic Model for Quadruped Robot Gait Optimization
https://arxiv.org/abs/2505.03146
Learn to Swim: Data-Driven LSTM Hydrodynamic Model for Quadruped Robot Gait Optimization
https://arxiv.org/abs/2505.03146
May 7, 2025 at 7:09 AM
Fei Han, Pengming Guo, Hao Chen, Weikun Li, Jingbo Ren, Naijun Liu, Ning Yang, Dixia Fan
Learn to Swim: Data-Driven LSTM Hydrodynamic Model for Quadruped Robot Gait Optimization
https://arxiv.org/abs/2505.03146
Learn to Swim: Data-Driven LSTM Hydrodynamic Model for Quadruped Robot Gait Optimization
https://arxiv.org/abs/2505.03146
a novel methodology applying incremental input-to-state stability ($\delta$ISS) to mathematically define and evaluate the resilience of LSTM against input perturbations. Key achievements include the development of a data-independent evaluation method [2/3 of https://arxiv.org/abs/2505.17696v1]
May 26, 2025 at 5:58 AM
a novel methodology applying incremental input-to-state stability ($\delta$ISS) to mathematically define and evaluate the resilience of LSTM against input perturbations. Key achievements include the development of a data-independent evaluation method [2/3 of https://arxiv.org/abs/2505.17696v1]
Yishen Liu, Shengda Liu, Hudan Pan: Image-to-Text for Medical Reports Using Adaptive Co-Attention and Triple-LSTM Module https://arxiv.org/abs/2503.18297 https://arxiv.org/pdf/2503.18297 https://arxiv.org/html/2503.18297
March 25, 2025 at 6:09 AM
Yishen Liu, Shengda Liu, Hudan Pan: Image-to-Text for Medical Reports Using Adaptive Co-Attention and Triple-LSTM Module https://arxiv.org/abs/2503.18297 https://arxiv.org/pdf/2503.18297 https://arxiv.org/html/2503.18297
select the optimal feature subset, reducing feature redundancy and enhancing classification accuracy. Finally, a CNN-LSTM deep learning model is employed for classification and recognition. Experimental results demonstrate that the proposed method [4/5 of https://arxiv.org/abs/2503.17615v1]
March 25, 2025 at 5:59 AM
select the optimal feature subset, reducing feature redundancy and enhancing classification accuracy. Finally, a CNN-LSTM deep learning model is employed for classification and recognition. Experimental results demonstrate that the proposed method [4/5 of https://arxiv.org/abs/2503.17615v1]
LSTM based battery management systems and FOPID based cooling system strategy for electric vehicles application
LSTM based battery management systems and FOPID based cooling system strategy for electric vehicles application
Publication date: 30 April 2025Source: Journal of Energy Storage, Volume 116Author(s): Vanitha Mahadevan, Bindu Puthentharayil Vikraman
www.sciencedirect.com
March 13, 2025 at 12:12 AM
LSTM based battery management systems and FOPID based cooling system strategy for electric vehicles application
## 연구 자료: 지능형 자율 에너지 관리 시스템을 위한 차세대 LSTM 기반 예측 모델 개발
**Abstract** 본 연구는 인공지능(AI) 기반 에너지 절약 분야의 초세부 연구 분야로, 지능형 자율 에너지 관리 시스템(IAEMS)을 위한 차세대 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반 예측 모델 개발을 목표로 한다. 기존 LSTM 모델의 한계를 극복하고, 에너지 소비 패턴의 복잡성을 효과적으로 파악하기 위해 새로운 구조와 학습 기법을 적용한다. 구체적으로, 다중 입력 시퀀스 처리, 주의…
**Abstract** 본 연구는 인공지능(AI) 기반 에너지 절약 분야의 초세부 연구 분야로, 지능형 자율 에너지 관리 시스템(IAEMS)을 위한 차세대 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반 예측 모델 개발을 목표로 한다. 기존 LSTM 모델의 한계를 극복하고, 에너지 소비 패턴의 복잡성을 효과적으로 파악하기 위해 새로운 구조와 학습 기법을 적용한다. 구체적으로, 다중 입력 시퀀스 처리, 주의…
## 연구 자료: 지능형 자율 에너지 관리 시스템을 위한 차세대 LSTM 기반 예측 모델 개발
**Abstract** 본 연구는 인공지능(AI) 기반 에너지 절약 분야의 초세부 연구 분야로, 지능형 자율 에너지 관리 시스템(IAEMS)을 위한 차세대 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반 예측 모델 개발을 목표로 한다. 기존 LSTM 모델의 한계를 극복하고, 에너지 소비 패턴의 복잡성을 효과적으로 파악하기 위해 새로운 구조와 학습 기법을 적용한다. 구체적으로, 다중 입력 시퀀스 처리, 주의 메커니즘(Attention Mechanism)의 통합, 하이퍼파라미터 자동 튜닝 기법, 그리고 불확실성 추정 기법을 통해 예측 정확도와 성능을 향상시킨다.
freederia.com
April 2, 2025 at 4:54 AM
## 연구 자료: 지능형 자율 에너지 관리 시스템을 위한 차세대 LSTM 기반 예측 모델 개발
**Abstract** 본 연구는 인공지능(AI) 기반 에너지 절약 분야의 초세부 연구 분야로, 지능형 자율 에너지 관리 시스템(IAEMS)을 위한 차세대 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반 예측 모델 개발을 목표로 한다. 기존 LSTM 모델의 한계를 극복하고, 에너지 소비 패턴의 복잡성을 효과적으로 파악하기 위해 새로운 구조와 학습 기법을 적용한다. 구체적으로, 다중 입력 시퀀스 처리, 주의…
**Abstract** 본 연구는 인공지능(AI) 기반 에너지 절약 분야의 초세부 연구 분야로, 지능형 자율 에너지 관리 시스템(IAEMS)을 위한 차세대 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반 예측 모델 개발을 목표로 한다. 기존 LSTM 모델의 한계를 극복하고, 에너지 소비 패턴의 복잡성을 효과적으로 파악하기 위해 새로운 구조와 학습 기법을 적용한다. 구체적으로, 다중 입력 시퀀스 처리, 주의…