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【中文期刊】 陈潇 张瑞 等 《上海交通大学学报（英文版）》 2024年29卷1期 131-140页
【摘要】 Sepsis poses a serious threat to health of children in pediatric intensive care unit.The mortality from pediatric sepsis...
【关键词】 pediatric sepsis；gradient boosting decision tree；cross feature；
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 范炬臣 李小林 等 《昆虫学报》 2024年67卷8期 1127-1136页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 [目的]昆虫常在色彩、纹理或形态上和背景相似,具有伪装性,识别难度大.本研究旨在探索基于深度学习的伪装昆虫前背景自动分割方法.[方法]将显著目标检测算法(salient object detection algorithm)、大模型 图像分...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 沈文娟 徐昶 等 《中国医疗设备》 2023年38卷11期 11-15页ISTIC
【摘要】 目的 基于深度学习算法构建内镜肠道准备评分的计算机视觉模型.方法 收集苏州大学附属第一医院消化内镜中心(600张)及HyperKvasir数据库(1794张)的内镜图片共2394张,根据Boston肠道准备量表完成肠道清洁度评分(0～3分,...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xuejun Chen ; Zhenran Jiang ; 2021年28卷12期 1219-1227页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 deep neural network;extreme gradient boosting;factorization machine;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Philbrick, Kenneth A. ; Yoshida, Kotaro ; 等 《AJR: American Journal of Roentgenology : Including Diagnostic Radiology, Radiation Oncology, Nuclear Medicine, Ultrasonography and Related Basic Sciences》 2018年211卷6期 1184-1193页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 class activation map (CAM);computer-aided diagnosis;contrast enhancement phase;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Mahapatra, Satyajit ; Gupta, Vivek Raj ; 等 2022年19卷1期 155-165页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Protein-protein interaction;information fusion;hybrid classifier;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Saab Jr, Samer ; Saab, Khaled ; 等 2022年152卷 499-509页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Deep learning;Gradient descent optimization;Adaptive learning rate;
- 概要：
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【外文期刊】 Gou, Shuiping ; Liu, Wei ; 等 《Physics in medicine and biology.》 2019年64卷16期 art. no. 165017-art. no. 165017页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 deep learning;gradient regularization;image enhancement;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Zhang, Yunyan ; Hong, Daphne ; 等 《Journal of Neuroscience Methods》 2021年353卷 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Deep learning;Convolutional neural network;Model interpretation;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Malathi,Velu ; Rajesh Kumar,Dhanaraj ; 等 《Diagnostics (Basel, Switzerland)》 2023年13卷8期
【关键词】 Actor–Critic;deep Q-learning network;deep convolutional neural network;
- 概要：
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