多源异构医学数据的集成和学习
随着人工智能技术的发展,人工智能技术越来越多地应用在医学任务中.由于医学数据来源和结构上的多样性,导致其具有多源异构的特点.本文将系统性介绍多数据集成和学习方法,包括基于数据仓库、联邦数据库、中间件的数据集成方法,以及联邦学习、噪声数据学习、特征融合学习等对多源异构数据的学习方法.
人工智能、多源异构数据、集成和学习
6
R3;TP8
2022-05-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
82-89
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人工智能、多源异构数据、集成和学习
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R3;TP8
2022-05-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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