模板基于eyoucms内核制作,模板编码为UTF8,适合行业:医疗保健类企业。
2022-06-08 22:05:56 13.71MB h5
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心血管疾病是全球死亡的主要原因之一,在世界范围内日益引起社会关注。 随着技术的出现,机器学习和可穿戴技术的融合为医学领域带来了巨大的好处,它提供了高度准确,可靠和强大的无缝解决方案。 通过早期发现并降低医疗成本,这使患者社区受益。 以及为医学博爱提供有效,可扩展,准确和可靠的预测系统。 本文对用于各种心血管疾病的预测/分类的机器学习算法进行了广泛的调查。 我们将介绍各种模式的见解,例如心音,电子健康记录,生理信号和CT图像,以成功检测出心脏病,并且还将介绍流行的机器学习系统,模糊系统,混合系统的亮点。 从这篇评论中可以注意到,SVM已被广泛使用,随后是神经网络和集成技术。 通过集成技术,其次是SVM和CNN,可以达到95%以上的最高准确度。
2022-05-11 01:02:02 622KB - Cardiovascular disease detection
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使用卫生保健数据预测抑郁 作者:Vivienne DiFrancesco 可以在找到用于探索该项目中使用的数据的配套仪表板 该存储库的内容是对使用机器学习模型来预测使用医疗保健数据的人的抑郁症的分析。 希望可以使工作更易于访问和复制,从而进行详细的分析。 储存库结构 README.md:此项目审阅者的顶级自述文件 first_notebook.ipynb:从数据清理阶段开始在jupyter笔记本中进行分析的叙述性文档 second_notebook.ipynb:在项目的探索阶段清理数据之后开始的叙述性文档的延续 PredictingDepressionSlides.pdf:项目演示幻灯片的PDF版本 project_functions文件夹:包含编写用于first_notebook和second_notebook的自定义函数 仪表板文件夹:包含用于创建此项目的配套仪表板的文件的文件夹 抽
2022-04-11 19:56:07 71.88MB data-science python3 healthcare machinelearning
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汽车、通信、医疗保健、仪表仪器和测量的使用电路,硬件工程师参考提升的优秀学习资料。
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