描述 用于此代码是2016年我的解决办法结束8日将在私人排行榜和它是基于公共排行榜和0.79074 AUC私人排行榜与0.80396 AUC分类决策树。 软件 Matlab 2014a 数据 我使用了train_and_test_data_labels_safe.csv中标记为安全的所有数据文件。 没有进行任何预处理。 特征 在每个频道的整个10分钟文件中计算功能，而不会分成任何较短的纪元。 我基本上从示例提交脚本中获取了所有功能，并根据我的直觉和有关此主题的一些文章添加了其他功能。 功能包括： 平均值，标准偏差，偏度，峰度，光谱边缘，香农熵（用于信号和Dyads），Hjorth参数，几种类型的分形维数 使用Morlet波的10尺度小波变换的奇异值 -0.5，+ 0.5秒间隔内通道之间的最大相关性，频域中通道之间的相关性，每个二进位级上通道功率谱之间的相关性 每个频道共有73个功能，只

NIH的dbSNP多态性数据库

颜色分类leetcode NIH-胸部-X 射线-分类设置 这个加州大学伯克利分校数据科学信息硕士 W207 最终项目是由 、 和 开发的。 目录 项目概况 该项目旨在通过使用深度神经网络架构对 NIH 胸部 X 射线数据集进行分类。 我们通过增量步骤优化我们的模型。 我们首先调整超参数，然后尝试不同的架构，最终创建我们的最终模型。 该项目背后的动机是复制或改进以下论文中列出的结果：. 该项目的工作流程基于 Chahhou Mohammed 制定的工作流程，他是 Kaggle 100 万美元 Zillow 数据集价格预测奖的获得者。 他系统地构建了一个简单的模型，并在对超参数执行网格搜索的同时逐渐增加了更多的复杂性。 在这里，我们将对 NIH 胸部 X 射线图像的 Kaggle 数据集执行相同的任务。 该数据集由 NIH 收集，包含来自 30,000 多名患者的超过 100,000 张匿名胸部 X 射线图像。 数据代表放射学报告的 NLP 分析，可能包括诊断可信度较低的区域。 作为一个简化的假设，我们假设基于数据集的大小，数据集在诊断中是准确的。 此问题的难点之一涉及数据中缺乏“诊断置

提供了一系列图像。大家根据数据集图像情况看是否下载整个数据集 NIH临床中心最新公布了一个迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集DeepLesion，研究人员在此基础上训练深度神经网络，创建了一个具有统一框架的大规模通用病灶检测器，能够更准确、更自动地衡量患者体内所有病灶的大小，实现全身范围的癌症初步评估。 4427名独立的匿名患者 10594次CT扫描（平均每位患者有3次随访） 32735个带标记的病灶实例 一共928020张CT横切图像（512×512分辨率） 这就是美国国家卫生研究院（NIH）临床中心最新公开发布的大型CT图像数据集DeepLesion，也是迄今全球规模最大的多类别、病灶级别标注的开放获取临床医疗图像数据集。

matlab声线图源代码开放语音平台（OSP） NIDCD国家卫生研究院项目发起人 这项工作得到了美国国立卫生研究院（NIH / NIDCD）授予R01DC015436的“实时，开放，便携式，可扩展语音实验室”的支持，并授予加利福尼亚大学圣地亚哥分校。 目录 执照 版权所有2017加州大学董事会 如果满足以下条件，则允许以源代码和二进制形式进行重新分发和使用，无论是否经过修改，都可以： 重新分发源代码必须保留上述版权声明，此条件列表和以下免责声明。 二进制形式的重新分发必须在分发随附的文档和/或其他材料中复制以上版权声明，此条件列表以及以下免责声明。 版权持有者和贡献者按“原样”提供此软件，不提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于针对特定目的的适销性和适用性的暗示保证。 在任何情况下，版权持有人或贡献者均不对任何直接，间接，偶发，特殊，专有或后果性的损害（包括但不限于，替代商品或服务的购买，使用，数据，或业务中断），无论基于合同，严格责任或侵权行为（包括疏忽或其他方式），无论是出于任何责任，都应通过使用本软件的任何方式（即使已经事先告知）进行。 概述 概括 本文档概述了在我们的开放语音

imageJ插件（内含300多插件），NIH 免费图片数据处理的超强软件，对于图片处理的人来说真是宝贝