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潘浩; 王昭; 姚佳文;
北京石油化工学院 经济管理学院,北京 102600;
北京化工大学 经济管理学院,北京 100029;
美国德州大学阿灵顿分校 计算机科学与工程学院,美国 阿灵顿 76019;
深度学习; 拓扑特征; 生存预测;
机译:非小细胞肺癌患者响应MMP-7表达的预测值,对非小细胞肺癌患者的生存。
机译:基于气象环境数据的门诊循环单元深度学习预测和急诊就诊分级预警的应用研究
机译:9周和18周的无进展生存率可预测恶性胸膜间皮瘤患者的总体生存:对10例欧洲癌症研究和治疗组织肺癌患者的研究进行了汇总分析,并进行了独立研究验证。
机译:利用人工神经网络从肺癌患者的放射学特征中预测鳞状细胞癌的生存率
机译:事物互联网上的预测维护:生存分析和大型无线传感器网络时序列数据的生存分析和深度学习
机译:基于CT深度学习签名的墨水图:一种潜在的工具用于预测切除的非小细胞肺癌患者的整体生存
机译:基于CT深度学习签名的墨水图:一种潜在的工具,用于预测切除的非小细胞肺癌患者的整体生存
机译:远程遥感在河流预测中的应用研究Ⅱ - 详细技术报告:Nasa - IBm流量预测模型用户指南
机译:肺癌患者生存预测试剂盒和提供信息以预测肺癌患者生存的方法
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