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程天艺; 王亚刚; 龙旭; 潘晓英;
西安邮电大学 计算机学院 西安 710121;
陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室 西安 710121;
图像特征; 小样本高维; ReliefF算法; 进化神经策略(ENS); 粒子群算法(PSO);
机译:基于kNN和SVM的AkT蛋白降维图像特征选择方法。
机译:基于最佳降维的地理空间图像特征选择和分类策略
机译:基于降维聚类的玉米叶斑图像特征提取
机译:通过证据推理将多目标放射学和3维卷积神经网络相结合,预测头颈癌的淋巴结转移
机译:研究TP63在皮肤鳞状细胞癌和头颈癌中的作用
机译:一种新的快速图像特征选择方法用于开发最佳的乳腺X线摄影质量检测方案
机译:PD-0529:头颈癌放疗后与患者评定的口干症相关的CT图像特征
机译:头颈癌的放射治疗更新:更新。比较效率评估。
机译:用于预测头颈癌的药物的生物标志物成分的灵敏度的估计方法使用生物标记物成分和用于检测用于头颈癌的药物预测物的生物标志物成分的诊断用芯片的预测头颈癌的药物的敏感性的方法灵敏度
机译:头颈部鳞状细胞癌的生物标志物,头颈部鳞状细胞癌的复发的预后标志物及其方法
机译:治疗头颈癌的RI啶酮组合物和治疗头颈癌的方法
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