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龚乐君; 姚凌峰; 高志宏; 李华康;
南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院;
江苏南京210023;
江苏大数据安全与智能处理重点实验室;
浙江省智慧医疗工程技术研究中心;
浙江温州325035;
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室;
广东深圳518034;
苏州派维斯信息科技有限公司;
江苏苏州215011;
循证医学; GRUCM模型; PICO成分; 双向门控循环单元; 神经网络;
机译:通过深神经网络推进生物医学文本中的PICO元素检测
机译:基于多尺度基于堆叠的双向GRU神经网络模型,用于预测城市高速公路的交通速度
机译:基于双向GRU的组合电能质量扰动类型识别和时间定位的序列到深度学习架构
机译:通过长短期记忆神经网络对医学文本中的PICO元素进行检测
机译:基于神经网络的离线手写文本识别系统
机译:基于泛的基于GRU的经常性神经网络用于预测HLA-I结合肽
机译:使用双向递归识别生物医学事件触发器 基于神经网络的模型
机译:基于遗传聚类径向基函数神经网络的文本无关说话人识别。
机译:GRU基于GRU的单元结构的设计对递归神经网络中时间序列数据的缺失值和噪声具有鲁棒性
机译:为语音到文本转换提供匿名和安全机制的新颖创新方法。本发明提供了一种通用且可扩展的隐私层,其利用了现有的基于云的自动语音识别(ASR)服务,并且可以适应新兴的语音到文本技术,例如自然语言处理(NLP),语音机器人和其他基于语音的人工语言。智能接口。本发明还允许在不牺牲法律,医学,金融和其他隐私敏感领域的情况下应用最新和最好的语音技术。
机译:基于GRU的细胞结构的设计难以缺失递归神经网络中的时间序列数据的缺失价值和噪声
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