机译:深入学习综合凯恩斯 - 布莱克 - 陶笛(CBD)Sytematic死亡率风险模型
systematic mortality riskdeep learninglong short-term memoryCBDrecurrent neural networks;
机译:Marker-HF(风险和早期死亡率的机器学习评估失败):开发和验证一种新型模型标记-HF(机器学习评估风险和早期死亡率无失败):精确识别高风险的新型模型的开发和验证 心力衰竭患者精确识别高风险心力衰竭患者
机译:集成的空间显式模型预测普遍风险,以从人类驱动的死亡率从斯堪的纳维亚重新播放狼群
机译:评估乳腺照片的癌症风险:深度学习优于传统风险模型
机译:重症监护病房风险预测的深度可解释死亡率模型
机译:存在竞争风险的预后模型:对乳腺癌幸存者的心血管和癌症死亡率的应用。
机译:使用时间序列生命标志数据使用深入学习模型预测早产儿的死亡风险
机译:增强的综合梯度:使用拼接代码提高深度学习模型的可解释性作为案例研究