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https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:ai4simulation:node
+m: id:ai4simulation:节点:1712943903009
3个月前
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https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:ai4simulation:node
+m: id:ai4simulation:节点:1704130040467
6个月前
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6个月前
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https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:ai4simulation:node(网址:http://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:ai4simulation:node)
+m: id:ai4simulation:节点:1704130021929
6个月前
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地图:项目-BMBF:AI 3仿真
https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:ai4simulation:node
6个月前
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Ubuntu禁用联想TrackPoint中间按钮上的MCP(点击鼠标中键粘贴)
然而,这对我来说很管用,我必须使用“Trackpoint Keyboard 2”的id,而不是查找设备“TPPS/2 Elan Trackpoint”。
此修复的缺点是,使用中间按钮粘贴不再有效。
7个月前
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联想Thinkpad Trackpoint键盘II-滚动后点击鼠标中键释放-支持-Manjaro Linux论坛
https://forum.manjaro.org/t/lenovo-thinkpad-trackpoint-keyboard-ii-middle-click-on-release-after-scrolling/152681
7个月前
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从业者的贝叶斯线性回归•Max Halford
https://maxhalford.github.io/blog/baysian-linear回归/
8个月前
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贝叶斯的
线性的
回归,回归
解释
辅导的
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贝叶斯的
线性的
回归,回归
解释
辅导的
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Bug-在Linux上的OpenGL中使用URP时,场景视图中出现腐败(2022.2.3f1、2022.2.5f1和2022.2.6f1)-Unity Forum
https://forum.unity.com/threads/corruption-in-scene-view-when-using-urp-in-opengl-on-linux-2022-2-3f1-2022-5f1-2022-2-6f1.1399105/
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统一
缺陷
城市轨道交通
场景
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缺陷
城市轨道交通
场景
看法
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https://www.bibsonomy.org/user/becker/m:id:immermind:node
+m: id:已确认:节点:1683722888806
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系泊——协作团队会议
https://moored.co网站/
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为什么选择UnityEvent而不是本机C#事件
堆栈溢出
https://stackoverflow.com/questions/444734580/why-choose-unityevent-over-nactive-c-sharp-events(https://stackoverflow.com/questions/444734580/why-choose-unityevent-over-nactive-c-sharp-events)
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统一
事件
csharp(csharp)
c(c)#
本地的
联合事件
事件
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统一
事件
csharp(csharp)
c(c)#
本地的
联合事件
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CLIP:连接文本和图像
https://openai.com/research/clip
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文本
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动作摄像头|360°摄像头-应用程序下载
https://www.insta360.com/de/download/insta360-x3?r_from=%2Fx3%2Fen
-us%2摄像头%2固件更新
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X3固件v1.0.24有什么新功能
Insta360
https://www.reddit.com/r/Insta360/comments/zupd8l/whats_new_in_x3_firmware_v1024/
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GitHub-LGUG2Z/komorebi:Windows的平铺窗口管理器
https://github.com/LGUG2Z/科莫雷比
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经理
窗口
窗户
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经理
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AlizaMedicalImaging/AlizaMS:DICOM查看器
https://github.com/AlizaMedicalImaging/AlizaMS
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dtsclub公司
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教程9:Deep Autoencoders-UvA DL笔记本1.2版文档
https://uvadlc-notebooks.readthedocs.io/en/latest/tutorial_notebooks/tutorial 9/AE_CIFAR10.html
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dtsclub公司
自动编码器
辅导的
喷灯
蟒蛇
神经的
网络
nn个
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辅导的
喷灯
蟒蛇
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Chen-Cai-OSU/awesome-equivariant-network:等变神经网络论文列表
https://github.com/Chen-Cai-OSU/awesome-equivalant-network
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等变的
神经的
网络
nn个
几何的
深的
学习
网络
多媒体信息系统
柯斯特
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等变的
神经的
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几何的
深的
学习
网络
多媒体信息系统
基斯特
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Gopher和RETRO证明精益语言模型可以推动边界
https://www.deeplearning.ai/the-batch/large-language-models-shrink/?utm_campion=the%20Batch&utm_medium=email&_hsmi=240401361&_hsenc=p2ANqtz
-8xSUusSBIkSJlMHiucL2H3K9ukcSqlS-6aE-4TxPD5Bh1ElshDiBx1Vs-ROguVWC1JTS-wlfpgjtgeuN18dgvmvEbtA&utm_content=240401361&utm_source=hs_email
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大的
语言
模型
溜冰
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较少的
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语言
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溜冰
收缩
较少的
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1
物理代理模型的多重物理预训练
M.McCabe先生
,
B.布兰卡
,
L·帕克
,
R.Ohana先生
,
M.克兰默
,
A.比埃蒂
,
M.艾肯伯格
,
S.Golkar公司
,
G.克劳维克
,
F.拉努西
和1名其他作者。
arXiv预打印arXiv:2310.0994
,
(
2023
)
2个月前
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物理学
见多识广的
代理
模型
模拟
引用人:学者:计数:10
引用人:学者:时间戳:2024-4-26
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物理学
见多识广的
代理
模型
模拟
引用人:学者:计数:10
引用人:学者:时间戳:2024-4-26
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芝加哥
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1
将母亲压力与早产联系起来的计算方法
A.米尔扎伊
,
B.希勒
,
I.斯特尔策
,
K.蒂勒
,
Y.Tan先生
,
和
M.贝克尔
.
围产期临床
,
(
2024
)
3个月前
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计算的
学习
机器
肌肉萎缩
怀孕
强调
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计算的
学习
机器
肌肉萎缩
怀孕
强调
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三
在评估不平衡数据集上的二进制分类器时,精确重调用图比ROC图更具信息量
T.斋藤
,
和
M.Rehmsmeier先生
.
公共科学图书馆
,
10
(
三
):
电子0118432
(
2015
)
4个月前
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类,不平衡,不平衡,评估,ml,机器,学习,auc,roc,精度,召回,曲线
引用人:学者:计数:3373
引用人:学者:时间戳:2024-2-20
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关闭
类,不平衡,不平衡的,评估,ml,机器,学习,auc,roc,精度,召回,曲线
引用人:学者:计数:3373
引用人:学者:时间戳:2024-2-20
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芝加哥
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1
特征加权弹性网:使用“特征的特征”进行更好的预测
J.泰
,
N.阿盖珀
,
T.哈斯蒂
,
和
R.蒂比拉尼
.
中国统计局
,
33
(
1
):
259--279
(
2023年1月
)
5个月前
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背景
(英国)比基尼
伊恩
见多识广的
集成
知识
学习
线性的
机器
毫升
回归,回归
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背景
(英国)比基尼
伊恩
见多识广的
集成
知识
学习
线性的
机器
毫升
回归,回归
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2
基于图卷积神经网络的分子网络信息预测乳腺癌转移事件
H.切里达
,
A.布莱克曼
,
F.克莱默
,
A.勒哈
,
和
T.Beissbarth公司
.
卫生技术和信息学研究
,
(
2019年9月
)
5个月前
通过
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背景
(英国)比基尼
gnn(gnn)
图表
见多识广的
集成
知识
学习
机器
毫升
网络
神经的
×
关闭
背景
(英国)比基尼
gnn(gnn)
图表
见多识广的
集成
知识
学习
机器
毫升
网络
神经的
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芝加哥
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1
建模婴儿头围、母亲母乳成分及其共享环境的多模式机器学习
M.贝克尔
,
K.费尔
,
S.Goguen公司
,
K.Miliku(米利库)
,
C.现场
,
B.罗伯逊
,
C.约尼米苏
,
L.博德
,
E.西蒙斯
,
J.马歇尔
以及其他8位作者。
科学报告
,
14
(
1
):
2977
(
2024年2月5日
)
5个月前
通过
@贝克尔
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圆周
环境
头
牛奶
母亲
多式联运
多元组学
肌肉萎缩
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圆周
环境
头
牛奶
母亲
多式联运
多元组学
肌肉萎缩
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芝加哥
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哈佛
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5
CompTrails:跨行为网络比较假设
T.科普曼
,
M.贝克尔
,
F.柠檬汁
,
和
A.Hotho公司
.
数据挖掘与知识发现
,
(
2024
)
6个月前
通过
@贝克尔
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关闭
比较
图
假设
假设
菌丝
肌肉萎缩
网络
×
关闭
比较
图
假设
假设
菌丝
肌肉萎缩
网络
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芝加哥
DIN 1505标准
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1
基于物理的机器学习策略在偏微分方程控制的地球科学应用中的前景
D.德根
,
D.Caviedes Voullième公司
,
美国建筑商
,
H.亨德里克斯·弗兰森
,
H.韦里肯
,
A.冈萨雷斯-尼科拉斯
,
和
F.威尔曼
.
地球科学模型开发
,
16
(
24
):
7375--7409
(
2023
)
6个月前
通过
@贝克尔
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关闭
米:
m: id:ai4simulation:节点
×
关闭
米:
m: id:ai4模拟:节点
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亚太地区
芝加哥
DIN 1505标准
哈佛
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1
时间序列外部回归:从时间序列数据预测数值
C.棕褐色
,
C.伯格迈尔
,
F.佩蒂让
,
和
G.韦伯
.
数据挖掘与知识发现
,
(
2021
)
8个月前
通过
@贝克尔
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时间
系列
外在的
回归,回归
引用人:学者:计数:65
引用人:学者:时间戳:2023-11-4
×
关闭
时间
系列
外在的
回归,回归
引用人:学者:计数:65
引用人:学者:时间戳:2023-11-4
(
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亚太地区
芝加哥
DIN 1505标准
哈佛
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1
深度表征学习确定怀孕和早产期间体力活动和睡眠模式之间的关系
N.拉文德拉
,
C.埃斯皮诺萨
,
E.伯森
,
T.Phongpreecha公司
,
P.赵
,
M.贝克尔
,
A.张
,
S.肖姆
,
I.马里奇
,
D.德弗朗西斯科
和1名其他作者。
npj数字医学
,
6
(
1
):
171
(
2023
)
9个月前
通过
@贝克尔
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加速计
活动
深的
学习
肌肉萎缩
怀孕
早产
表示
睡觉
×
关闭
加速计
活动
深的
学习
肌肉萎缩
怀孕
早产
表示
睡觉
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亚太地区
芝加哥
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孕妇和非孕妇接种SARS-CoV-2感染疫苗后的细胞免疫差异反应
C.Urbschat
,
K.蒂勒
,
I.斯特尔策
,
T·张
,
Y.Zhao先生
,
T.基里巴尔
,
M.佩金佩尔
,
G.汉森
,
B.戈迪利埃
,
A.迪默特
和1名其他作者。
生殖免疫学杂志
,
(
2023
)
9个月前
通过
@贝克尔
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摘要
细胞
穹顶
肌肉萎缩
怀孕
单一的
接种疫苗
×
关闭
摘要
细胞
穹顶
肌肉萎缩
怀孕
单一的
接种疫苗
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亚太地区
芝加哥
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单个突触前的交叉谱比较分析
E.伯森
,
C.加杰拉
,
T.丰普雷查
,
A.佩纳
,
S.布哈里
,
M.贝克尔
,
A.张
,
D.德弗朗西斯科
,
C.埃斯皮诺萨
,
N.拉文德拉
和1名其他作者。
科学报告
,
13
(
1
):
13849
(
2023
)
9个月前
通过
@贝克尔
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细胞
交叉
细胞因子
肌肉萎缩
突触前
单一的
物种
×
关闭
细胞
交叉
细胞因子
肌肉萎缩
突触前
单一的
物种
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芝加哥
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全基因组反褶积揭示阿尔茨海默病的弹性表观遗传特征
E.柏森
,
A.斯列尼瓦斯
,
T.Phongpreecha公司
,
A.佩纳
,
F.格兰迪
,
李雪(L.Xue)
,
N.拉文德拉
,
佩罗夫纳齐里猪笼草
,
S.马塔拉索
,
Y.Kim先生
其他9位作者。
自然通信
,
14
(
1
):
4947
(
2023
)
9个月前
通过
@贝克尔
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阿尔茨海默病
反褶积
表观遗传学
基因组
学习
机器
肌肉萎缩
×
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阿尔茨海默病
反褶积
表观遗传学
基因组
学习
机器
肌肉萎缩
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根据生命中的可用特征预测多种神经病理学变化
T.Phongpreecha公司
,
D.德弗朗西斯科
,
A.张
,
M.Thuraiappah先生
,
M.贝克尔
,
N.拉文德拉
,
E.伯森
,
C.埃斯皮诺萨
,
S.马塔拉索
,
D.戈德里奇
和1名其他作者。
老年痴呆症
,
(
2023
)
11个月前
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肌肉萎缩
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肌肉萎缩
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隐藏分层导致医学成像机器学习中有临床意义的失败
L.奥克登·雷纳
,
J.邓蒙
,
G.卡内罗
,
和
C.雷
.
ACM健康、推理和学习会议记录
,
第页
151--159
.
(
2020
)
一年前
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隐藏
分层
子组
机器
学习
失败
图案
采矿
引用人:学者:计数:243
引用人:学者:时间戳:2023-5-31
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机器
学习
失败
图案
采矿
引用人:学者:计数:243
引用人:学者:时间戳:2023-5-31
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与导致中低收入国家早产的孕产妇流行病学因素相关的多组分信号
C.埃斯皮诺萨
,
W.汗
,
R.卡南
,
S.Das公司
,
J.哈立德
,
J.佩文
,
M.卡萨罗
,
K.Contrepois公司
,
A.张
,
T.Phongpreecha公司
以及其他47位作者。
科学进展
,
9
(
21
):
阅读7692
(
2023
)
一年前
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出生
国家
电子病历
收入
lmic公司
低的
母亲
中间的
多元组学
肌肉萎缩
怀孕
早产
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国家
电子病历
收入
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低的
母性的
中间的
多元组学
肌肉萎缩
怀孕
早产
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1
母乳作为生物系统的证据和研究设计建议——来自“母乳生态学:婴儿营养的起源(BEGIN)”工作组4的报告
S.多诺万
,
N.阿盖珀
,
A.安德烈斯
,
M.阿扎德
,
M.贝克尔
,
S.卡尔森
,
K·Järvinen
,
W.林
,
B.勒内达尔
,
C.懒散
和1名其他作者。
美国临床营养学杂志
,
(
2023
)
一年前
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引用人:学者:计数:4
引用人:学者:时间戳:2023-5-14
人类
婴儿
牛奶
肌肉萎缩
营养
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引用人:学者:计数:4
引用人:学者:时间戳:2023-5-14
人类
婴儿
牛奶
肌肉萎缩
营养
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2
问责制的机器学习技术
B.金
,
和
F.多希·韦莱兹
.
人工智能杂志
,
42
(
1
):
47--52
(
2021
)
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人工智能
人造的
智力
机器
学习
毫升
问责制
负责的
引用人:学者:计数:15
引用人:学者:时间戳:2023-4-10
×
关闭
人工智能
人造的
智力
机器
学习
毫升
问责制
负责的
引文:学者:计数:15
引用人:学者:时间戳:2023-4-10
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1
图神经网络的可解释性:分类综述
H.袁
,
H.余
,
S.桂
,
和
S.Ji公司
.
IEEE模式分析和机器智能汇刊
,
(
2022
)
一年前
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可解释的
人工智能
xai公司
人造的
智力
图表
神经的
网络
gnn(gnn)
引用人:学者:计数:203
引用人:学者:时间戳:2023-4-9
×
关闭
可解释的
人工智能
xai公司
人造的
智力
图表
神经的
网络
gnn(gnn)
引用人:学者:计数:203
引用人:学者:时间戳:2023-4-9
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数据驱动的新生儿健康和发病率纵向特征
D.弗朗西斯科
,
J.赖斯
,
J.罗杰
,
A.唐
,
A.张
,
M.贝克尔
,
T.Phongpreecha公司
,
C.埃斯皮诺萨
,
S.莫林
,
E.伯森
以及其他23位作者。
科学转化医学
,
15
(
683
):
eadc9854
(
2023
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数据
健康
纵向的
肌肉萎缩
新生儿
纸张:fastcor
项目:2023年跟踪
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数据
健康
纵向的
肌肉萎缩
新生儿
纸张:fastcor
项目:2023年跟踪
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