{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期部分”:[[2024,9,12],“日期时间”:“2024-09-12T01:47:45Z”,“时间戳”:1726105665801},“出版商位置”:“查姆”,“参考计数”:12,“出版者”:“斯普林格国际出版”,“isbn-type”:[{“类型”:”打印“,“值”:“9783030638191”}{“type”:“电子”,“value”:“9783030638207”}],“license”:[{“start”:{“date parts”:[[2020,1,1]],“date time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:157783680000},“content version”:“tdm”,“delay in days”:0,“URL”:“http:\/\/wspringer.com\/tdm”},{“start”:{“date parts”:[[2020,1,1]],“date time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:157783680000 6800000},“内容版本”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http:\/\/www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date-parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days“:0,”URL“https:\/\www.springer.com\/tdm”}1,1]],“日期时间”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1577836800000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.springer.com/tdm”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[2020]]},”DOI“:”10.1007\/978-3030-63820-7_90“,”类型“book-capter”,“创建“:{“date-parts”:[[2020,11,18]],“date-time”:“2020-11-18T04:12:07Z”,“时间戳”:1605672727000},“页面”:“791-798”,“更新策略”:“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy”,“源”:“Crossref”,”is-referenced-by-count“:1,”title“:[”重症监护病房记录中脓毒症早期预测的深度学习模型“],”前缀“:”10.1007“,”作者“:[{”给定“Rui”,“family”:“”赵“,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“given”:“Tao”,“family”:“Wan”,“segment”:“additional”,“filiance”:[]}“附加”,“从属关系”:[]}],“成员”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[[2020,11,17]]},“reference”:[{“key”:“90_CR1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,”unstructured“:“Yang,M.,et al.:使用基于多特征融合的XGBoost学习和贝叶斯优化早期预测脓毒症。In:IEEE Conference on Computing In Cardiology(CinC),vol.46,pp.1\u20134(2019)”,“doi”:“10.22489\/CinC.2019.020”},{“key”:“90_CR2”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“6085”,“doi”:“10.1038\/s41598-018-24271-9”,“volume”:”8“,“author”:“Z Che”,”year“:”2018“unstructured”:“Che,Z.,Purushotham,S.,Cho,K.,Sontag,D.,Liu,Y.:缺失值的多元时间序列的递归神经网络。科学报告8,6085(2018)”,“journal-title”:“Sci.Rep.”},{“key”:“90_CR3”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Vicar,T.,Novotna,P.,Hejc,J.,Ronzhina,M.,Smisek:“10.22489\/CinC.2019.341”},{“key”:“90_CR4”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:《210》,“doi”:“10.1097\/CCM.0000000004145”,《volume》:“48”,“author”:“M Reyna”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Reyna,M.,et al.:临床数据中脓毒症的早期预测:2019年心血管挑战中的生理网络计算。克里蒂。Care Med.48,210\u2013217(2019)“,“杂志标题”:“评论。Care Med.“},{“key”:“90_CR5”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Morrill,J.,Kormilitzin,A.,Nevado-Holgado,A.,Swaminathan,S.,Howison,S.和Lyons,T.:重症监护病房电子健康记录中早期检测脓毒症的基于信号的模型。摘自:IEEE心脏病学计算会议(CinC),p.19381156(2019)“,“DOI”:“10.22489\/CinC.2019.014”},{“key”:“90_CR6”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zabihi,M.,Kiranyaz,S.,Gabbouj,M.:使用XGboost模型集合进行重症监护病房脓毒症预测。in:IEEE Conference on Computing in Cardiology(CinC),p.19425736(201990_CR7”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Chang,Y.,et al.:一种多任务插补和分类神经架构,用于从多变量临床时间序列中早期预测脓毒症。在:IEEE心脏病学计算会议(CinC),第19381119页(2019)“,”DOI“:”10.22489\/CinC.2019.110“},{”key“:”90_CR8“,”非结构化“:”Du,J.,Sadr,N.,Chazal,p.:使用梯度增强决策树自动预测败血症发作。在:IEEE心脏病学计算会议(CinC),第19381157页(2019)“},{”key“:”90_CR9“,”第一页“:”401“,”卷“:”11“,”作者“:”D Kreindler“,”年份“:”2007“,”非结构化“:”Kreinder,D.,Lumsden,C.:时间序列分析中不规则样本和缺失数据的影响。非线性Dyn。精神病。生命科学。11,401\u2013412(2007)“,“期刊标题”:“非线性动力学。精神病。生命科学。“},{”key“:”90_CR10“,”unstructured“:”Che,Z.,Purushotham,S.,Khemani,R.,Liu,Y.:ICU预后预测的可解释深度模型。摘自:AMIA年度研讨会,第10卷,第371\u2013380(2016)页“}”,{“key”:“90_CR11”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“首页”:“e0211057”,“doi”:“10.1371\/journal.pone.0211057”,“卷”:“14”,“作者”:“D Kaji”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“Kaji,D.等人:重症监护室临床事件的基于注意力的深度学习模型。PLoS ONE 14,e0211057(2019)“,”journal-title“:”PLoS ONE“},{”key“:”90_CR12“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“198”,“doi”:“10.1016\/j.jbi.2015.10.004”,“volume”:“58”,“author”:“S Rahman”,“year”:“2015”,“unstructured”:“Rahman,S.,et al.:重症监护病房中基于注意力的临床事件深度学习模型。j。生物识别。Inf.58,198\u2013207(2015)“,”新闻标题“:”J.Biomed。Inf.“}”,“container-title”:[“计算机和信息科学中的通信”,“神经信息处理”],“原始标题”:[],“语言”:“en”,“链接”:[{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3030-63820-7_90”,“内容类型”:“未指定”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“相似性检查”}],“存放“:{“date-parts”:[[2021,4,23]],“date-time”:“2021-04-23T23:22:00Z”,“timestamp”:1619220120000},“score”:1,“resource”:{主要”:{-“URL”:“https:\/\/link.springer.com\/10007\/978-3-030-63820-7_90”},”副标题“:[],”短标题“[],“issued”:{“date-ports”:[2020]]},《ISBN》:[“9783030638191”“,”9783030638207“],”references-count“:12,”URL“:”http:\/\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-030-63820-7_90“,”关系“:{},”ISSN“:[”1865-0929“,”1865-0.937“],”ISSN-type“:[{”类型“:”打印“,”值“:”1865--0929“},{”type“:”电子“,”value“:”865-0937“}],”主题“:[],”发布“:{”日期部分“:[2020]]},“断言”:[{“value”:“17 2020年11月“,”订单“:1,”名称“:”first_online“,”标签“:”first online“,“group”:{“name“:”ChapterHistory“,”label“:”Chapter History”}},{“value”:“ICONIP”,“order”:1,“name”:“conference_acrombit”,“label”:“conference缩写”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“table”:“会议信息”}}}name“:”ConferenceInfo“,”label“:”会议信息“}},{“value”:“曼谷”,“订单”:3,“name”:“Conference_city”,“label”:“会议城市”,“group”:{“name”:“ConferenceInformo”,“标签”:“Conferency Information”}}、{“value”:“Thailand”,“order”:4,“name“Conference_country”,“label”:”会议国家“,”组“:{”name“:“ConfenceInfo”,“table”:“”会议信息“}},{”value“:”2020“,”order“:5,”name“:”Conference_year“,”label“:”Conference_year“,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“会议信息”}}、{“value”:“2020年11月18日”,“order”:7,“name”:“Conference_start_date”,”lable“:”会议开始日期“,”group“:2020年11月22日“,”order“:8,”name“:”conference_end_date“,”label“:”会议结束日期“,”group“::“conference_id“,”label“:”会议id“,”group“:{”name“:”ConferenceInfo“,”label“:“会议信息”}},{”value“:”http://www.apnns.org\/ICONIP2020“,“order”:11,“name”:“conferenceurl”,“label”:“会议url”,“group”:{“:”type“,”label“:”type“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”Peer Review Information“(由会议组织者提供)“}},”{“value”:“CMT”,“order”:2,“name”:“conference_management_system”,“label”:“会议管理系统”,“group”:},{“value”:“618”,“order”:3,“name”:“number_of_submissions_sent_for_review”:“接受的全文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“189”,“order”:5,“name”:“Number_of_short_Papers_Accepted”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“30%-该值由公式“接受的全文数量/发送供评审的提交数量*100”计算,然后四舍五入为整数。”,“order”:6,“name”:“acceptance_rate_of_Full_Papers”,“label”:“全文接受率”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}}},{“value”:“3.68”,“order”:8,“name”:“average_number_of_papers_per_reviewer”,“label”:“每位评审员的平均论文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“No”,“order”:9,“name”:“external_reviewers_involved”,“label”:“涉及的外部评审员”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“Peer Review Information(由会议组织者提供)”}},{“value”:“由于COVID-19大流行,会议实际上举行了。”,“order”:10,“name”:“additional_info_on_Review_process”,“tabel”:”审核过程的附加信息“,”group“:{”name“:”ConfEventpeerReview信息“,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}}]}}