{“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”:[[2024,2,1]],“日期时间”:“2024-02-01T00:17:13Z”,“时间戳”:1706746633531},“出版商位置”:“查姆”,“参考计数”:24,“出版者”:“斯普林格国际出版公司”,“isbn-type”:[{“值”:“9783030772109”,“类型”:”打印“},{“值”:“9783030772116”,“type”:“electronic”}],“license”:[{“start”:{“date-parts”:[2021,1,1]],“date-time”:“2021-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1609459200000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.springer.com\/tdm”},{“开始”:{“date-ports”:[2021,1,1],“日期-时间”:“2041-01-01T 00:00Z”,“timestamp”:1609459200000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date-parts”:[2021,1,1]],“date-time”:“2021-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1609459200000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days“:0,”URL“https:\\/www.splingernature.com\/gp\/researters\/text-and-data-mining”}rts“:[[2021,1,1]],“日期时间”:“2021-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1609459200000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\\/www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[],”published-print“:{”date-parts“:[2021]}”,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-77211-6_22“,”类型“:“book-chapter”,“created”:{“date-parts”:[[2021,6,7]],“date-time”:“2021-06-07T23:06:27Z”,“timestamp”:1623107187000},“page”:“199-208”,“update-policy”:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy“,”source“:”Crossref“,“is-referenced-by-count”:0,“title”:[“Deep Kernel Learning for Mortality Prediction in the Face of Temporal”Shift“],”前缀“:“10.1007”,“author”:[{“given”:“Miguel”,“family”:“Rios”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“given”:“Ameen”,“家族”:“Abu-Hanna”,“序列”:“additional”,“filiance”:[]},“member”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[2021,6,8]]}由“:”publisher“,”first page“:”1“,”doi“:”10.1561\/220000006“,“volume”:“2”,“author”:“Y Bengio”,“year”:“2009”,“unstructured”:“Bengio,Y.:学习AI.Found.Trends Mach.Learn.2(1),1\u2013127(2009)”,“journal-title”:“Found.Trands Mach.Learn.”},{“key”:《22_CR2》,“doi-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Cheng,L.F.,Darnell,G.,Chivers,C.,Draugelis,M.E.,Li,K.,Engelhardt,B.E.:用于医学时间序列预测的稀疏多输出高斯过程。BMC Med.Inform.Decis.Making 20(152)(2020)”,“DOI”:“10.1186\/s12911-020-1069-4”},{“key”:“22_CR3”,“DOI asserted by”:“publisher”,“first page”:“562”,“DOI”:“10.1093\/biomet\/45.34-562”,“volume”:“45”,“author”:“DR Cox”,“year”:“1958”,“unstructured”:“Cox,D.R.:二元回归模型的两个进一步应用。Biometrika 45,562\u2013565:“68”,“作者”:“TPA Debray”,“年份”:“2015年”,“非结构化”:“Debray,T.P.A.,Vergouwe,Y.,Koffijberg,H.,Nieboer,D.,Steyerberg,E.W.,Moons,K.G.M.:增强临床预测模型外部验证研究解释的新框架。《临床流行病学杂志》68(3),279\u201389(2015)”,“杂志标题”:“临床流行病学杂志”},{“关键”:“22_CR5”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:“314”,“doi”:“10.1109\/TBME.2014.2351376”,“volume”:”62“,“author”:“R D\u00fcrichen”,“year”:“2014”,“unstructured”:“D\u00fcrichen,R.,Pimentel,M.,Clifton,L.,Schweikard,A.,Clifon,D.:多元生理时间序列分析的多任务高斯过程。IEEE Trans.BioMed.Eng.62,314\u2013322(2014)”,“日志标题”:“IEEE Trans.BioMed.Eng.”},{“键”:“22_CR6”,“非结构化”:“Futoma,J.,Hariharan,S.,Heller,K.:学习使用多任务高斯过程RNN分类器检测脓毒症。In:机器学习国际会议。JMLR.org(2017)”},{“key”:“22_CR7”,“unstructured”:“Gardner,J.R.,Pless,G.,Bindel,D.,Weinberger,K.Q.,Wilson,A.G.:GPyTorch:黑箱矩阵-矩阵高斯过程推理与GPU加速。CoRR abs \/1809.11165(2018)”},{“key”:“22_CR8”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ghassemi,M.等人:用稀疏、异质的临床数据评估和预测ICU疾病严重性的多变量时间序列建模方法。摘自:第二十届AAAI人工智能会议论文集,AAAI 2015,pp.446\u2013453。AAAI Press(2015)“,”DOI“:”10.1609\/AAAI.v29i1.9209“},{”issue“:”1“,”key“:”22_CR9“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1”,“DOI”:“10.1038\/s41597-019-0103-9”,“volume”:“6”,“author”:“H Harutyunyan”,“year”:“2019”,”unstructured“:”Harutyunyan,H.、Khachatrian,H.,Kale,D.C.、Ver Steeg,G.、Galstyan,A.:临床时间序列数据的多任务学习和基准测试。科学。数据6(1),1\u201318(2019)“,“新闻标题”:“科学。数据“},{“问题”:“8”,“密钥”:“22_CR10”,“由”断言的doi:“出版商”,“第一页”:“1735”,“doi”:“10.1162\/neco.1997.9.81735”,“卷”:“9”,“作者”:“S Hochreiter”,“年份”:“1997”,“非结构化”:“Hochreiter,S.,Schmidhuber,J.:长短期记忆。神经计算。9(8),1735\u20131780(1997)”,“期刊标题”:“神经计算。”},{“键”:“22_CR11”,“doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Johnson,A.E.等人:MIMIC-III,一个可自由访问的危重病护理数据库。科学。Data 3,160035(2016)“,“DOI”:“10.1038\/sdata.2016.35”},{“key”:“22_CR12”,“unstructured”:“Kingma,D.P.,Ba,J.:Adam:a method for random optimization(2014)。引文arxiv:1412.6980注释:在圣地亚哥第三届国际学习代表大会(2015)上发表会议论文”}Mackay,D.J.C.:自适应模型的贝叶斯方法。博士论文,美国(1992年)。uMI订单号GAX92-32200“},{“key”:“22_CR14”,“doi asserted by”:“publisher”,“首页”:“40”,“doi”:“10.1007\\s0134-011-2390-2”,“volume”:“38”,“author”:“L Minne”,“year”:“2012”,“nonstructured”:“Minne,L.,Eslami,S.,de Keizer,N.,de Jonge,E.,de Rooij,S.E.,Abu-Hanna,A.:定制SAPS-II模型性能随时间变化对护理质量评估的影响。《重症监护医学》38,40\u201346(2012)“,“journal-title”:“重症监护医学”},{“key”:“22_CR15”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“1330”,“doi”:“10.1175\/1520-0493(1987)115<1330:AGFFFV>2.0.CO;2”,“volume”:Murphy,A.,Winkler,R.:预测验证的一般框架。周一。《天气评论》115,1330\u20131338(1987)“,“新闻标题”:“周一。Weather Rev.“},{“key”:“22_CR16”,“unstructured”:“Nestor,B.等人:非平稳健康记录中的特征鲁棒性:在常见临床机器学习任务中对可部署模型性能的警告。摘自:Doshi-Velez,F.等人(编辑)第四届医疗保健机器学习会议论文集。《机器学习研究论文集》,密歇根州安阿伯,第106卷,第381\u2013405页。PMLR(2019)“},{”key“:”22_CR17“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Qui\u00f1onero Candela,J.,Ramussen,C.E.,Williams,C.K.I.:高斯过程回归的近似方法。技术报告MSR-TR-2007-124(2007)“,”doi“:”10.7551\/mitpress\/7496.003.0011“}”,{“key”:“22_CR18”,“unstructure”:“”Rajkomar,A.等人:电子健康记录的可扩展和准确的深度学习。CoRR abs \/1801.07860(2018)“},{“key”:“22_CR19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Rasmussen,C.E.,Williams,C.K.I.:机器学习的高斯过程(自适应计算和机器学习)。麻省理工学院出版社,剑桥(2005)”,“doi”:“10.7551\/mitpress\/3206.0001”},},“key“:”22_CR20“,”doi-asserted-by“:”crossref.“,”非结构化“:”Roberts,S.,Osborne,M.,Ebden,M.、Reece,S.、Gibson,N.、Aigrain,S.:时间序列建模的高斯过程。菲洛斯。事务处理。R.Soc.(2012)“,“DOI”:“10.1098\/rsta.2011.0550”},{“key”:“22_CR21”,“unstructured”:“Shickel,B.,Loftus,T.J.,Ozrazgat-Baslanti,T.,Ebadi,A.,Bihorac,A.、Rashidi,P.:DeepSOFA:使用深度学习的实时连续视力评分框架。CoRR abs \/1802.10238(2018)”}Wilson,A.G.,Hu,Z.,Salakhutdinov,R.R.,Xing,E.P.:随机变分深核学习。收录:Lee,D.D.,Sugiyama,M.,Luxburg,U.V.,Guyon,I.,Garnett,R.(编辑)《神经信息处理系统进展》29,第2586\u20132594页。Curran Associates,Inc.(2016)“},{“key”:“22_CR23”,“unstructured”:“Wilson,A.G.,Hu,Z.,Salakhutdinov,R.,Xing,E.P.:深层内核学习。摘自:Gretton,A.,Robert,C.C.(编辑)第19届国际人工智能与统计会议记录。《机器学习研究论文集》,西班牙加的斯,第51卷,第370\u2013378页。PMLR(2016)“},{“key”:“22_CR24”,“unstructured”:“Wilson,A.G.,Nickisch,H.:可扩展结构化高斯过程的内核插值(KISS-GP)。In:机器学习国际会议。JMLR.org(2015)”}],“container-title”:[“医学中的人工智能”,“计算机科学中的讲稿”],“original-title“:[],”链接“:[{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3-030-77211-6_22“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2024,1,31]],”date-time“:“2024-01-31T10:05:35Z”,”timestamp“:1706695535000},”score“:1,”resource“:{“primary”:{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/10.1007\/978-3-030-77211-6_22“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期部分“:[[2021]]},“ISBN”:[“9783030772109”,“97830030772116”],”引用计数“:24,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/9783-030-77211-6_2“,”关系“:{},‘ISSN’:[“0302-9743”,“1611-3349”],“ISSN-type”:[{“value”:“0302-7743”value“:“1611-3349”,“type”:“electronic”}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2021]]},“assertion”:[{“value”:”2021年6月8日“,“order”:1,“name”:“first_online”,“label”:“first online”,“:”会议缩写“,”组“:{”名称“:”ConferenceInfo“,”label“:”会议信息“}},{”value“:”国际医学人工智能会议“,”order“:2,”name“:”Conference_name“,”label“:”会议名称“,”group“:{”name“:”ConferenceInfo“,”label“:”会议信息“}},{”value“:”2021“,”order“:5,”name“:”Conference_eyear“,”label“:”会议年份“,”group“:”name“:”ConferenceInfo“,”label“:”ConferenceInformation“}},{”value“:”2021年6月15日“,”order“:7,”name“:”Conference_start_date“,“label”:“会议开始日期”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“lable”:“Meeting Information”},“value”:“2021年06月18日”,“order”:8,“name”:“Conference_end_date”“”label“:”会议信息“}},{“value”:“aime2021”,“order”:10,“name”:“Conference_id”,“label”:“会议id”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“标签”:“会议信息”}}“,”标签“:”会议信息“}}]}}