{“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”:[[2024,9,7]],“日期-时间”:“2024-09-07T16:33:59Z”,“时间戳”:1725726839139},“出版商位置”:“美国纽约州纽约市”,“参考-计数”:35,“出版者”:“ACM”,“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100019814”,“名称”:“Fullgraf基金会”、“DOI-asserted-by”:“publisher”,“id”:[{“id”:“10.13039\/501100019814”,“id-type”:“DOI”,“asserted-by”:“publicher”}]},{“name”:“华盛顿大学\/BJC医疗保健大创意医疗创新奖”}],“content-domain”:{“domain”:[“dl.acm.org”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[2022,10,17]]},“DOI”:“10.1145\/33511808.3557420”,“类型”:“诉讼文章”,“已创建”:{“日期部分”:[[2022,10,16],“日期时间”:“2022-10-16T01:22:22Z”,“时间戳”:1665883342000},“页面”:“1269-1278”,“更新策略”:“http:\/\/dx.doi.org/10.1145\/crosmark policy”,“来源”:“Crossref”,“由计数引用”:2,“标题”:[“用混合推理序列自动编码网络预测术中低氧血症”],“前缀”:“10.1145”,“卷”:“34”,“作者”:[{“给定”:“汉阳”,“家庭”:“刘”,“序列”:“第一”,“从属关系”:[}“名称”:“美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学”}]},{“已知”:“迈克尔”,“家族”:“蒙大拿”,“顺序”:“附加”,“附属关系”:{“name”:“Washington University in St.Louis,St.Louis,MO,USA”}]},{“given”:“Dingwen”,“family”:“Li”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“Washington University in St.Louis,St.Louis,MO,USA”}]},{“given”:“Chase”,“family”:“Renfroe”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“Washington University in St.Louis,St.Louis,MO,USA”]},{“given”:“Thomas”,“family”:“Kannamallil”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“密苏里州圣路易斯的华盛顿大学”}]},{”given“:“Chenyang”,“家族”:“Lu”,“serquence”:“additionable”,“filiance”:[[{”name“:”密苏里洲圣路易斯华盛顿大学“}]],“member”:“320”,“published on line”:{“date-parts”:[2022,10,17]]},“reference”:[{“volume-title”:“序列建模通用卷积和递归网络的实证评估。arXiv预印本arXiv:1803.01271”,“年份”:“2018”,“作者”:“Bai S.”,“密钥”:“e_1_3_2_1_1_1_1”,”非结构化“:”Bai,S.,Kolter,J。Z和V科尔顿。用于序列建模的通用卷积和递归网络的经验评估。arXiv预印arXiv:1803.01271(2018)。Bai,S.、Kolter,J.Z.和Koltun,V.,序列建模中一般卷积和递归网络的经验评估。arXiv预印arXiv:1803.01271(2018)。“},{”key“:”e_1_3_2_1_2_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1609\/aaai.v32i1.11891”},“key”:“e_1_ 3_2_1_3_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1145\/3097983.3097997“}85“},{”卷标签“:”神经信息处理系统会议与研讨会28”,“年份”:“2015年”,“作者”:“Dai A.M.”,“关键”:“e_1_3_2_1_5_1”,”非结构化”:“戴A.M.,和乐Q.V。半监督序列学习。神经信息处理系统会议与研讨会28(2015),3079-3087。Dai,A.M.和Le,Q.V.半监督序列学习。神经信息处理系统会议与研讨会28(2015),3079-3087。“},{”key“:”e_1_3_2_1_6_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145 \/1143844.1143874”},“key”:“e_1_ 3_2_1 _7_1”,“doi-assert-by”:“crossref”,”unstructured“:”Dunham C.M.Hileman B.M.Hutchinson A.e.Chance e.A.和Huang G.S。围手术期低氧血症常见于全身麻醉期间的水平体位,与主要不良结果相关:一项对连续患者的回顾性研究。BMC麻醉学14 1(2014)1-10。Dunham C.M.Hileman B.M.Hutchinson A.E.Chance E.A.和Huang G.S.围手术期低氧血症常见于全身麻醉期间的水平定位,并与主要不良结果相关:对连续患者的回顾性研究。BMC麻醉学14 1(2014)1-10.“,”DOI“:”10.1186\/14721-253-14-43“},{”key“:”e_1_3_2_8_1“,”DOI断言“:”publisher“,”DOI“:”10.1007\/s2630-010-9366-5“},{”key“:”e_1_3_2_9_1“,”DOI断言“:”publisher“,”DOI“:”10.1109\/TCB.2016.2561974“},{”卷标题“:”神经信息处理系统研讨会ML4H“,”年份”:“2017年”,“作者”:“埃里昂·G”,“关键”:“e_1_3_2_1_1_1”,“非结构化”:“Erion,G,Chen,H.,Lundberg,S.M.,和Lee,S-I.使用深度学习仅使用spo2数据进行低氧血症的麻醉师级预测。神经信息处理系统研讨会ML4H(2017)。Erion,G.、Chen,H.、Lundberg,S.M.和Lee,S.-I.麻醉学水平预测低氧血症,仅使用spo2数据进行深度学习。神经信息处理系统研讨会ML4H(2017)。},{“体积-时间”:“预测术后30天死亡率的深度学习模型。英国麻醉学杂志123,5”,“年份”:“2019年”,“作者”:“Fritz B.A.”,“关键”:“e_1_3_2_11_1”,“非结构化”:“弗里茨B.A.,崔Z.,张M.,何Y.,陈Y.,Kronzer A.,Abdallah A.B.,King,C.R.,和Avidan M。S。预测术后30天死亡率的深度学习模型。英国麻醉学杂志123,5(2019),688-695。Fritz,B.A.、Cui,Z.、Zhang,M.、He,Y.、Chen,Y.,Kronzer,A.、Abdallah,A.B.、King,C.R.和Avidan,M.S.预测术后30天死亡率的深度学习模型。英国麻醉学杂志123,5(2019),688--695.“},{”key“:”e_1_3_2_12_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1109\/ICCV.2019.00179“}”{”volume-title“:”机器学习国际会议“,”year“:”2019“,”author“:”Hendrycks D.“,”key:“e_1_ 3_2_13_1”,”unstructured“:”Hendrycks,D.、Lee,K.和Mazeika,M。使用预训练可以提高模型的鲁棒性和不确定性。国际机器学习会议(2019年)。Hendrycks,D.、Lee,K.和Mazeika,M.使用预训练可以提高模型的稳健性和不确定性。国际机器学习会议(2019年)。},{“容积-时间”:“肥胖患者门诊内镜检查期间低氧血症的严重程度和持续时间:一项回顾性队列研究。加拿大麻醉杂志”,“年份”:“2020年”,“作者”:“Laffin a.E.”,“关键”:“E_1_3_2_1_14_1”,“非结构化”:“拉芬,a.E.,肯代尔,S.M.,和Huncke,T。英国。肥胖患者门诊内镜检查期间低氧血症的严重程度和持续时间:一项回顾性队列研究。加拿大麻醉学杂志(2020)。Laffin,A.E.、Kendale,S.M.和Huncke,T.K.,肥胖患者门诊内镜检查期间低氧血症的严重程度和持续时间:一项回顾性队列研究。加拿大麻醉学杂志(2020)。“},{”key“:”e_1_3_2_15_1“,”首页“:”1“,”volume-title“:”机器学习国际会议“,”卷“:”34“,”author“:”Laptev N“,”year“:”2017“,”unstructured“:”Raptev,N.,Yosinski,J.,Li,L。E.和Smyl,S。uber神经网络时间序列极端事件预测。在国际机器学习会议(2017),第34卷,第1-5页。Laptev,N.、Yosinski,J.、Li,L.E.和Smyl,S.。uber的神经网络时间序列极端事件预测。在国际机器学习会议(2017年),第34卷,第1-5页。“publisher”,“doi”:“10.24963\/ijcai.2017\/321”},{“key”:“e_1_3_2_19_1“,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1145\/3534678.3539056”},{“key”:“e_1_ 3_2_1_20_1”,”doi-assert-by“:”publisher“,”doi“:”10.1016\/j.jbi.2022.104015“},“key“:”e_1_a_2_1_21_1“,”doi asserted-by“:“publiver”,“doi”:”10.1038\/s41551-018-0304-0“}”,{“卷时间”:“难治性低氧血症的处理。心脏麻醉年鉴19,1“,“年份”:“2016年”,“作者”:“Mehta C.”,“关键”:“e_1_3_2_1_22_1”,“非结构化”:“梅塔,C.和梅塔,Y。难治性低氧血症的处理。《心脏麻醉年鉴》19,1(2016),89。Mehta,C.和Mehta、Y.难治性低氧血症的治疗。《心脏麻醉年鉴》19,1(2016),89.“},{”key“:”e_1_3_2_1_23_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1016\/S2213-2600(18)30300-X”},“key”:“e_1_3_2_1_24_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1016\/j.smhl.2018.07.002“}”,{2“,“volume-title”:“机器学习国际会议”,“作者:“Santoro A.”,“年份”:“2016年”,“非结构化”:“Santoro,A.,Bartunov,S.,Botvinick,M.,Wierstra,D.和Lillicrap,T。基于记忆增强神经网络的元学习。在国际机器学习会议(2016)上,第1842-1850页。Santoro,A.、Bartunov,S.、Botvinick,M.、Wierstra,D.和Lillicrap,T.使用记忆增强神经网络进行元学习。在国际机器学习会议(2016)中,第1842--1850页。“},{”key“:”e_1_3_2_1_26_1“,”first page“:“843”,”volume-title“:”International Conference on Machine Learning“,”author“:”Srivastava N“,”year“:”2015“,”unstructured“:”Srivastava,N.、Mansimov,E.和Salakhudinov,R。使用lstms进行视频表示的无监督学习。在国际机器学习会议(2015)上,第843--852页。Srivastava,N.、Mansimov,E.和Salakhudinov,R.使用lstms进行视频表征的无监督学习。在国际机器学习会议(2015)中,第843--852页。“},{”key“:”e_1_3_2_1_27_1“,”first page“:“2440”,”volume-title“:”Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems“,”author“:”Sukhbaatar S.“,“year”:“2015”,”unstructured“:”Sukhbaatar,S.,Weston,J.,Fergus,R.,端到端内存网络。神经信息处理系统会议和研讨会(2015年),第2440-2448页。Sukhbaatar,S.、Weston,J.、Fergus,R.等。端到端存储网络。在神经信息处理系统会议和研讨会(2015),第2440-2448页Suresh,H.、Szolovits,P.和Ghassemi,M。使用自动编码器发现患者表型。神经信息处理系统研讨会ML4H(2017)。Suresh,H.、Szolovits,P.和Ghassemi,M.使用自动编码器发现患者表型。神经信息处理系统研讨会ML4H(2017)。“},{”key“:”e_1_3_2_1_29_1“,”首页“:”1“,”article-title“:”使用基于树的算法加速t-sne“,”volume“:“15”,”author“:”Van Der Maaten L“,”year“:”2014“,”unstructured“:”Van Der Maoten,L。使用基于树算法加速t-sane。《机器学习研究杂志》15,1(2014),3221-3245。Van Der Maaten,L.使用基于树的算法加速t-sne。《机器学习研究杂志》15,1(2014),3221--3245.“,“Journal-title”:“Journal of Machine Learning Research”},{“key”:“e_1_3_2_1_30_1”,“first-page:”1578“,”volume-title“:“International Joint Conference on Neural Networks”,“author”:“Wang Z.”,“year”:“2017”,“unstructured”:“Wang,Z.、Yan,W.和Oates,T。用深度神经网络从头开始时间序列分类:一个强大的基线。在国际神经网络联合会议(2017)中,IEEE,第1578-1585页。Wang,Z.,Yan,W.和Oates,T.,用深度神经网络从头开始时间序列分类:一个强大的基线。在国际神经网络联合会议(2017)中,IEEE,第1578--1585页世界卫生组织。脉搏血氧仪培训手册,2011年。世界卫生组织。脉搏血氧饱和度训练手册,2011年。”},{“卷标题”:“通过扩张卷积进行多尺度上下文聚合。arXiv预印本arXiv:11511.07122”,“年份”:“2015”,“作者”:“Yu F.”,“密钥”:“e_1_3_2_1_33_1”,“非结构化”:“Yu,F.和Koltun,V.通过扩张卷积进行多尺度上下文聚合。arXiv预印本arXiv:11511.07122(2015).Yu,F.和Koltun,V.通过扩张卷积进行多尺度上下文聚合。arXiv预印本arXiv:1511.07122(2015)。},{“volume-title”:“联合训练对深层自动编码器更好吗?arXiv预印本arXiv:1405.1380”,“年份”:“2014年”,“作者”:“周Y”,“密钥”:“e_1_3_2_1_34_1”,《非结构化》:“周,Y.,Arpit,D.,Nwogu,I.和Govindaraju,V.联合训练对深度自动编码器更好么?arXov预印本arXiv:140.5.1380(2014).Zhou,Y.、Arpit,D.、Nwogu,I.和Govindaraju,V.联合训练对深度自动编码器更好吗?arXiv预印arXiv:1405.1380(2014)。“},{”key“:”e_1_3_2_1_35_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/ICDMW.2017.19”}],”event“:{”name“:”CIKM'22:第31届ACM国际信息与知识管理会议“,”spositor“:[”SIGWEB ACM超文本、超媒体和Web特别兴趣小组“,”SIGIR ACM信息检索特别兴趣小组”],“location”:“”美国佐治亚州亚特兰大”,“缩写词”:“CIKM’22”},“container-title”:[“第31届ACM信息与知识管理国际会议记录”],“原始标题”:[],“链接”:[{“URL”:“https:\/\/dl.ACM.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3511808.3557420”,“内容类型”:“未指定”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“相似性检查”}],“存放“:{“date-parts”:[[2023,6,27]],“date-time”:“2023-06-27T18:19:23Z”,“timestamp”:1687889963000},“score”:1,“resource”:{”primary“:{“URL”:“https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3511808.3557420”}},”subtitle“:[],”shorttitle“:[],”issued“{”date-part“:[2022,10,17]}”,“references-”count“:35,”alternative-id“:[”10.1145\/3511808.3557420“,”10.1145\/3511808“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1145\/351808.3557420“,”关系“:{},”主题“:[],”发布“:{”日期部分“:[2022,10,17]]},“断言”:[{”值“:”2022-10-17“,”顺序“:2,”名称“:”发布“,”标签“:”已发布“,“组”:{“名称”:“publication_history”,“标签”:“发布历史”}}]}}