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科学家利用<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>让耐药<font color="red">检测</font>更高效

科学家利用机器学习让耐药检测更高效

中国科学院微生物研究所冯婕研究组等针对肺炎链球菌β-内酰胺耐药这一重要临床问题，采用机器学习的方法挖掘耐药相关数据的规律，建立了基因型和表型之间的联系。

微生物研究所 - 细菌，耐药性，基因 - 2019-07-22

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>的明天——迁移<font color="red">学习</font>

机器学习的明天——迁移学习

而背后，从机器学习的角度，充分证明了深度强化学习和大数据的重要意义。DeepMind就是将深度学习应用到强化学习的范例，DeepMind把端到端的深度学习应用在强化学习上，使强化学习能够应付大数据，因此可以在围棋上把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习、自优化，然后一直迭代

CSDN - 机器学习，迁移学习 - 2018-02-05

苹果公司招募<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>科学家，积极布局疾病早期<font color="red">检测</font>

苹果公司招募机器学习科学家，积极布局疾病早期检测

近日，根据苹果发布的职位公告，它正在招募数据科学家开发机器学习算法，帮助提早发现某些疾病。

亿欧 - 机器学习，苹果公司，疾病早期检测 - 2021-04-04

Investigative Radiology：使用<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>实现胸腔积液的自动<font color="red">检测</font>和分类

Investigative Radiology：使用机器学习实现胸腔积液的自动检测和分类

计算机断层扫描对于详细评估渗出亚型（即血胸、气肿、恶性渗出和气胸）和检测致病诊断尤为重要。

MedSci原创 - 胸腔积液，机器学习 - 2023-06-25

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>常见算法分类汇总

机器学习常见算法分类汇总

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的

MedSci原创 - 机器学习，算法 - 2017-03-13

Sci Transl Med：<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>+扩增子片段组测序实现灵敏的癌症早期<font color="red">检测</font>

Sci Transl Med：机器学习+扩增子片段组测序实现灵敏的癌症早期检测

研究发现，A-PLUS的部分功效可以归因于一个单一的特征——实体癌患者cfDNA中Alu元件的整体减少。

测序中国 - 机器学习，测序，癌症 - 2024-03-11

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>：从多元拟合，神经网络到深度<font color="red">学习</font>

机器学习：从多元拟合，神经网络到深度学习

机器学习，或者更大的一个概念，数据科学这个领域中，同样是学了忘忘了学。不可否认，数学是机器学习的一个基石，但是也是无数人，包括笔者学习机器学习的一个高的门槛，毕竟数学差。而在这篇文章中，原作者并没有讲很多的数学方面的东西，而是以一个有趣实用的方式来介绍机器学习。

36大数据 - 机器学习，概念 - 2016-07-12

Radiology：平扫CT对急性脑梗死的<font color="red">检测</font>：通过<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>缩小与MRI的差距

Radiology：平扫CT对急性脑梗死的检测：通过机器学习缩小与MRI的差距

在基线检查时准确识别梗死脑组织的存在及范围在急性缺血性卒中(AIS)的治疗中起着至关重要的作用，溶栓或取栓术对梗死范围广泛的患者效果欠佳。

MedSci原创 - 急性缺血性卒中，DWI，机器学习 - 2021-05-05

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>和统计模型的差异

机器学习和统计模型的差异

在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么？ 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。在这篇文章中，我将尽最大的努力来展示机器学习和统计模型的区别，同时也欢迎业界有经验的朋友对本文进行补充。 在我开始之前，让我们

数据工匠 - 机器学习，统计模型 - 2015-11-30

JPD ： <font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>，辅助帕金森疾病预测

JPD ： 机器学习，辅助帕金森疾病预测

机器学习可以通过问卷调查和简单的非侵入性测试来识别可能在前驱期发展为PD的人

MedSci原创 - 帕金森病 - 2021-10-19

CLIN CHEM LAB MED：使用<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>模型对样本混淆进行高精度且可解释的<font color="red">检测</font>

CLIN CHEM LAB MED：使用机器学习模型对样本混淆进行高精度且可解释的检测

数据校验（增量检查）广泛用于混合样品检测。由于混淆的绝对发生率的特异性和稀疏性不足，因此增量检查的正预测值（PPV）相当低，因为要在大量错误警报中识别出真正的混淆错误会很费力。

MedSci原创 - 机器学习模型 - 2020-03-19

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型 - medscizl - 2017-05-29

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>：生成COVID-19抗体序列

机器学习：生成COVID-19抗体序列

Lawrence Livermore国家实验室（LLNL）的研究人员通过机器学习已经确定了一套初始的治疗性抗体序列，旨在结合和中和引起COVID-19的病毒（SARS-CoV-2）。

MedSci原创 - 机器学习，Covid-19 - 2020-05-02

Google如何用<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>帮助药物研发？

Google如何用机器学习帮助药物研发？

从在搜索中回答与健康相关的问题，到给开发者提供健身数据平台，Google在我们的日常健康中越来越重要。但其实互联网巨头们也在努力加快研发治愈人类顽疾的关键药物。 同斯坦福大学的Pande Lab合作，Google Research发表了一篇题为“针对药物研发的大规模多任务网络”的文章。该文章描述了如何用不同来源的数据，更好地确定哪种化合物将作为“治疗多种顽疾的有效药物”。 文章本身并没有显示任

雷锋网 - 药物研发，Google - 2015-03-05

大牛笔记：机器学习算法概览

机器学习（Machine Learning， ML）是什么，作为一个MLer，经常难以向大家解释何为ML。久而久之，发现要理解或解释机器学习是什么，可以从机器学习可以解决的问题这个角度来说。十个机器学习问题样例想入门机器学习的同学，经常会去看一些入门书，比如《集体智慧编程》、《机器学习实战》、《数据挖掘》、《推荐系统

CSDN - 机器学习 - 2016-03-10

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