文献
J-GLOBAL ID:202002210567367640
整理番号:20A0814227
死亡率予測のためのLSTMと決定木を用いたハイブリッドモデルとそのプロバイダ性能評価への応用【JST・京大機械翻訳】
A hybrid model using LSTM and decision tree for mortality prediction and its application in provider performance evaluation
著者 (5件):
Shi Peichang
(Customer Value Partner Columiba,MD,USA)
,
Gangopadhyay Aryya
(University of Maryland,Dept. Informaiton Systems,Baltimore County)
,
Owens Carolyn
(Customer Value Partners,Towson,MD,USA)
,
Blunt Brenda
(Customer Value Partners,Towson,MD,USA)
,
Grogan Christine
(Customer Value Partners,Towson,MD,USA)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2019
号:
Big Data
ページ:
2773-2781
発行年:
2019年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)