文献
J-GLOBAL ID:202002269976151162
整理番号:20A0905124
LSTMリカレントニューラルネットワークから抽出した特徴を用いたアンサンブル学習を用いた初期Sepsis予測【JST・京大機械翻訳】
Early Sepsis Prediction Using Ensemble Learning with Features Extracted from LSTM Recurrent Neural Network
著者 (10件):
He Zhengling
(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
Chen Xianxiang
(Chinese Academy of Sciences,Institute of Electronics,Beijing,China)
,
Fang Zhen
(Chinese Academy of Sciences,Institute of Electronics,Beijing,China)
,
Yi Weidong
(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
Wang Chenshuo
(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
Jiang Li
(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
Tong Zhongkai
(Chinese Academy of Sciences,Institute of Electronics,Beijing,China)
,
Bai Zhongrui
(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
Li Yueqi
(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
Pan Yichen
(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2019
号:
CinC
ページ:
Page 1-Page 4
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)