通信技术和医疗物联网的最新进展改变了由人工智能(AI)实现的智能医疗。传统上，人工智能技术需要集中的数据收集和处理，但由于现代医疗网络的高度可扩展性和日益增长的数据隐私问题，这在现实的医疗场景中可能不可行。联邦学习(FL)是一种新兴的分布式协同人工智能范式，通过协调多个客户(如医院)在不共享原始数据的情况下进行人工智能训练，对智能医疗保健特别有吸引力。
2021-12-02 09:11:27
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当前的机器学习和深度学习模型都需要大量的标注数据来进行训练，以达到一个较好的效果。但是在带 label 的训练样本很少或很难获取的情况下，直接训练模型通常不会有很好的泛化能力，反而容易造成模型对样本过拟合以及对目标任务欠拟合。
2021-12-02 09:11:26
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医学视觉问答(VQA)是医学人工智能和流行的VQA挑战的结合。用自然语言给出医学图像和临床相关问题，期望医学VQA系统能够给出一个可信的、令人信服的答案。虽然一般领域的VQA已经得到了广泛的研究，但医学VQA由于其任务特点，还需要具体的研究和探索。
2021-12-02 09:11:26
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集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术,通过不同的样本集训练有差异的基分类器,得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中,可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据的处理。由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题,提出和分析了有待进一步研究的问题。
2021-12-01 20:44:42
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介绍了近年来可拓神经网络的发展，对可拓神经网络的基本思想、算法思路、应用研究进行了系统分析，并提出和分析了有待进一步研究的方向和问题。
2021-12-01 16:47:02
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客流预测是城市轨道交通或地铁运营中必不可少的功能部分。 准确的客流预测有助于解决诸如减少拥挤和乘客等待时间、缓解交通拥堵或通过交通控制和路线引导减少发生率等问题。 这篇系统的文献综述展示了 Metro 几年来最先进的客流预测算法。 此前，已有多项研究提出了一种预测地铁客流的算法，从传统的经典算法、基于回归的模型、基于机器学习的模型和混合模型。 我们探讨了多年来研究中使用算法的频率、开发算法时使用的变量，以及如何衡量每种算法的性能。
2021-11-30 20:14:18
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文本检测和识别综述论文
2021-11-30 17:02:23
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首先要介绍一下什么是平稳过程，平稳过程是一类统计特性不随时间推移而变化的过程。在实际中，有相当多的随机过程，不仅它现在的状态，而且它过去的状态，都对未来状态的发生有着很强的影响。……
2021-11-30 12:45:00
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