1. 优化目标定义 2. 可用数据 3. 因果性 / 可解释性;部分临床问题缺乏共识定义,难以借力机器学习 (1) 标注数据缺乏 (2) 临床数据结构化问题 (3) 跨时间维度数据跟踪 (1) 弱监督学习 & 迁移学习 (2) 规范流程 & 数据结构化 (3) 建立临床数据跟踪体系 (1) 机器学习的本质是对自变量(X)和因变量(Y)之间关联性的学习 (2) 非线性关系的映射因其复杂性,难以建立因果关系的映射 (1) 模型分层,在不同粒度上与已知的医学概念进行映射 (2) 模型可视化
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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