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1、人工智能与数据治理--杨强
AI需要：算法，算力，和大数据的汇聚，而现实生活中更多是小数据，标注小，或者特征小， 如医疗数据。
方法： 联邦学习--数据保留在本地，模型应用在本地， 和迁移学习
联邦学习，第一类是按照样本分割，横向切割数据，因为数据特征字段一样，主要是样本的不同。
联邦学习，第二类是纵向联邦学习，特征不同，样本重叠。
联邦学习--微众平台
异构联邦学习系统互联互通，主流方向
fed edge 联邦学习的边缘计算， 已有应用在无人车上面。 未来的研究方向之一。
基于迁移，联邦，和进化学习的语音技术框架，可以考虑去了解。
2.医疗数据进展
MIMIC 的ICU拔管预测
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需求分析阶段：确认需求和要求，参与需求评审会议和软件概要设计评审会议。 测试计划阶段：编写测试计划，根据概要设计确...
人工智能 能听会说+能看会议+能理解会思考=人工智能
人工智能的发展始于1956年召开的达特茅斯会议，会议正式确定了人工智能的研究领域，经历多次高潮和低谷人工智能成为目...
本文标题：2021年9月25日医学人工智能会议概要
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/rlztnltx.html
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