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使用机器学习神经网络算法检测塞浦路斯希腊儿童的发育性语言障碍
利用神经网络机器学习算法，开发了一种自动化方法用于检测儿童发展性语言障碍，通过感知和产出数据对模型进行训练，并且获得了较高的准确性以及对于儿童语言发展技能的重要性。
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7 months ago
利用深度学习方法从无人机图像中识别玉米植株异常
该研究通过使用深度学习技术，分析无人机拍摄的图片，自动识别玉米植株中的异常区域并分类成低、中、高或无异常。研究旨在能在最早的阶段识别异常，以最大化潜在治疗的有效性。同时，该系统为人工标注员提供宝贵的信息，帮助他们只关注一小部分图片进行真实数
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9 months ago
来自鞋垫传感器的平衡指标区分前驱性帕金森病性痴呆
通过利用在脚垫传感器获取的平衡度量，该研究提出了一种基于机器学习的自动化流程，可以帮助识别 Lewy 小体相关轻度认知功能障碍（MCI-LB），并且结果模型在区分 MCI-LB 与其他组别方面的准确率达到 78.0%，相比基于人口统计学和临
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10 months ago
痴呆症的人工智能和非人工智能评估
本文回顾了关于人工智能和非人工智能评估痴呆的论文，旨在为医疗社区和人工智能工程师提供有关痴呆症评估的各种方法和数据集的有价值信息，并强调现有解决方案的研究方向和成熟度
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a year ago
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