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a_yam
a_yam (
@yachts111xenon
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投稿一覧(最新100件)
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歩行障害の種類と原因疾患
動揺歩行や鶏足と呼ばれるものでしょうか。 https://t.co/iw1FNlKVmA https://t.co/qQxp5f2brz
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データ解析の考え方
「フランス流は, 表現の問題が中心であってdescriptive statisticsと胸を張って言い, 単純なinferential statisticsを見下しているのである。」 お、おお… https://t.co/sE4bV4E51T
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インフラ維持管理業務での機械学習活用に向けたモデリング試行と結果の解釈に関する一考察
GradientBoosting, LightGBM, CatBoostなどの決定木手法を中心にFeatureImportance, SHAPでリアルワールドデータの解釈性について(ボスが)考察しています 主にデータのエンジニアリングを担当させていただきました https://t.co/dKVHfTNz6k
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人工知能技術を用いた画像認識
こういうの大好き https://t.co/HuTTBmK3xD
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日本脳神経外科学会専門医制度と専門医実態調査
「この10年間で半減し,本邦の脳神経外科領域の研究が崩壊しつつあることが理解される.」 ですよねー,そんな気がしてたー. https://t.co/NiVWYcuZf8
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LSTMを用いた株価変動予測
人工知能学会論文「LSTMを用いた株価変動予測」のまとめ「実験の結果、LSTM は 1 分後利益率の時系列をモデル化できることが確認された。ただし、過学習が生じ、テストデータに対する予測ができない点が課題である」 https://t.co/y1oWDoDAur https://t.co/NxBybKRWx7
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MRI装置におけるdB/dt値の実測について
最大dB /dt値 は5.98T /sだそうです. MRI装置におけるdB/dt値の実測について https://t.co/pQygWs7NWj https://t.co/CwAxTQdmwE
お気に入り一覧(最新100件)
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第三回:短時間フーリエ変換
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第三回が無料オンライン公開されました! https://t.co/XrJRhvDJHn https://t.co/APq9UqoG0D
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人工知能技術を用いた心理療法のデータ知識循環システム構築
人工知能で心理療法を前進させる研究に取り組んでおります。一緒に挑戦してくれる仲間を探しています。 https://t.co/D6koWmK3vL
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博士課程修了者の大学教員ポスト採用率
「博士課程修了者の大学教員ポスト採用率」という資料をみつけたのだけど、これは茶柱たつ確率より低い https://t.co/XG77sCe8XX https://t.co/DNJB3SedB0
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FDG-PET/CT images of COVID-19: a comprehensive review
COVID-19患者のPET-CT所見(Global Health Med 2020) https://t.co/kH620p2x2A 肺炎像の他、リンパ節、脾臓や骨髄にも認められ、特に免疫系との関連が示唆されるリンパ節における所見は経時的に変化する。そしてこれらの所見が早期に消退する
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特集にあたって
今月の糖尿病学会誌は「肥満と糖尿病」特集. 肥満症治療は現在の糖尿病治療のトレンドです
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脳血管非分岐部に生じた脳動脈瘤:血豆状脳動脈瘤.4例の報告
関係ないですけれど,自分の血豆状脳動脈瘤はこの論文 https://t.co/FP3ePwevn1 のFig2-Bにブロブが重なってできている感じで,いつ破れて,くも膜下出血になっても不思議は無かったと言われました… https://t.co/2QgU0ocbey
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6.機械学習を用いたX線吸収スペクトル解析の自動化
ありがたい機会をいただき、電気化学誌に、X線吸収スペクトル解析への機械学習の応用に関する特集記事を書きました。ご高覧いただけますと幸いです。 https://t.co/ypLXRLb1Rw https://t.co/Pzk1WBXHlO
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Smartphone-based Mental State Estimation: A Survey from a Machine Learning Perspective
Our survey paper on mobile mental health has been published! This paper surveyed more than 100 papers regarding mobile mental health. Smartphone-based Mental State Estimation: A Survey from a Machine Learning Perspective https://t.co/uLy0kMcksd
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機械学習における説明可能性・公平性・安全性への工学的取り組み
本日は #jsai2019 企画セッション「機械学習における説明可能性・公平性・安全性への工学的取り組み」にてお話をさせていただきます.ご関心のある方はおいで下さい. https://t.co/Hhm2o5KhNA https://t.co/qu1nBlWfO2
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特異モデルとベイズ学習
学習モデルが真の分布を含まない場合,パラメータの推定値は,サンプルの増加に応じて,ある特異点の近傍から他の特異点の近傍へとジャンプしていく,とのことなので,これを数値実験で確認してみたい.理論(数学)⇔ 数値実験(現象の観測)の往復ができて楽しい! https://t.co/9LVVAvNsES https://t.co/lot31UKpgv
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