Die Entscheidung, dieses Thema zu erforschen, wurde durch die wachsende Anerkennung inspiriert, dass künstliche Intelligenz (KI) eine zunehmend wichtige Rolle in der medizinischen Praxis einnimmt. In den letzten Jahren ist KI tatsächlich in signifikanter Weise in den Gesundheitssektor eingetreten, dank ...
Die Forschungsrichtung zum Thema “NLP-enhanced Bibliometrie” zielt darauf ab, interdisziplinäre Forschung in den Bereichen Bibliometrie, Natural Language Processing (NLP) und Computational Linguistics zu fördern, um die Wege zu verbessern, auf denen Bibliometrie von der groß angelegten Textanalyse und Sinnextraktion von ...
Textanalyse und Natural Language Processing (NLP) haben sich als mächtige Werkzeuge im Gesundheitswesen erwiesen, indem sie die Patientenversorgung, klinische Forschung und Verwaltung im öffentlichen Gesundheitswesen revolutionieren. Im Zuge der exponentiell wachsenden Gesundheitsdatenbanken nutzen Gesundheitsdienstleister, die pharmazeutische und biotechnologische Industrie beide ...
Tiefes Lernen ist ein Zweig des maschinellen Lernens, bei dem statistische Repräsentationen der Eingabedaten erlernt werden, im Gegensatz zu aufgabenbezogenen Algorithmen. Tiefes Lernen kann überwacht, unüberwacht oder teilweise überwacht sein. Tiefes Lernen ist hinter vielen beeindruckenden Erfolgen des maschinellen Lernens ...
Das vergangene Jahrzehnt hat den signifikanten Einfluss von Computer Vision und Robotik auf realistische Produkte gezeigt. Traditionelle Probleme der Computer Vision wie Tracking, 3D-Rekonstruktion, Detektion, Erkennung, Odometrie, Navigation und andere wurden nun mit deutlich höherer Genauigkeit mithilfe von Machine Learning ...