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邓钰芳;
广西大学计算机与电子信息学院 广西南宁530004;
不完整数据; 乳腺癌; 诊断预测;
机译:具有不完整数据的风险预测模型可用于预测雌激素受体阳性乳腺癌:护士健康研究的前瞻性数据
机译:基于改进核的数据集成模型预测乳腺癌复发率
机译:HF雷达实测海流不完整数据集的数据填充研究—以台湾东北部流场为例:不完整海流数据集的数据填充
机译:对不完整的高维分类数据(不完整的数据)进行模型检查。
机译:将数据可访问性和基于规则的目标数据收集添加到加州乳腺癌病例报告系统
机译:基于电子医疗记录的回顾性队列研究来确定药物不良反应的方法,基于电子数据记录的回顾性队列研究来检测药物不良反应或干预的方法以及基于药物的回顾性队列研究检测药物或药物的不良反应的方法
机译:基于患者的测量数据从研究对象重建图像数据的方法,涉及基于测量数据检测ct系统的辐射源与研究对象之间的旋转运动
机译:使用关于联邦资助的研究的模型预测性控制声明来维持超负荷的生理区域本发明是在政府的支持下完成的,该研究是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)授予的拨款号ROI-DK0856628-01进行的。美国政府享有本发明的某些权利。 (相关申请的交叉引用)S.C.§119要求2010年10月12日提交的临时申请61 / 392,399的优先权,其公开内容通过引用合并于此。
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