Mitre对手能力分析模型

简介: https://www.mitre.org/sites/default/files/publications/mapping-cyber-terrain-13-4175.
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【10月更文挑战第3天】心电图(ECG)是临床诊断的重要工具,但数据分布不均导致计算机辅助诊断系统在检测罕见心脏异常时面临挑战。黄超琴等人的新研究提出一种自监督异常检测预训练方法,解决了ECG数据集的长尾问题。通过在大规模数据集上预训练,模型能捕捉正常心脏模式的细微偏差,显著提升了ECG诊断准确性,尤其在罕见类型上表现优异,实现了94.7%的AUROC、92.2%的敏感性和92.5%的特异性。该方法不仅提高了诊断精度,也为处理临床长尾数据提供了新思路。然而,其计算需求和对极罕见病例的表现仍有待进一步研究。
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《中国人工智能学会通讯》——8.43 基于缺陷标注挖掘软件缺陷
本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第8章,第8.43节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。
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