Saltar al contenido
VuFind
  • Entrar
    • English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
Avanzado
  • Citar
  • Describir
  • Enviar este por Correo electrónico
  • Imprimir
  • Exportar Registro
    • Exportar a RefWorks
    • Exportar a EndNoteWeb
    • Exportar a EndNote
  • Agregar a favoritos
  • Enlace Permanente
Imagen de Portada

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Li, Siqi, Miao, Di, Wu, Qiming, Hong, Chuan, D'Agostino, Danny, Li, Xin, Ning, Yilin, Shang, Yuqing, Fu, Huazhu, Ong, Marcus Eng Hock, Haddadi, Hamed, Liu, Nan
Formato: Preprint
Publicado: 2023
Materias:
Machine Learning
Artificial Intelligence
Acceso en línea:https://arxiv.org/abs/2311.03417
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
  • Existencias
  • Descripción
  • Tabla de Contenidos
  • Comentarios
  • Ejemplares similares
  • Vista Equipo

Internet

https://arxiv.org/abs/2311.03417

Ejemplares similares

  • Developing Federated Time-to-Event Scores Using Heterogeneous Real-World Survival Data
    por: Li, Siqi, et al.
    Publicado: (2024)
  • FairFML: Fair Federated Machine Learning with a Case Study on Reducing Gender Disparities in Cardiac Arrest Outcome Prediction
    por: Li, Siqi, et al.
    Publicado: (2024)
  • Communication-Efficient Federated Risk Difference Estimation for Time-to-Event Clinical Outcomes
    por: Wang, Ziwen, et al.
    Publicado: (2026)
  • Fairness-Aware Interpretable Modeling (FAIM) for Trustworthy Machine Learning in Healthcare
    por: Liu, Mingxuan, et al.
    Publicado: (2024)
  • Bridging Data Gaps in Healthcare: A Scoping Review of Transfer Learning in Biomedical Data Analysis
    por: Li, Siqi, et al.
    Publicado: (2024)

Opciones de búsqueda

  • Historial de Búsqueda
  • Búsqueda Avanzada

Buscar Más

  • Revisar el Catálogo
  • Lista Alfabética
  • Explorar canales
  • Reservas de Curso
  • Nuevos ejemplares

¿Necesita Ayuda?

  • Consejos de búsqueda
  • Consulte a un Bibliotecario
  • Preguntas Frecuentes