- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- NDUN - Tạp chí KH Điều dưỡng (27)
- NDUN - Luận án (15)
- NDUN-Luận văn ThS ĐD (360)
- NDUN - Chuyên đề tốt nghiệp CKI (1453)
- NDUN - Khóa luận tốt nghiệp CNĐD (141)
- NDUN - Đề tài NCKH & Sáng kiến KN (173)
- NDUN - Bài trích NCKH (3655)
- NDUN-Giáo trình/tài liệu giảng dạy-học tập đại học (53)
- NDUN - Giáo trình/tài liệu giảng dạy-học tập sau đại học (21)
- NDUN - Ngân hàng câu hỏi (133)
- NDUN- Cẩm nang dành cho người học (8)
- Ebook chuyên ngành (2744)
- NDUN- Chương trình đào tạo (7)
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (346704)
- Kinh Doanh Marketing (67778)
- Kinh Tế - Quản Lý (50036)
- Tài Chính - Ngân Hàng (57809)
- Công Nghệ Thông Tin (143292)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47261)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (137309)
- Khoa Học Tự Nhiên (110530)
- Khoa Học Xã Hội (85272)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54491)
- Y Tế - Sức Khoẻ (177214)
- Nông - Lâm - Ngư (63475)
- Kỹ Năng Mềm (29084)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27862)
- Giải Trí - Thư Giãn (52535)
- Văn Bản Luật (199483)
- Tài Liệu Phổ Thông (409665)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: mang tich chap day dac
Kết quả 1-1 trong khoảng 1
-
Tự động phân loại tín hiệu ECG sử dụng mô hình học sâu
Nghiên cứu này đề xuất một mô hình học sâu kết hợp giữa mạng tích chập dày đặc (DenseNet) với mạng bộ nhớ dài-ngắn song song (BiLSTM) có số lượng tham số nhỏ vào phân loại tín hiệu ECG. Mô hình đề xuất được kiểm thử trên cơ sở dữ liệu mở bao gồm 827 bản ghi ECG.
9 p ndun 26/02/2024 29 0
Từ khóa: Điện tâm đồ, Trí tuệ nhân tạo, Tự động phân loại tín hiệu ECG, Mô hình học sâu, Mạng tích chập dày đặc
Phát triển bởi Thư viện số
