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序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
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1 | 2024-11-12 |
Towards a Scalable Software Defined Network-on-Chip for Next Generation Cloud
2018-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s18072330
PMID:30021975
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研究论文 | 本文提出了一种可扩展的软件定义片上网络(SDNoC)架构,以支持下一代云计算中的高效和可扩展系统 | 本文的创新点在于结合了分层片上网络拓扑(如环形和2D网格拓扑)与动态重配置的优势,并引入了数据驱动的编程执行模型,以支持深度学习应用 | 本文未详细讨论在实际部署中可能遇到的硬件和软件兼容性问题 | 研究目的是设计一种可扩展且高效的片上网络架构,以支持云计算中的各种应用需求 | 研究对象包括片上网络的拓扑结构、动态重配置机制以及数据驱动的编程执行模型 | 计算机网络 | NA | 片上网络(NoC) | NA | NA | 实验中使用了最多1024个处理核心(PEs)进行对比测试 |
2 | 2024-08-07 |
Extracting psychiatric stressors for suicide from social media using deep learning
2018-07-23, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-018-0632-8
PMID:30066665
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研究论文 | 本研究旨在利用深度学习方法从社交媒体Twitter中提取与自杀相关的心理压力源 | 首次尝试使用深度学习方法从Twitter数据中提取心理压力源,并通过转移学习策略利用现有临床文本注释数据集 | NA | 探索识别Twitter上与自杀相关的心理压力源的技术 | Twitter上的自杀相关推文 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN) | 文本 | 包含自杀相关推文的Twitter数据集 |